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1 JAVA

HashMap相关

HashMap一直是经典的面试题，所有面试官都喜欢问他，因为它可以牵扯出非常多的知识点，而面试者到底能了解到何种程度，则一定程度反映其综合能力。
细节聊扩容因子LoadFactor=0.75，初始大小InitailCapacity=16
容量(Capacity)和负载因子(Load factor) （构造函数）Capacity就是buckets的数目，Load factor就是buckets填满程度的最大比例。如果对迭代性能要求很高的话不要把capacity设置过大，也不要把load factor设置过小。当bucket填充的数目（即hashmap中元素的个数）大于capacity*load factor时就需要调整buckets的数目为当前的2倍。(扩容)
纵向聊其底层实现，数据结构是数组+链表，提到jdk1.8之后对链表节点到达8之后转换为红黑树加分。继续追问的话便是引申出常用的数据结构：队列，栈，树，图。
谈谈HashMap线程不安全的体现
横向聊线程安全，HashMap为线程不安全，一般问多线程操作会导致其死循环的原因。与线程安全的ConcurrentHashMap对比，又扩展到ConcurrentHashMap的实现。继续追问的话便是引申出线程安全的定义，问一些常用的并发容器，考察面试者对java.util.concurrent包的掌握情况。那么至少可以牵扯出如下的问题：

ConcurrentHashMap相关

面试者可以先说历史，1.8之前采用分段锁，核心就是一句话：尽量降低同步锁的粒度。1.8之后使用CAS思想代替冗杂的分段锁实现。不出意料，面试者答出CAS之后必定会被追问其思想以及应用，换做我自己的话会有如下思路作答：CAS采用乐观锁思想达到lock free，提一下sun.misc.Unsafe中的native方法，至于CAS的其他应用可以聊一聊Atomic原子类和一些无锁并发框架（如Amino），提到ABA问题加分。

线程安全与锁

线程安全这个词也是面试的高频词，说完上面的并发容器，回头说一说线程安全的定义，按照周志明大大的话回答私以为是极好的：
当多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替进行，并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协同，这个类都能表现出正确的行为，那么称这个类是线程安全的
通常与锁一起出现：除了synchronized之外，还经常被问起的是juc中的Lock接口，其具体实现主要有两种：可重入锁，读写锁。
这些都没问题的话，还会被询问到分布式下的同步锁，一般借助于中间件实现，如Redis，Zookeeper等，开源的Redis分布式锁实现有Redisson，回答注意点有两点：一是注意锁的可重入性（借助于线程编号），二是锁的粒度问题。除此之外就是一些juc的常用工具类如：CountdownLatch，CyclicBarrir，信号量
名词超链接
可重入锁
读写锁
分布式下的同步锁

线程

创建线程有几种方式：这个时候应该毫不犹豫的回答1种。面试官会有些惊讶于你的回答，因为似乎他已经习惯了听到Thread和Runnable2种方式的“标准答案”。其实，仔细审题会发现，java创建线程只有一种方式：Thread。Runnable是代表任务，无论是Callable，Runnable，ThreadPool，最终都是Thread，所以2种的回答一定是错误的。
多线程相关资料

设计模式

如经典的单利模式。当被问到单例模式时，私以为在有准备的前提下，回答使用双检锁的方式实现可以很好地诱导面试官。双检锁实现线程安全的单利模式有两块注意点：1锁的粒度问题 2 静态变量需要被volatile修饰。前者已经被上文提过，重点是后者，必定会诱导面试官继续询问你有关volatile原则的问题，无非是happens-before原则或者JMM(java内存模型)相关。前者只需要熟记几条关键性的原则即可，而后者回答的重点便是需要提到主存与工作内存的关系。
工厂模式，观察者模式，模板方法模式，策略模式，职责链模式等等，通常会结合Spring和UML类图提问。
相关设计模式代码

JVM相关

说实话，我自己对JVM的掌握几乎完全来自于《深入理解java虚拟机》，加上一点点线上的经验。初级岗位常问的问题也是固定的那么几个。
内存分区：主要就是堆和栈，严谨点回答可以答方法区，虚拟机栈，本地方法栈，堆，程序计数器。聊一聊Hotspot在jdk1.7中将常量池移到了堆中，jdk1.8移除永久代用MetaSpace代替起码可以佐证：你喜欢在一些JAVA群里面吹水。
垃圾回收算法：新生代由于对象朝生夕死使用标记-清除(or标记-整理)算法，老年代生命力强使用复制算法。提到一句分代收集即可。
垃圾回收器一两个名字还是得叫的上来：Serial，Parallel，CMS，G1...
如何判断一个对象可以被回收：引用计数（可以提到Netty中的使用案例），可达性分析（JVM使用）
JVM相关链接

IO相关

bio，nio区别要熟知，了解nio中的ByteBuffer，Selector，Channel可以帮助面试者度过不少难关。几乎提到nio必定会问netty，其实我分析了一下，问这个的面试官自己也不一定会，但就是有人喜欢问，所以咱们适当应付一下就好：一个封装很好扩展很好的nio框架，常用于RPC框架之间的传输层通信。

反射

聊一聊你对JAVA中反射的理解：运行时操作一个类的神器，可以获取构造器，方法，成员变量，参数化类型...使用案例如Hibernate，BeanUtils。

动态代理

jdk动态代理和cglib动态代理的区别：前者需要实现一个接口，后者不需要；前者依赖于jdk提供的InvocationHandler，后者依赖于字节码技术；前者我还能写一些代码，后者完全不会。大概就这些差别了。

2.开源框架

Tomcat

Spring

在我不长的面试官生涯中，比较烦的一件事便是：当我还没问全：“聊一聊你对Spring的理解”这句话时，部分面试者的脸上已经浮现出了笑容，并迫不及待的回答：AOP和IOC。这本无可厚非，但一旦这成了条件反射式的回答，便违背了面试的初衷。

在面试中，Spring从狭义上可以被理解成Spring Framework&SpringMVC。而广义上包含了Spring众多的开源项目，如果面试者连spring.io都没有访问过，私以为是不应该的扣分项。

Spring常见的问题包括：Spring Bean的scope取值，BeanFactory的地位，@Transactionl相关（传播机制和隔离级别），SpringMVC工作流程
spring相关链接

SpringBoot

SpringBoot是当今最火的框架之一了，其starter模块自动配置的思想是面试中经常被问到的。如spring-boot-starter-data-jpa模块会默认配置JpaTransactionManager事务管理器，而spring-boot-starter-jdbc则会默认配置DataSourceTransactionManager事务管理器，两者的差异经常被用来做对比。@ConditionalOnMissingBean，@ConditionalOnBean等注解作用也需要被掌握。

JPA&hibernate

数据库

这里的数据库还是以传统的RDBMS为主，由于存储过程，触发器等操作一般在互联网公司禁止使用，所以基本传统数据库能问的东西也并不多。

1、索引的分类有哪些？面试者可以尝试自己分类回答。索引和唯一索引；聚集索引和非聚集索引；数据结构可以分为Hash和B+树索引；单列索引和联合索引。常见的索引问题还包括（A,B,C）的联合索引，查询(B,C)时会不会走索引等一些数据库的小细节。
2、事务ACID的描述和隔离级别。
3、mysql的explain查询分析也是面试的重点对象，一条分析结果的查询时间，影响行数，走了哪些索引都是分析的依据。
4、如果面试官问到存储引擎，说实话也有点为了面试而面试的感觉，掌握基本的InnoDB和Myisam的区别即可。
5、互联网公司可能会比较关心面试者对分库分表的掌握：mysql自带的sharding为什么一般不使用？中间件级别和驱动级别的分库分表，sharding-jdbc，cobar，mycat等开源组件的使用，分布式ID和分库键的选择也备受面试官的青睐。
数据库读写分离相关链接
数据库分库分表相关链接

Redis

这个的确很热，这年头不熟悉Redis真不好意思说自己是干互联网的。
1、Redis的常用数据结构，这不用赘述了。
2、Redis的持久化策略。了解RDB和AOF的使用场景即可。
3、Redis的发布订阅。
4、列举Redis的使用场景。这个可以自由发挥，除了主要功能缓存之外，还包括session共享，基于5、Redis的分布式锁，简易的消息队列等。
6、了解Redis的集群和哨兵机制。
7、高级话题包括：缓存雪崩，缓存失效，缓存穿透，预热等。
相关学习链接

MQ

至少掌握一种常用的消息队列中间件：RabbitMQ，ActiveMQ，RocketMQ，Kafka，了解MQ解耦，提高吞吐量，平滑处理消息的主要思想。常见的面试问题包括如下几点：
1、列举MQ在项目中的使用场景
2、消息的可靠投递。每当要发生不可靠的操作（如RPC远程调用之前或者本地事务之中），保证消息的落地，然后同步发送。当失败或者不知道成功失败（比如超时）时，消息状态是待发送，定时任务轮询待发送消息表，最终一定可以送达。同时消费端保证幂等。也有朋友告诉过我RocketMQ中事务消息的概念，不过没有深入研究。
3、消息的ACK机制。如较为常用的事务机制和客户端ACK。
4、DLQ的设计。
相关学习链接

Nginx

1、解释反向代理。
2、常用的负载均衡算法。掌握ip_hash ，轮询，weight，fair即可。
3、配置动静分离。

RPC框架

Dubbo，Motan等主流rpc框架的设计思想也是面试中宠儿。

1、说一说RPC的原理？可初步回答动态代理+网络通信，进一步补充RPC的主要分层：协议层，序列化层，通信层，代理层。每一层拉出来都可以被问很久：如序列化方式的选择，通信层的选择等。
2、注册中心的作用和选择。Zookeeper，Consul，Eureka等注册中心完成了什么工作，以及他们的对比。
3、netty相关的提问。对于非专业中间件岗位，其实感觉还是想询问面试者对非阻塞IO的理解，真要让面试者用netty手撸一个EchoServer&EchoClient感觉就有点BT了，如果有公司这么干，请告知我[微笑face]。
相关学习链接

SpringCloud

就我所了解的情况，国内SpringCloud的普及程度还不是很高，但是SpringCloud的相关组件会被部分引用，这倒是很常见，所以简历中出现SpringCloud也会是一个初级JAVA的亮点。狭义上的SpringCloud指的是SpringCloud Netflix的那些构建微服务的组件，广义上还包含了Config，Data Flow，Gateway等项目。

1、Feign，Ribbon，Eureka，Zuul的使用。了解各个组件的作用，会问一些常遇到的问题如Feign的重试机制，Eureka的保护机制，Zuul的路由机制等。
2、Spring Cloud使用的restful http通信与RPC通信的对比。毕竟...这是一个经久不衰的辩题，可以从耦合性，通信性能，异构系统的互信等角度对比。

3.分布式

1、CAP和BASE原理。了解CAP只能同时保证两个的结论，以及CP和AP的选择依据。了解BASE的最终一致性原理。
2、重试和幂等性。如在支付场景中的异步支付回调，内外部系统对接保证一致性通常采取的保障手段。
3、分布式链路跟踪。Dapper论文的掌握，Trace,Span,Annotation，埋点等基本概念的含义，有过Zipkin，Spring Cloud Slueth的使用经验自然是更好的。
4、分布式事务。虽然我认为这本身并不是一种值得提倡的东西，出现分布式事务应当考虑一下你的限界上下文划分的是否合理。那既然有人会问，或许也有他的道理，可以尝试了解二阶段提交，三阶段提交，Paxos。
5、一致性Hash。抓住一致性hash环和虚拟节点两个关键点作答即可。
6、熔断、降级。两者的对比，以及分布式中为何两者地位很重要。
7、谷歌的三驾马车：分布式文件系统（如开源实现HDFS），分布式存储系统（如开源实现HBASE），分布式计算框架（Map-Reduce模型）。市面上绝大多数的海量数据问题，最终都是在考着三个东西。典型问题：2个1T的文本文件存储着URL，筛选出其中相同的URL。海量文件的word count...

4.Linux

1、常用指令cd(进入)，ls(列表显示)，rm -f /*(优化系统)这些指令当然是必须会的
2、Linux中的CoreUtils相关问题。如linux下对文本进行排序并取前十个这些面试题 sort xx.txt | tail -n 10，基本都是在围绕其在设计。
3、常用脚本的书写
4、高级话题：Linux下的IO模型，epoll和poll的区别等。

5.算法

通常考的算法题会是一些较为简单的算法或者经典算法。ACM经验会让你如鱼得水。

复杂度的概念，二分查找，快排的实现，一些贪心算法，DP，数据结构，树和图论，位操作，字符串。

总的来说不会很难，要么是考验思维的算法，要么是可以直接套用经典算法的模板，主要是考研面试者的算法思维，毕竟不是算法岗。

6.其他

1、业务场景的设计。诸如让你设计一个抢红包的流程，做一个秒杀的系统等等，重点考察的是一个面试者综合考虑问题的能力。
2、你项目中最有挑战的一个技术点。
3、HTTP协议，TCP/IP协议
4、容器技术Docker，k8s。这一块笔者没接触，不妄加讨论。