阿里云暑期实习提前批一面（技术服务平台）|讲解｜0301
上一篇讲解了一位同学的快手一面面经，今天继续挑选他0229的阿里云一面面经进行讲解分析，参考回答和学习资料指引。主要是Java八股和少量数据库Mysql的考察。
本文也是 《热门面经讲解》专栏 系列文章之一，大家可以点个关注，我会持续更新
感谢这位同学的分享，预祝顺利offer！！
1.你的技术栈是Java，讲一下Java面向对象的特点？
- 你实际应用过“多态”吗，举一个具体例子，和重载有什么关系？
讲解： 基础面试题。考察封装继承多态，并且需要举例子。估计大家回答都没问题，就是举例可能有点懵。
参考回答：
1. 面向对象的三大基本特性：封装、继承和多态。
- 封装：封装是把对象的状态信息隐藏在对象内部，不允许外部程序直接访问对象内部信息，而是通过该类提供的方法进行操作。封装的主要目的是增加安全性和简化编程，用户只需要知道对象提供哪些方法，而不需要了解内部细节。
- 继承：继承是从已有的类派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。继承实现了代码的复用，提高了软件开发的效率，也便于创建更为复杂的类。
- 多态：多态是指允许不同类的对象对同一消息作出响应。即同一操作作用于不同的对象，可以产生不同的结果。多态的实现依赖于继承、接口和重写。
2.多态示例:
- 比如在一个绘图系统中，可能会有圆形、矩形、三角形等多种图形，每种图形都有自己的绘制方法。我们可以定义一个Shape接口或抽象类，其中包含一个draw方法，然后让各种具体的图形类去实现或继承这个接口/抽象类，并覆盖draw方法。
public interface Shape {
void draw();
}
public class Circle implements Shape {
@Override
public void draw() {
System.out.println("Drawing a circle");
}
}
public class Rectangle implements Shape {
@Override
public void draw() {
System.out.println("Drawing a rectangle");
}
}
- 在主程序中，我们可以创建一个Shape类型的数组或列表，将不同种类的图形对象添加进去，然后遍历这个集合，调用每个对象的draw方法。由于每个对象都是Shape接口的实现类，所以它们都可以响应draw消息，但具体的实现方式是不同的，这就体现了多态。
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Shape> shapes = new ArrayList<>();
shapes.add(new Circle());
shapes.add(new Rectangle());
for (Shape shape : shapes) {
shape.draw();
}
}
}
3.多态与重载的关系
多态: 主要关注的是不同对象对同一消息的响应不同，它依赖于继承、接口和方法重写（Overriding）。在上面的例子中，Circle和Rectangle都实现了Shape接口的draw方法，但具体的实现不同，这就是多态的体现。
重载: 则是在同一个类中，方法名相同但参数列表不同（包括参数个数、类型或顺序），与返回值类型无关。重载是编译时多态的一种表现，它在编译时就能确定调用哪个方法，而多态是运行时多态，只有在运行时才能确定调用哪个实现的方法。
学习指引：
面试学习： 《JavaGuide》：面向对象三大特征
2.Java中的HashMap了解吗？
- 聊聊HashMap的底层结构
- 为什么要引入红黑树，而不用其他树？
- 红黑树和二叉搜索树、AVL树有什么区别？
- HashMap会出现红黑树一直增高变成无限高的情况吗？
- HashMap读和写的时间复杂度是多少？
讲解： 直接问HashMap的结构，那就选Java8版本来讲解就行，如果面试官想问Java8之前的，那就等他问了再答。
参考回答：
1. 聊聊HashMap的底层结构： Java 8中的HashMap底层结构主要由数组和链表（或红黑树）组成。这个数组被称为“桶数组”，其中每个元素是一个桶（Bucket），桶中存放的是链表或红黑树。当HashMap中的元素较少且分布均匀时，主要使用链表存储元素；但当链表长度超过一定阈值时，外加数组长度大于64时，链表会转换为红黑树以提高查询效率。
2. 为什么选红黑树，和二叉搜索树、AVL树有什么区别？
- 二叉搜索树：在二叉搜索树中，左子节点的值小于根节点的值，右子节点的值大于根节点的值。这使得二叉搜索树在查找操作上具有优势。然而，二叉搜索树可能退化为线性结构，即链表，当数据插入顺序有序或接近有序时，其查找效率会大大降低，时间复杂度可能达到O(n)。
- AVL树:是一种高度平衡的二叉搜索树，它要求每个节点的左右子树的高度差不超过1。这种严格的平衡条件使得AVL树在查找操作上具有很高的效率，时间复杂度为O(log n)。然而，为了维护这种严格的平衡，AVL树在插入和删除操作时需要进行频繁的旋转调整，这增加了维护成本。因此，AVL树适合用于查找操作频繁但插入和删除操作较少的场景。
- 红黑树：红黑树是一种近似平衡的二叉搜索树，它通过一系列性质（如节点颜色、黑高）来维护树的平衡。与AVL树相比，红黑树的平衡条件相对宽松，因此在插入和删除操作时的维护成本较低。虽然红黑树的查找效率略低于AVL树，但其综合性能较好，适用于各种操作（插入、删除和查找）都较频繁的场景。此外，红黑树的高度近似为2log n，在实际应用中表现出良好的性能。
3. HashMap会出现红黑树一直增高变成无限高的情况吗？ 不能无限增长。当集合中的节点数超过了阈值，HashMap会进行扩容，这时原始的红黑树节点会被打散，可能会退化成链表结构。
4. HashMap读和写的时间复杂度是多少？ 理想情况下是O(1)常数时间复杂度。hash冲突严重的情况下可能会退化为O(n)或者O(log n)，即链表和红黑树的复杂度。 但采用高质量的哈希函数、扩容机制和链表转换为红黑树等优化策略，大多数情况下是可以保证常数时间复杂度的。
学习指引：
面试学习： 《JavaGuide》| HashMap 源码分析
3.HashMap是线程安全的吗？怎么解决？
讲解：
一般这个面试题会作为一个引子，引导到ConcurrentHashMap的考察上面去。但是这里好像面试官没有细问了。
参考回答：
不是。
解决：
- 使用Collections.synchronizedMap()方法
- 使用ConcurrentHashMap
学习指引： 面试学习 《JavaGuide》|HashMap为什么线程不安全
4.解决线程安全问题还有哪些办法？
讲解：
这个题面试官的目的就是想引导话题到并发的考察上，通过你的举例，追问具体并发知识点的考察上。比如你说synchronized，那有可能就继续接着问，这里其实太多了，你就该可以说些你熟悉的，故意引导面试官去你熟悉的领域。
参考回答：
使用synchronized关键字;使用volatile关键字;使用Lock接口及其实现类;使用原子变量类;使用并发容器;使用ThreadLocal;使用并发工具类，如信号量（Semaphore）；使用阻塞队列；使用线程池等。
学习指引：
面试学习：《JavaGuide》| 并发编程面试题
系统学习：书籍《Java并发编程艺术》，讲得不错但有点老；
5.volatile关键字是如何保证内存可见性的？底层是怎么实现的？
- 为什么需要保证内存可见性？
- volatile为什么要禁止指令重排，能举一个具体的指令重排出现问题的例子吗
讲解：
volatile关键字和Synchronized关键字考察点都挺多的，需要重点掌握。
参考回答：
1.如何保证内存可见性的?: Java的内存模型中，每个线程会有一个私有本地内存的抽象概念，正常情况下线程操作普通共享变量时都会在本地内存修改和读取，那就导致别的线程感知不到，出现可见性问题。而当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主内存，当有其他线程需要读取时，它也会去主内存中读取新值。这样就解决的可见性问题。
2.底层实现：
- 内存屏障（Memory Barriers）：内存屏障确保处理器按照程序指定的顺序执行指令，防止编译器和处理器对指令进行重排序，从而保证了volatile变量的读写操作对其他线程立即可见。
- 缓存一致性协议（如MESI）：缓存一致性协议确保多个处理器核心之间的缓存数据保持一致。当某个处理器修改了volatile变量的值时，该协议会确保其他处理器能够看到这个修改，从而保证了内存可见性。
- lock前缀指令（针对某些架构）：在某些架构下，volatile变量的访问会被转换为带有lock前缀的指令。这些指令会锁定内存总线，确保对volatile变量的操作是原子的，并且会立即将变量的值写回到主内存，从而实现了内存可见性。
3.volatile为什么要禁止指令重排，能举一个具体的指令重排出现问题的例子吗？
public class Singleton {
private volatile static Singleton uniqueInstance;
private Singleton() {
}
public static Singleton getUniqueInstance() {
//先判断对象是否已经实例过，没有实例化过才进入加锁代码
if (uniqueInstance == null) {
//类对象加锁
synchronized (Singleton.class) {
if (uniqueInstance == null) {
uniqueInstance = new Singleton();
}
}
}
return uniqueInstance;
}
}
例子中，uniqueInstance 采用 volatile 关键字修 饰也是很有必要的， uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行：
- 为 uniqueInstance 分配内存空间
- 初始化 uniqueInstance
- 将 uniqueInstance 指向分配的内存地址
但是由于 JVM 具有指令重排的特性，执行顺序有可能变成 1->3->2。指令重排在单线程环境下不会出现问题，但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。例如，线程 T1 执行了 1 和 3，此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空，因此返回 uniqueInstance，但此时 uniqueInstance 还未被初始化。
学习指引：
系统学习：书《Java并发编程艺术》｜3.4 volatile内存语义｜3.8 双重检查锁定
6.Synchronized的底层原理是什么，锁升级的过程了解吗？
- 线程是怎么确定拿到锁的？锁信息具体放到哪的？
讲解： Synchronized原理，Java并发考察重点，着重掌握。
参考回答：
Synchronized的底层原理是什么?
Synchronized的底层实现依赖于JVM的Monitor机制。每个Java对象都有一个与之关联的Monitor，它控制对该对象的访问。线程通过执行monitorenter指令尝试获取Monitor锁，若成功则执行同步代码；若失败则阻塞。执行完毕后，通过monitorexit指令释放锁。这种机制确保了同一时间只有一个线程能执行synchronized保护的代码，实现线程同步。
锁升级的过程了解吗？
Synchronized的锁升级过程是为了优化同步性能，在Java虚拟机中，锁会经历无锁、偏向锁、轻量级锁和重量级锁这几个状态。当线程首次访问synchronized代码块时，会尝试使用偏向锁来减少同一线程重复获取锁的开销；如果有多个线程竞争，偏向锁会升级为轻量级锁，通过自旋等待来减少线程挂起的次数；当竞争进一步加剧时，轻量级锁会升级为重量级锁，这时会通过操作系统级别的互斥量来实现严格的线程同步，以确保线程安全。整个升级过程是根据锁的竞争激烈程度来动态调整的，以提高程序的并发性能。
线程是怎么确定拿到锁的？锁信息具体放到哪的？
- 线程确定拿到锁的过程:是通过检查锁的状态并尝试获取锁来实现的。在JVM中，锁信息具体是存放在Java对象头中的。当一个线程尝试进入synchronized代码块或方法时，JVM会检查对应对象的锁状态。如果对象的锁未被其他线程持有，即锁状态为可获取，那么该线程将成功获取锁并进入临界区执行代码。
- 锁的状态信息是Java对象头中的：包括锁是否被持有、持有锁的线程标识等。JVM通过操作对象的头部信息来实现锁的获取、释放以及等待队列的管理。当线程成功获取锁后，对象的头部信息会被更新为当前线程的标识，表示该线程拥有了这个锁。其他线程在尝试获取同一个锁时，会检查对象的头部信息，如果锁已经被其他线程持有，它们将会被阻塞直到锁被释放。
学习指引：
面试学习：《JavaGuide》|synchronized关键字
理解学习：《网课：Java并发编程78讲》｜如何看到 synchronized 背后的“monitor 锁”？
系统学习：书《并发编程艺术》｜2.2 synchronized的实现原理与应用
7.Synchronized加锁和ReentrantLock加锁有什么区别？
讲解： Synchronized系列常考面试题。
参考回答：
- 底层实现不同：synchronized 是依赖于 JVM 实现的，具体实现并没有直接暴露给我们；ReentrantLock 是 JDK 层面实现的，所以我们可以通过查看它的源代码，来看它是如何实现的。
- ReentrantLock 比 synchronized 增加了一些高级功能: 等待可中断;可实现公平锁;可实现选择性通知（锁可以绑定多个条件Condition）
学习指引：
面试学习：《JavaGuide》|synchronized-和-reentrantlock-有什么区别
理解学习：《网课：Java并发编程78讲》｜synchronized 和 Lock 孰优孰劣，如何选择？
8.线程池了解过吗？有哪些核心参数？
- 为什么核心线程满了之后是先加入阻塞队列而不是直接加到总线程？
- 核心线程数一般设置为多少？
- IO密集型的线程数为什么一般设置为2N+1？
讲解： Java并发编程，据统计，线程池是最高频的考察点！
参考回答：
有哪些核心参数？
为什么核心线程满了之后是先加入阻塞队列而不是直接加到总线程？ 将任务加入阻塞队列可以起到缓冲的作用，使得任务的处理更加平滑。如果直接创建新线程来处理任务，可能会导致线程数过多，从而增加系统的开销和复杂性.
核心线程数一般设置为多少？IO密集型的线程数为什么一般设置为2N+1? 核心线程数的设置并没有固定的公式或标准值，它取决于具体的应用场景、任务类型、系统资源等多个因素。一般来说，核心线程数应该根据CPU的核心数、任务的性质（CPU密集型还是IO密集型）、以及期望的响应时间等因素来进行调整。
对于CPU密集型任务，核心线程数通常设置为接近或等于CPU的核心数，以避免过多的线程上下文切换导致性能下降。而对于IO密集型任务，线程数可以设置得更多一些，因为IO操作通常不需要占用CPU的全部计算能力，更多的线程可以提高任务的并发处理能力。
这里的“2N+1”可能是一个经验值或者特定场景下的优化建议，但并不是普遍适用的规则。实际上，线程数的设置应该根据具体的任务特性、系统资源和性能目标来进行调整和优化。 最好是结合监控策略+动态配置策略进行动态调优。
学习指引：
面试学习：《JavaGuide》| 线程池
理解学习：《美团技术团队》｜Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
9.聊聊MySQL的索引结构，为什么使用B+树而不用B树？
- 你是怎么建立索引的？一般是建立哪些字段的索引呢？
- 怎么确定语句是否走了索引？
- 如果要建立联合索引，字段的顺序有什么需要注意吗？
解析：： 考察mysql InnoDB引擎的数据结构B+树，需要回答出来为什么要选用B+树，而不是B树，也不是二叉树。 为什么B+树比他们合适，比他们块。
参考回答：
MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 采用的是 B+ 作为索引的数据结构，原因有：
1.B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的 B 树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。（为什么不选二叉树也有类似原因)
2.B+ 树有大量的冗余节点（所有非叶子节点都是冗余索引），这些冗余索引让 B+ 树在插入、删除的效率都更高，比如删除根节点的时候，不会像 B 树那样会发生复杂的树的变化；
3.B+ 树叶子节点之间用链表连接了起来，有利于范围查询，而 B 树要实现范围查询，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。
你是怎么建立索引的？一般是建立哪些字段的索引呢？
- 字段有唯一性限制的，比如商品编码；
- 经常用于 WHERE 查询条件的字段，这样能够提高整个表的查询速度，如果查询条件不是一个字段，可以建立联合索引。
- 经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段，这样在查询的时候就不需要再去做一次排序了，因为我们都已经知道了建立索引之后在 B+Tree 中的记录都是排序好的。
怎么确定语句是否走了索引？ 最常用的是使用EXPLAIN命令
如果要建立联合索引，字段的顺序有什么需要注意吗？
- 查询频率和过滤性： 将查询中最常用作过滤条件的字段放在索引的前面。选择具有高区分度（即唯一值多）的字段放在前面，这样索引可以更快地缩小搜索范围。
- 排序和分组： 如果查询经常需要按照某个字段排序或分组，考虑将该字段包含在索引中，并根据排序的顺序来确定字段在索引中的位置。
- 范围查询： 如果查询中包含范围查询（如 BETWEEN, <, <=, >, >=），则应该将范围查询涉及的字段放在索引的最后，因为一旦MySQL在索引中遇到范围查询，它就不会再继续使用索引中的后续字段。
- 覆盖索引 ： 如果查询只需要访问索引中的信息，而无需访问表中的行（即覆盖索引查询），则确保索引包含查询所需的所有字段。在这种情况下，字段的顺序应该根据查询的需要来确定。
学习指引：
面试学习
《小林 coding》｜为什么 MySQL 采用 B+ 树作为索引？
《掘金专栏：全解Mysql数据库》｜（五）MySQL索引应用篇：建立索引的正确姿势与使用索引的最佳指南！
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