jvm面试题（yet）

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JVM相关

  • 说一下对jvm的理解，jvm的组成部分，各个部分的存储内容以及常见的jvm的问题排查步骤。

  • 对JVM熟不熟悉？简单说说类加载过程，里面执行的那些操作？

  • JVM方法区存储内容 是否会动态扩展 是否会出现内存溢出 出现的原因有哪些。

  • 介绍介绍CMS。

  • 介绍介绍G1。

  • 为什么jdk8用metaspace数据结构用来替代perm？

  • 简单谈谈堆外内存以及你的理解和认识。

  • JVM的内存模型的理解，threadlocal使用场景及注意事项？

  • JVM老年代和新生代的比例？

  • jstack,jmap,jutil分别的意义？如何线上排查JVM的相关问题？

  • Java虚拟机中，数据类型可以分为哪几类？

  • 怎么理解栈、堆？堆中存什么？栈中存什么？

  • 为什么要把堆和栈区分出来呢？栈中不是也可以存储数据吗？

  • 在Java中，什么是是栈的起始点，同是也是程序的起始点？

  • 为什么不把基本类型放堆中呢？

  • Java中的参数传递时传值呢？还是传引用？

  • Java中有没有指针的概念？

  • Java中，栈的大小通过什么参数来设置？

  • 一个空Object对象的占多大空间？

  • 对象引用类型分为哪几类？

  • 讲一讲垃圾回收算法。

  • 如何解决内存碎片的问题？

  • 如何解决同时存在的对象创建和对象回收问题？

  • 讲一讲内存分代及生命周期。

  • 什么情况下触发垃圾回收？

  • 如何选择合适的垃圾收集算法？

  • JVM中最大堆大小有没有限制？

  • 堆大小通过什么参数设置？

  • JVM有哪三种垃圾回收器？

  • 吞吐量优先选择什么垃圾回收器？响应时间优先呢？

  • 如何进行JVM调优？有哪些方法？

  • 如何理解内存泄漏问题？有哪些情况会导致内存泄露？如何解决？



YARN性能优化高频面试题及答案
闲人编程的博客
09-19 780
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中的资源管理框架。它负责集群中计算资源的调度和管理，允许多个作业（如MapReduce、Spark等）共享集群资源。YARN通过将资源管理和作业调度分离，使得集群的可扩展性和资源利用率显著提高。
阿里大数据面试题集锦及参考答案(3万字长文：持续更新)
大模型大数据攻城狮的专栏
07-18 4042
在Java 8之前，接口中的方法只能是抽象的，即只有方法签名而没有实现。但从Java 8开始，引入了默认方法（default methods）和静态方法（static methods），使得接口可以包含具体的实现。默认方法使用default关键字定义，允许接口中的方法有一个默认实现，这样实现接口的类可以选择性地覆盖这些方法。静态方法则与类中的静态方法相似，它们不属于任何接口实例，而是属于接口本身，主要用于提供工具方法或常量。
java常见面试题及答案 11-20（JVM）
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CreativeBoy的专栏
10-13 7万+
11.JVM内存分哪几个区，每个区的作用是什么? java虚拟机主要分为以下一个区: 方法区： 1. 有时候也成为永久代，在该区内很少发生垃圾回收，但是并不代表不发生GC，在这里进行的GC主要是对方法区里的常量池和对类型的卸载 2. 方法区主要用来存储已被虚拟机加载的类的信息、常量、静态变量和即时编译器编译后的代码等数据。 3. 该区域是被线程共享的。 4. 方法区里有
JVM调优学习笔记
G_JackPeng的博客
09-09 649
一、Part 1 1、JVM垃圾回收的时候如何确定垃圾？是否知道什么是GC Roots 什么是垃圾？ 内存中已经不再使用到的空间就是垃圾 要进行垃圾回收，如何判断一个对象是否可以被回收 引用计数法：java中，引用和对象是由关联的。如果要操作对象则必须用引用进行。 因此很显然一个简单的办法是通过引用计数来判断一个对象是否可以回收，简单说，给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它...
最新JVM 常考面试题（全网最全、最细、含答案，全解析）
最新发布
java_beautiful的博客
10-22 1718
我使用 jmap 命令，导出了一份线上堆栈，然后使用 MAT 进行分析，通过对 GC Roots 的分析，发现了一个非常大的 HashMap 对象，这个原本是其他同事做缓存用的，但是做了一个无界缓存，没有设置超时时间或者 LRU 策略，在使用上又没有重写key类对象的hashcode和equals方法，对象无法取出也直接造成了堆内存占用一直上升，后来，将这个缓存改成 guava 的 Cache，并设置了弱引用，故障就消失了。第三，由于缓存的使用，有大量的弱引用，拿一次长达 10 秒的 GC 来说。
Jvm面试题
sushengc的博客
04-30 232
Jvm面试题 一、知识点汇总 JVM是Java运行基础,面试时一定会遇到JVM的有关问题,内容相对集中,但对只是深度要求较高. 其中内存模型,类加载机制,GC是重点方面.性能调优部分更偏向应用,重点突出实践能力.编译器优化和执行模式部分偏向于理论基础,重点掌握知识点.需了解 内存模型各部分作用,保存哪些数据. 类加载双亲委派加载机制,常用加载器分别加载哪种类型的类. GC分代回收的思想和依据以及不同垃圾回收算法的回收思路和适合场景. 性能调优常有JVM优化参数作用,参数调优的依据,常
jvm面试题
super_ozman的专栏
02-21 487
1.JVM内存管理的机制 　　内存空间划分为：Sun JDK在实现时遵照JVM规范，将内存空间划分为堆、JVM方法栈、方法区、本地方法栈、PC寄存器。 堆： 堆用于存储对象实例及数组值，可以认为Java中所有通过new创建的对象的内存都在此分配，Heap中对象所占用的内存由GC进行回收，在32位操作系统上最大为2GB，在64位操作系统上则没有限制，其大小可通过-Xms和-Xmx来控制，
Java基础面试题—中英文（Java Basic Interview Questions）
Linux运维老纪的博客
10-14 2260
‌‌Java是一种面向对象的编程语言，具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程和动态性等特点。‌它由‌Sun Microsystems（现被‌Oracle收购）开发，最初被命名为‌Oak语言，后改为Java。Java的设计目标是“一次编写，到处运行”，这意味着编写的代码可以在任何平台上运行，只要该平台安装了Java虚拟机（JVM）。Java广泛应用于‌桌面应用程序、‌Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序的开发。它的语法风格类似于‌C++，本章主要分享Java面试题。
海康大数据面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
01-14 1333
Spark 主要包含以下几个关键组件。首先是 Driver，它是 Spark 应用程序的核心控制组件。Driver 负责解析用户提交的应用程序代码，将其转换为一系列的计算任务。例如，当用户编写一个 Spark 应用程序来处理一个数据集，如进行数据清洗和分析，Driver 会理解这个应用程序的目标和逻辑。Driver 还负责资源的申请和任务的调度。它会与集群的资源管理系统（如 YARN 或者 Mesos）进行通信，请求执行任务所需的资源，包括内存、CPU 等。
富途证券大数据面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
12-16 1141
Java 反射的作用 Java 反射是 Java 语言的一个重要特性，它允许程序在运行时动态地获取类的信息并操作类或对象的内部属性和方法。 首先，反射可以用于框架的开发。例如，在一些依赖注入（DI）框架中，通过反射可以在运行时扫描指定包下的所有类，查找带有特定注解的类，然后根据注解信息实例化对象并将其注入到需要的地方。像 Spring 框架就是大量运用反射来实现 Bean 的管理和自动装配。 其次，反射能用于动态代理。在实现 AOP（面向切面编程）时，通过反射可以在运行时动态生成代理类
jvm常见的面试题
09-04 7535
1. 内存模型以及分区，需要详细到每个区放什么。 2. 堆里面的分区：Eden，survival from to，老年代，各自的特点。 3. 对象创建方法，对象的内存分配，对象的访问定位。 4. GC的两种判定方法：引用计数与引用链。 5. GC的三种收集方法：标记清除、标记整理、复制算法的原理与特点，分别用在什么地方，如果让你优化收集方法，有什么思路？ 6. GC收
JVM面试题
公众号-程序员灿灿
01-17 997
讲解JVM内存模型 程序计数器：当前线程所执行的字节码的行号指示器，用于记录正在执行的虚拟机字节指令地址，线程私有。 Java虚拟栈：存放基本数据类型、对象的引用、方法出口等，线程私有。 Native方法栈：和虚拟栈相似，只不过它服务于Native方法，线程私有。 Java堆：java内存最大的一块，所有对象实例、数组都存放在java堆，GC回收的地方，线程共享。 方法区：存放已被加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码数据等。回收目标主要是常量池的回收和类型的卸载，各线程共享 JVM堆内存模
2025大数据最新面试题
08-03
在2025年，大数据领域的面试题目通常会涵盖多个核心技术和框架，包括Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flink、Kafka等，并且会涉及数据处理、算法、架构设计以及实际项目经验等方面。以下是一些常见的面试题目及答案解析。 ### 1. Hadoop相关面试题 #### Q1: 什么是Hadoop？它的主要组件有哪些？ Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集。其核心组件包括： - **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：用于存储数据的分布式文件系统。 - **MapReduce**：用于并行处理数据的编程模型。 - **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：负责资源管理和调度。 #### Q2: HDFS的架构是什么？ HDFS采用主从架构，主要包括以下几个部分： - **NameNode**：负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。 - **DataNode**：负责存储实际的数据块。 - **Secondary NameNode**：用于辅助NameNode进行元数据的合并和备份。 ### 2. Hive相关面试题 #### Q3: Hive是什么？它的主要特点是什么？ Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。其主要特点包括： - 支持SQL-like查询语言（HiveQL）。 - 可扩展性强，支持用户自定义函数（UDF）。 - 能够处理大规模数据集，适合离线分析。 #### Q4: Hive的分区和分桶有什么区别？ - **分区**：根据某个列的值将数据划分到不同的目录中，适用于按时间或地域等维度进行查询的场景。 - **分桶**：将数据按照某个列的哈希值进行分桶，适用于需要均匀分布数据的场景，提高查询效率。 ### 3. HBase相关面试题 #### Q5: HBase是什么？它的主要特点是什么？ HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，基于Hadoop构建。其主要特点包括： - 支持实时读写操作。 - 高可靠性、高扩展性。 - 支持海量数据存储，适合稀疏数据集。 #### Q6: HBase的RowKey设计有哪些原则？ - **唯一性**：每个RowKey必须唯一。 - **排序性**：RowKey是按字典序排序的，因此设计时要考虑查询的顺序。 - **长度限制**：RowKey不宜过长，一般建议在16字节以内。 ### 4. Spark相关面试题 #### Q7: Spark是什么？它的主要特点是什么？ Spark是一个快速、通用的集群计算系统，主要用于大规模数据处理。其主要特点包括： - 支持内存计算，性能远高于Hadoop MapReduce。 - 提供丰富的API，支持Java、Scala、Python等多种语言。 - 支持流处理、机器学习、图计算等多种计算模式。 #### Q8: Spark的RDD和DataFrame有什么区别？ - **RDD（Resilient Distributed Dataset）**：是Spark的核心数据结构，提供了低层次的API，适合需要精细控制的场景。 - **DataFrame**：基于RDD构建，提供了高层次的API，支持结构化数据处理，性能优化更好。 ### 5. Kafka相关面试题 #### Q9: Kafka是什么？它的主要特点是什么？ Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据管道和流应用。其主要特点包括： - 高吞吐量，适合处理大量数据流。 - 持久化存储，数据可以被多次读取。 - 高可用性，支持故障恢复。 #### Q10: Kafka的生产者和消费者如何工作？ - **生产者（Producer）**：负责将数据发布到Kafka的Topic中。 - **消费者（Consumer）**：负责从Kafka的Topic中订阅数据并进行处理。 ### 6. 数据治理相关面试题 #### Q11: 什么是数据治理？为什么它在大数据项目中很重要？ 数据治理是指对数据的可用性、完整性、安全性等进行管理的过程。在大数据项目中，数据治理非常重要，因为它确保了数据的质量和一致性，帮助组织更好地利用数据进行决策和分析。 #### Q12: 数据治理的主要挑战是什么？ - **数据质量管理**：确保数据的准确性、完整性和一致性。 - **数据安全与隐私**：保护数据免受未经授权的访问和泄露。 - **数据生命周期管理**：从数据的创建到归档和删除的全过程管理。 ### 7. 项目经验相关面试题 #### Q13: 你在项目中如何处理大规模数据？ 在处理大规模数据时，通常会采用以下策略： - **分片**：将数据分成多个小块，分别存储在不同的节点上。 - **分布式计算**：使用Hadoop或Spark等分布式计算框架进行并行处理。 - **缓存**：使用Redis等缓存技术提高数据访问速度。 #### Q14: 你如何设计一个大数据系统？ 设计大数据系统时，通常需要考虑以下几个方面： - **数据采集**：确定数据来源和采集方式。 - **数据存储**：选择合适的存储系统，如HDFS、HBase或Hive。 - **数据处理**：选择合适的处理框架，如Spark或Flink。 - **数据分析**：使用BI工具或自定义分析程序进行数据可视化和分析。 ### 8. 算法相关面试题 #### Q15: 什么是MapReduce？它是如何工作的？ MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。其工作流程包括两个主要阶段： - **Map阶段**：将输入数据分成多个小块，分别进行处理，生成键值对。 - **Reduce阶段**：对Map阶段生成的键值对进行汇总，生成最终结果。 #### Q16: 如何优化MapReduce作业？ - **减少Shuffle数据量**：通过Combiner函数进行局部聚合。 - **调整参数**：如增加Reduce任务的数量，调整JVM参数等。 - **使用高效的序列化格式**：如Avro或Thrift。 ### 9. 数据库相关面试题 #### Q17: MySQL和Hive有什么区别？ - **MySQL**：关系型数据库，适合处理结构化数据，支持事务和ACID特性。 - **Hive**：数据仓库工具，适合处理大规模数据，支持类SQL查询，但不支持事务。 #### Q18: 如何优化SQL查询？ - **索引优化**：为经常查询的列创建索引。 - **避免SELECT ***：只选择需要的列，减少数据传输量。 - **使用分区表**：将大表分成多个小表，提高查询效率。 ### 10. 分布式系统相关面试题 #### Q19: 什么是CAP定理？它在分布式系统中的意义是什么？ CAP定理指出，在分布式系统中，无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）这三个特性。其意义在于帮助开发者在设计分布式系统时做出权衡。 #### Q20: 什么是ZooKeeper？它的主要作用是什么？ ZooKeeper是一个分布式协调服务，主要用于管理分布式系统中的配置信息、命名服务、分布式锁等。其主要作用是确保分布式系统中各个节点之间的协调和一致性。 ### 代码示例 #### 示例1: Spark DataFrame操作 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameExample").getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 显示数据 df.show() # 过滤数据 filtered_df = df.filter(df["age"] > 30) # 聚合数据 aggregated_df = filtered_df.groupBy("department").count() # 显示结果 aggregated_df.show() ``` #### 示例2: Kafka生产者代码 ```java import org.apache.kafka.clients.producer.*; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import java.util.Properties; public class KafkaProducerExample { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic", "key", "value"); producer.send(record); producer.close(); } } ```
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