在实习期间，我有幸参与到面试协助工作中，这使我得以近距离接触到丰富多样的面试场景，也深切体会到不同候选人在技术知识储备和思维方式上的差异。 面试结束后，我意识到这些面试问题是宝贵的学习资源，它们不仅涵盖了编程语言基础、数据结构与算法、数据库、框架等多个关键领域，还涉及到实际项目开发中的各种场景。为了能更深入地理解这些问题，我前往牛客网，精心挑选了一系列完整且具有代表性的面试问题。之后，借助豆包强大的分析与解答能力，对这些问题进行了全面且深入的剖析，形成了这份面经答案思路汇总。 这份汇总不仅是对面试问题的解答，更是我个人学习和成长的记录。我希望它能为正在求职的同学提供一些参考，帮助大家更好地应对面试挑战；也希望能与同行们分享交流，共同提升我们在技术领域的认知水平。

实在智能一面 （35min）

日期： 一面（2.19）岗位：java开发实习生地点：杭州背景: 双非科班、两段实习经历实习结束后的第一场面试，强度拉满了，好多八股都忘记了，狠狠被拷打1. 自我介绍2. 讲下实习给你提升最大的点3. Java和Go的区别4. 有一段代码，catch 里面return了，finally还会执行吗；如果是在try里面return了，finally会执行吗？5. 基本数据类型可以是null吗，包装类可以是null吗？6. 知道深拷贝和浅拷贝的区别吗，讲下你实现深拷贝的流程。7. 实现深拷贝的其他方式。8. 贫血模型和充血模型的区别，了解过领域驱动吗？9. hashMap中key可以为null吗，value可以为null吗，concurrentHashMap中value可以为null吗？10. 在项目中定义一个线程池，一般会怎么用呢？11. 讲讲创建线程的一个过程。12. 了解CompletableFuture吗，怎么用的？13. 你能讲一下队列和常用list的区别吗，使用场景分别是什么？14. 你知道MySQL的索引结构吗，讲讲红黑树和B+树的区别，谁更适合做索引？15. 了解组合索引吗，有十个字段，现在需要不停的从表获取数据，根据这十个字段的优先级进行排序，只要获取一条数据，这个SQl该怎么写，或者说这个表该怎么设计？16.讲讲你对RBAC模型的理解17.现在有需求到你手上了，技术方案已经设计好了，后面你可能需要做什么工作？

作者：lemon1017链接：https://www.nowcoder.com/?来源：牛客网

京东零售二面60min

1.对Java的反射如何理解的？2.这个反射机制对于其他没有反射的语言有什么好处？3.在Java中哪些效率高的功能是基于反射做的呢？4.volatile 关键字作用5.不加这个关键字对变量修改就不会加到主存吗？加了volatile6.加了这个关键字还需要加锁吗？这个关键字的一些应用场景都有哪些呢？7.假设让你写一个线程池工具，你觉得应该怎么去设计呢？应该有什么变量？有什么接口，怎么实现的大概说一下8.线程数量已经有了，任务超过了线程数量，怎么进行调度呢？比如核心线程数量是5，最大线程是10，现在来了11个任务。9.如何去定位慢SQL和优化呢10.数据库更新了一些异常数据，如何对异常的修改进行回退？比如清空了一段的一些值11.SQL题:班级表和成绩表，统计这次考试每个班成绩总和的排序12.内连接和外连接有什么区别13.介绍一下IOC概念？有什么好处呢？14.利用kafka如何保证消息的顺序呢？15.针对IM项目，问了场景:一个群有1000个人，1000个人同时发消息，会发生消息风暴，如何处理呢？16.海量数据找前10个最大？数组做堆排序如何做？17.对于一个整数数组4455133，只有一个数字有1个，其他都是2个，并且相同的数是相邻的，如何找出只有一个的那个数的位置？时间复杂度log n

作者：垃圾回收对象链接：https://www.nowcoder.com/来源：牛客网

虾皮后端实习生

1.23 一面1.自我介绍2.实习介绍3.八股拷打● redis线程模型● redis表层数据结构● set和zset底层怎么实现的● kafka架构● kafka消费者消费者分配算法● 分布式一致性算法主流有哪些，比较区别和适用场景● 有没有接触过c系列的代码，讲讲了解的4.算法LRU● 抽象下LRU里面的基本操作● 你的算法想要工程线上级别的，需要优化什么东西（应该是并发粒度优化+泛型）#虾皮##腾讯##字节跳动##快手##腾讯#貌似是广告播放+投放平台

作者：byebyeneu链接：https://www.nowcoder.com/来源：牛客网

淘天二面

简单自我介绍集合老三样(list，map，原理和线程安全)怎么理解casjvm老三样(jmm，类加载和破坏类加载，gc算法)spring老两样(ioc，aop)mysql老三样(锁，持久化，事物特性)redis老两样(持久化，主从)

作者：杨柳哥链接：https://www.nowcoder.com/来源：牛客网

概览

这些面试问题涵盖了编程语言基础、数据结构与算法、数据库、框架以及实际项目开发等多个方面，旨在考察面试者的专业知识、实践能力和解决问题的思维。以下从知识回顾、回答思路两个角度，为每个问题提供解答方向：

详细回答

实在智能一面

1. 自我介绍您好，我叫[你的名字]，毕业于[学校名称]的[专业名称]专业。在校期间，我系统学习了计算机科学的基础课程，为我的专业知识打下了坚实的根基。

我拥有两段实习经历，在[实习公司1名称]实习时，我参与了[项目名称1]，负责[具体工作模块1]，通过优化[具体技术点1]，成功将该模块的响应时间缩短了[X]%，提升了系统的整体性能。在[实习公司2名称]，我参与了[项目名称2]，主要工作是[具体工作模块2]，期间我掌握了[新的技术或工具2]，并运用它解决了[项目中遇到的关键问题2] ，最终项目顺利上线，获得了客户的好评。

我对Java开发有着浓厚的兴趣，熟悉常用的开发框架如Spring Boot、MyBatis等，并且在实际项目中积累了一定的经验。我相信自己的专业知识和实践经验，能够胜任Java开发实习生的岗位，为公司贡献自己的力量。

a. 讲下实习给你提升最大的点

在实习过程中，给我提升最大的主要有两个方面。技术层面上，我从只掌握理论知识，到能够熟练运用各种开发框架和工具解决实际问题。比如在[实习公司名称]的[项目名称]中，我首次接触到Spring Cloud微服务框架，通过不断学习和实践，我不仅掌握了如何搭建微服务架构，还学会了服务间的通信、负载均衡以及分布式事务的处理等技术，极大地拓宽了我的技术视野。

沟通协作能力也得到了很大的提升。在项目开发中，我需要与团队成员、产品经理以及测试人员密切合作。与团队成员沟通时，我学会了如何清晰准确地表达自己的想法，同时也能认真倾听他人的意见，从而高效地完成功能模块的开发。在与产品经理对接需求时，我学会了从业务角度去理解需求，将业务语言转化为技术实现方案。而在与测试人员协作时，我能积极配合他们解决发现的问题，通过不断优化代码，提高了软件的质量。

1. Java和Go的区别

语法层面，Java语法相对更加严谨和冗长，有较为复杂的类和对象定义方式，需要较多的样板代码；而Go语言语法简洁，注重代码的可读性和简洁性，例如Go语言的函数返回值可以有多个，并且支持类型推导，减少了类型声明的繁琐。

并发性能上，Java通过线程池、锁机制等实现并发控制，虽然功能强大，但在高并发场景下，线程上下文切换和锁竞争可能带来一定的性能开销；Go语言则内置了轻量级的协程（goroutine）和通道（channel），原生支持并发编程，能够轻松实现高效的并发处理，在高并发网络编程等场景中表现出色。

内存管理方面，Java依赖于垃圾回收机制（GC）自动回收不再使用的内存，开发人员无需手动管理内存，但GC可能会带来一定的暂停时间，影响应用的实时性；Go语言也有垃圾回收机制，但它的设计目标是更高效的内存管理，在一些对内存使用要求苛刻的场景下，Go语言的内存分配和回收策略表现更优。

应用场景上，Java在企业级开发领域有着广泛的应用，如大型电子商务系统、金融系统等，其丰富的类库和成熟的框架生态能够满足复杂业务场景的需求；Go语言则更常用于云计算、分布式系统、网络编程等领域，像Docker、Kubernetes等都是用Go语言开发的。

2. 有一段代码，catch里面return了，finally还会执行吗；如果是在try里面return了，finally会执行吗？

在Java中，无论是catch里面return还是try里面return，finally块都会执行。这是因为Java的异常处理机制规定，finally块的代码是一定会被执行的，除非在try、catch块中执行了System.exit()方法终止了JVM。

当catch里面return时，程序会先执行finally块中的代码，然后再返回catch中的返回值。例如：

public class Test {
    public static int test() {
        try {
            int a = 1 / 0; // 抛出异常
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("catch块");
            return 1;
        } finally {
            System.out.println("finally块");
        }
    }
}

运行这段代码，会先输出“catch块”，再输出“finally块”，最后返回1。

当try里面return时，也是先执行finally块，再返回try中的返回值。例如：

public class Test {
    public static int test() {
        try {
            System.out.println("try块");
            return 1;
        } finally {
            System.out.println("finally块");
        }
    }
}

运行结果会先输出“try块”，接着输出“finally块”，最后返回1。

3. 基本数据类型可以是null吗，包装类可以是null吗？

Java的基本数据类型不能为null。基本数据类型包括byte、short、int、long、float、double、char、boolean，它们都有各自的默认值，比如int类型的默认值是0，boolean类型的默认值是false 。这些基本数据类型在栈上分配内存，它们的值是直接存储在内存中的，而不是通过引用，所以不能赋值为null。

而包装类可以为null。包装类是基本数据类型对应的类，如Integer对应int，Boolean对应boolean等。包装类是对象，在堆上分配内存，通过引用来访问，所以可以赋值为null，表示这个对象没有指向任何实际的实例。例如：

Integer num = null;

此时num就是一个空引用，不指向任何Integer对象。

4. 知道深拷贝和浅拷贝的区别吗，讲下你实现深拷贝的流程。

浅拷贝只是复制对象的引用，而不复制对象内部引用的对象。也就是说，原对象和拷贝对象中的引用变量指向同一个内存地址。如果修改其中一个对象内部引用对象的值，另一个对象也会受到影响。

深拷贝则是递归地复制对象及其内部引用的所有对象，原对象和拷贝对象是完全独立的，修改其中一个对象不会影响另一个对象。

实现深拷贝可以通过以下流程：

• 如果是简单对象，没有内部引用对象，可以直接创建新对象并复制属性值。
• 如果对象包含内部引用对象，递归地对内部引用对象进行深拷贝。例如，对于一个包含List的对象，需要对List中的每个元素也进行深拷贝。
• 可以使用序列化和反序列化的方式实现深拷贝。先将对象序列化到字节流中，然后再从字节流中反序列化出一个新的对象，这样得到的新对象就是原对象的深拷贝。例如使用Java的ObjectOutputStream和ObjectInputStream：

import java.io.*;

public class DeepCopyExample {
    public static Object deepCopy(Object obj) throws IOException, ClassNotFoundException {
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
        ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(bos);
        oos.writeObject(obj);

        ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(bos.toByteArray());
        ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bis);
        return ois.readObject();
    }
}

1. 实现深拷贝的其他方式可以使用第三方库，如Apache Commons Lang中的SerializationUtils类来实现深拷贝。它简化了序列化和反序列化的操作，代码更加简洁。示例如下：

import org.apache.commons.lang3.SerializationUtils;

public class DeepCopyWithLibrary {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设obj是需要深拷贝的对象
        Object obj = new SomeObject();
        Object copiedObj = SerializationUtils.clone(obj);
    }
}

还可以通过反射实现深拷贝。通过反射获取对象的所有字段，然后递归地复制每个字段的值。这种方式灵活性较高，但实现较为复杂，并且性能相对较低。例如：

import java.lang.reflect.Field;

public class DeepCopyByReflection {
    public static Object deepCopyByReflection(Object obj) throws Exception {
        if (obj == null) {
            return null;
        }
        Object newObj = obj.getClass().newInstance();
        Field[] fields = obj.getClass().getDeclaredFields();
        for (Field field : fields) {
            field.setAccessible(true);
            field.set(newObj, deepCopyByReflection(field.get(obj)));
        }
        return newObj;
    }
}

5. 贫血模型和充血模型的区别，了解过领域驱动吗？

贫血模型中，实体类主要用于存储数据，只包含数据成员和简单的getter/setter方法，业务逻辑主要放在服务层中。这种模型使得业务逻辑与数据分离，代码结构相对清晰，便于维护和测试，但是可能导致代码的复用性较差，因为业务逻辑分散在各个服务类中。

充血模型中，实体类不仅包含数据成员，还包含与这些数据相关的业务逻辑方法。实体类更加“智能”，能够自我管理和操作数据，业务逻辑更加集中在实体类中，提高了代码的内聚性和复用性。但这种模型可能会使实体类变得复杂，增加维护难度。

领域驱动设计（DDD）是一种基于领域模型进行软件开发的方法。它强调对业务领域的深入理解，将业务领域划分为不同的限界上下文，在每个限界上下文内建立领域模型。领域模型包含实体、值对象、聚合根、领域服务等概念，通过这些概念来准确地表达业务规则和业务流程。DDD的核心思想是将业务逻辑从技术实现中分离出来，以业务为导向进行系统设计，提高软件的可维护性、可扩展性和可复用性。例如在电商系统中，订单、商品、用户等都可以作为独立的限界上下文，每个上下文有自己的领域模型和业务逻辑。

6. hashMap中key可以为null吗，value可以为null吗，concurrentHashMap中value可以为null吗？

HashMap中，key可以为null，并且只能有一个key为null的键值对。这是因为HashMap在计算哈希值时，对于null键有特殊的处理方式。value也可以为null，可以存在多个value为null的键值对。例如：

HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put(null, 1);
map.put("key1", null);

ConcurrentHashMap中，key和value都不允许为null。这是因为ConcurrentHashMap是线程安全的，用于高并发场景，null值在多线程环境下可能会带来不确定性和潜在的空指针异常。如果允许null值，在处理并发操作时，很难区分某个键或值是不存在还是为null，从而增加了实现的复杂性和出错的风险。

7. 在项目中定义一个线程池，一般会怎么用呢？

在项目中定义线程池，首先要根据任务的类型和并发量来确定线程池的参数。例如：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;

// 创建一个固定大小为5的线程池
ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);
// 或者手动配置线程池参数
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    2, // 核心线程数
    4, // 最大线程数
    60, // 线程存活时间
    TimeUnit.SECONDS,
    new ArrayBlockingQueue<>(10) // 任务队列
);

然后，将任务提交到线程池执行。可以提交实现了Runnable接口的任务：

threadPool.submit(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        // 任务逻辑
    }
});

也可以提交实现了Callable接口的任务，用于获取任务执行结果：

Future<Integer> future = threadPool.submit(new Callable<Integer>() {
    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        // 任务逻辑
        return 1;
    }
});
try {
    Integer result = future.get();
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

最后，当不再需要线程池时，要及时关闭线程池，释放资源：

threadPool.shutdown();

8. 讲讲创建线程的一个过程。

以实现Runnable接口为例，创建线程的过程如下：

• 定义一个类实现Runnable接口，并重写run方法，在run方法中编写线程的执行逻辑。例如：

public class MyRunnable implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("线程执行的任务");
    }
}

• 创建这个实现类的实例：

MyRunnable myRunnable = new MyRunnable();

• 将这个实例作为参数传递给Thread类的构造函数，创建Thread对象：

Thread thread = new Thread(myRunnable);

• 调用Thread对象的start方法启动线程，此时线程进入就绪状态，等待CPU调度执行：

thread.start();

9. 了解CompletableFuture吗，怎么用的？

CompletableFuture是Java 8引入的用于异步编程的类，它提供了更强大和灵活的异步任务处理方式。

例如，使用supplyAsync方法创建一个异步任务，该任务返回一个结果：

CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
    // 模拟异步任务，这里可能是一些耗时操作
    return 1 + 2;
});

通过thenApply方法处理异步任务的结果，返回一个新的CompletableFuture：

CompletableFuture<Integer> newFuture = future.thenApply(result -> result * 2);

使用thenAccept方法消费异步任务的结果，不返回新的结果：

newFuture.thenAccept(finalResult -> System.out.println("最终结果: " + finalResult));

还可以使用thenCombine方法将两个异步任务的结果进行合并：

CompletableFuture<Integer> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 3);
CompletableFuture<Integer> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> 4);
future1.thenCombine(future2, (a, b) -> a + b).thenAccept(result -> System.out.println("合并结果: " + result));

10. 你能讲一下队列和常用list的区别吗，使用场景分别是什么？

队列（Queue）和常用的列表（如ArrayList、LinkedList）有以下区别：

• 数据结构特性：队列遵循先进先出（FIFO）的原则，元素从队列的一端进入，从另一端取出；而列表是一种有序的集合，元素可以按照索引进行随机访问，插入和删除操作的位置相对灵活。
• 操作方法：队列主要提供offer（添加元素）、poll（取出元素）、peek（查看队首元素）等方法；列表则提供add（添加元素）、get（获取元素）、remove（删除元素）等方法，并且可以在任意位置进行插入和删除操作。
• 性能特点：队列在插入和删除元素时，时间复杂度通常为O(1)，因为操作只在队列的两端进行；ArrayList在随机访问时性能较好，时间复杂度为O(1)，但在中间插入和删除元素时，需要移动大量元素，时间复杂度为O(n)；LinkedList在插入和删除元素时，时间复杂度为O(1)，但随机访问性能较差，时间复杂度为O(n)。

使用场景上，队列常用于任务调度、消息传递等场景，比如在一个多线程的任务处理系统中，将任务放入队列，然后由线程依次从队列中取出任务进行处理；在消息队列系统中，生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息进行消费。

ArrayList适用于需要频繁随机访问元素的场景，比如在一个学生成绩管理系统中，需要根据学生的编号快速查询学生的成绩；LinkedList适用于需要频繁进行插入和删除操作的场景，比如在一个实时聊天系统中，需要频繁添加和删除聊天消息。

11. 你知道MySQL的索引结构吗，讲讲红黑树和B+树的区别，谁更适合做索引？

MySQL常用的索引结构是B+树，在某些特定场景下也会使用哈希索引。

红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它的每个节点都带有颜色属性（红色或黑色），通过颜色的调整来保持树的平衡。红黑树的查找、插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，其中n是树中节点的数量。

B+树是一种多路平衡查找树，它的所有数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间通过双向链表相连。B+树的查找、插入和删除操作的时间复杂度也是O(log n)，但由于它的结构特点，在范围查询时比红黑树更有优势。

B+树更适合做索引，原因如下：

• 磁盘I/O优化：B+树的每个节点可以存储多个键值对，减少了树的高度，从而减少了磁盘I/O次数。因为数据库数据存储在磁盘上，查询数据时需要从磁盘读取数据块到内存，树的高度越低，读取的数据块就越少。
• 范围查询：B+树的叶子节点是有序的，并且通过链表相连，在进行范围查询时，只需要遍历叶子节点链表即可，而红黑树需要进行中序遍历，效率较低。
• 全表扫描：B+树可以方便地进行全表扫描，因为叶子节点包含了所有的数据，而红黑树不适合全表扫描。

12. 了解组合索引吗，有十个字段，现在需要不停的从表获取数据，根据这十个字段的优先级进行排序，只要获取一条数据，这个SQL该怎么写，或者说这个表该怎么设计？

组合索引是指在表的多个字段上创建的索引。创建组合索引时，字段的顺序非常关键，因为MySQL会按照索引中字段的顺序来使用索引进行查询优化。

假设表名为your_table，十个字段分别为field1, field2,..., field10，按照优先级排序，要获取一条数据，SQL可以这样写：

SELECT * 
FROM your_table
ORDER BY field1, field2, field3, field4, field5, field6, field7, field8, field9, field10
LIMIT 1;

为了让这个查询更高效，需要在这十个字段上创建组合索引：

CREATE INDEX idx_multiple_fields 
ON your_table (field1, field2, field3, field4, field5, field6, field7, field8, field9, field10);

在设计表时，除了考虑创建合适的索引，还需要注意字段的数据类型选择。尽量选择占用空间小、查询效率高的数据类型，例如能用int就不用bigint，能用char就不用varchar（前提是字段长度固定） ，这样可以减少数据存储量，提高查询性能。同时，要确保表的存储引擎选择合适，InnoDB是MySQL常用的存储引擎，支持事务、行级锁等特性，适合大多数应用场景。

13. 讲讲你对RBAC模型的理解

RBAC（基于角色的访问控制，Role - Based Access Control）是一种广泛应用的访问控制模型。其核心思想是将用户和权限解耦，通过角色来关联用户和权限。

在RBAC模型中有三个主要的概念：

• 用户（User）：系统的使用者，每个用户具有唯一的标识。
• 角色（Role）：是权限的集合，代表了在系统中具有特定职责或功能的一组权限。例如，在一个电商系统中，可能有“管理员”角色，拥有对商品管理、订单管理、用户管理等所有权限；还有“普通用户”角色，只有浏览商品、下单等基本权限。
• 权限（Permission）：对系统资源的操作许可，如“查看商品信息”“修改订单状态”等。

RBAC模型的优势在于：

• 简化权限管理：当系统中的用户数量众多且权限复杂时，直接管理用户权限会非常繁琐。通过角色，管理员只需为不同角色分配权限，然后将用户关联到相应角色，大大减少了管理成本。例如，新入职一批客服人员，只需将他们关联到“客服”角色，他们就自动拥有了客服角色所具备的所有权限。
• 提高安全性和灵活性：可以方便地对角色进行创建、修改和删除，以及对角色的权限进行调整。如果某个部门的职责发生变化，只需要修改对应的角色权限，而不需要逐个修改每个用户的权限。同时，不同的用户可以被分配到相同的角色，确保了权限管理的一致性和安全性。

14. 现在有需求到你手上了，技术方案已经设计好了，后面你可能需要做什么工作？

当技术方案设计好后，接下来主要有以下工作：

• 详细设计与编码实现：根据技术方案，进行详细的模块设计和代码编写。将整个系统分解为多个功能模块，确定每个模块的接口、实现细节和数据结构。按照设计模式和代码规范进行编码，确保代码的可读性、可维护性和可扩展性。例如，如果是一个Web应用开发，需要根据技术方案确定前端页面的布局、交互逻辑，以及后端各个接口的实现方式。
• 单元测试：编写单元测试用例，对自己编写的代码进行测试。通过单元测试，可以验证代码的功能是否符合预期，发现并修复代码中的缺陷。使用测试框架（如Java中的JUnit、TestNG）来编写和执行测试用例，确保每个功能模块都能正常工作。例如，对于一个计算订单总价的方法，编写单元测试用例来验证不同输入情况下的计算结果是否正确。
• 集成测试：与团队其他成员开发的模块进行集成测试，确保各个模块之间能够协同工作，数据交互正确无误。在集成测试过程中，可能会发现接口不匹配、数据格式不一致等问题，需要及时与相关人员沟通协调解决。例如，前端页面与后端接口进行集成测试，检查数据的传递和处理是否正常。
• 联调与优化：与其他相关系统进行联调，确保整个系统在实际运行环境中的稳定性和正确性。根据测试和联调过程中发现的性能问题，对代码进行优化，如优化数据库查询语句、调整算法、合理使用缓存等，提高系统的性能和响应速度。
• 编写文档：编写详细的技术文档，包括系统设计文档、API文档、使用手册等。这些文档对于后续的系统维护、升级以及新成员的加入都非常重要。系统设计文档记录了系统的架构、模块设计、技术选型等信息；API文档方便其他开发人员调用系统接口；使用手册则帮助用户正确使用系统。

京东零售二面

1. 对Java的反射如何理解的？

Java反射机制允许程序在运行时获取类的信息，包括类的构造函数、方法、字段等，并可以动态地创建对象、调用方法和访问字段。通过反射，我们可以在运行时加载类、检查类的结构以及实例化对象，而不需要在编译时就确定具体的类。

例如，使用反射获取类的构造函数并创建对象：

try {
    // 获取类的Class对象
    Class<?> clazz = Class.forName("com.example.MyClass");
    // 获取默认构造函数
    Constructor<?> constructor = clazz.getConstructor();
    // 使用构造函数创建对象
    Object obj = constructor.newInstance();
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

反射的主要应用场景包括框架开发（如Spring通过反射实现依赖注入和AOP）、动态代理（在运行时动态创建代理对象）、对象的序列化和反序列化等。它提供了极大的灵活性，但由于反射涉及到动态解析和调用，性能相对较低，在性能敏感的代码中应谨慎使用。

2. 这个反射机制对于其他没有反射的语言有什么好处？与其他没有反射机制的语言相比，Java反射具有以下优势：

• 高度的灵活性：在运行时能够动态加载类、创建对象、调用方法，无需在编译时确定所有依赖关系。例如在开发插件化系统时，通过反射可以在运行时加载不同的插件类，实现功能的动态扩展，而其他语言可能需要在编译时就确定所有的模块，难以实现这种动态性。
• 更好的通用性和可扩展性：可以编写通用的代码来处理不同类型的对象。例如在一个数据持久化框架中，使用反射可以根据配置文件动态地创建不同数据库操作类的实例，适配不同的数据库，而没有反射机制的语言可能需要针对每种数据库类型编写大量重复的代码。
• 便于实现依赖注入和AOP：在Java开发中，反射是实现依赖注入和面向切面编程（AOP）的重要基础。Spring框架通过反射实现了依赖注入，使得对象之间的依赖关系由容器来管理，降低了代码的耦合度；同时，利用反射实现AOP，在不修改原有业务逻辑的基础上，动态地添加日志记录、事务管理等功能，这在没有反射机制的语言中实现起来会非常困难。

3. 在Java中哪些效率高的功能是基于反射做的呢？

虽然反射通常被认为性能较低，但在一些场景下，基于反射实现的功能在整体效率上有其优势：

• 动态代理：在Java的动态代理机制中，通过反射在运行时创建代理类和代理对象。例如在Spring AOP中，使用动态代理来实现切面逻辑的织入。代理对象可以在目标方法调用前后执行额外的逻辑，如日志记录、事务管理等。由于动态代理是在运行时动态生成的，不需要在编译时为每个类编写大量的代理代码，从整体开发效率和代码维护性来看，具有较高的性价比。
• 对象的动态创建和属性赋值：在一些框架中，如对象关系映射（ORM）框架Hibernate，使用反射来动态创建对象并进行属性赋值。在处理数据库查询结果时，通过反射根据查询结果集创建对应的Java对象，并将结果集中的数据填充到对象的属性中。这种方式使得框架能够通用地处理不同的实体类，提高了开发效率，虽然反射操作有一定的性能开销，但在整体的业务流程中，通过合理的缓存和优化策略，对系统性能的影响可以控制在可接受范围内。

4. volatile关键字作用

volatile关键字在Java中主要有两个作用

• 保证可见性：当一个变量被声明为volatile时，任何线程对它的修改都会立即被其他线程可见。在多线程环境下，每个线程都有自己的工作内存，线程对变量的操作首先在自己的工作内存中进行，然后再同步回主内存。而volatile变量的修改会直接同步到主内存，并且其他线程会立即从主内存中读取最新值，避免了线程之间数据不一致的问题。
• 禁止指令重排序：Java编译器和处理器为了提高程序的执行效率，会对指令进行重排序。但重排序可能会导致在多线程环境下出现错误的结果。volatile关键字可以禁止指令重排序，保证volatile变量相关的操作按照代码的顺序执行，从而保证了多线程环境下程序的正确性。

例如：

public class VolatileExample {
    private volatile boolean flag = false;

    public void write() {
        flag = true;
    }

    public void read() {
        if (flag) {
            // 执行相关操作
        }
    }
}

在这个例子中，flag变量被声明为volatile，当write方法修改flag后，read方法能够立即看到修改后的结果。

5. 不加这个关键字对变量修改就不会加到主存吗？加了volatile

不加volatile关键字，变量修改后也会被写入主内存，但存在一定的延迟。在多线程环境下，每个线程的工作内存与主内存之间的数据同步不是实时的。线程对变量的修改首先在自己的工作内存中进行，然后会在某个时刻被刷回主内存，但其他线程可能不会立即从主内存中读取到最新值，这就导致了数据不一致的问题。

加了volatile关键字后，对volatile变量的修改会立即被同步到主内存，并且其他线程在读取volatile变量时，会直接从主内存中获取最新值，保证了变量的可见性。例如：

public class NoVolatileExample {
    private boolean flag = false;

    public void write() {
        flag = true;
    }

    public void read() {
        if (flag) {
            // 执行相关操作
        }
    }
}

在这个例子中，如果write方法和read方法在不同线程中执行，read方法可能无法及时看到write方法对flag的修改。而将flag声明为volatile后，就能确保read方法能立即获取到flag的最新值。

6. 加了这个关键字还需要加锁吗？这个关键字的一些应用场景都有哪些呢？

加了volatile关键字不一定能替代锁机制。虽然volatile保证了变量的可见性和禁止指令重排序，但它不能保证原子性操作。对于一些需要原子性操作的场景，如自增、自减等操作，仍然需要使用锁机制来保证线程安全。例如：

public class VolatileAtomicExample {
    private volatile int count = 0;

    public void increment() {
        count++; // 这里的count++不是原子操作，多个线程同时执行可能会出现问题
    }
}

在这个例子中，即使count被声明为volatile，count++操作仍然不是线程安全的，需要使用synchronized关键字或AtomicInteger来保证原子性。

volatile关键字的应用场景主要有：

• 状态标记变量：用于表示线程的状态，如线程的终止标志。一个线程可以通过修改volatile修饰的状态变量来通知其他线程停止执行。

public class ThreadTerminationExample {
    private volatile boolean stop = false;

    public void startThread() {
        Thread thread = new Thread(() -> {
            while (!stop) {
                // 执行任务
            }
        });
        thread.start();
    }

    public void stopThread() {
        stop = true;
    }
}

• 单例模式的双重检查锁定：在实现单例模式时，使用volatile来保证在多线程环境下实例的唯一性和可见性。

public class Singleton {
    private static volatile Singleton instance;

    private Singleton() {}

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

7. 假设让你写一个线程池工具，你觉得应该怎么去设计呢？应该有什么变量？有什么接口，怎么实现的大概说一下

设计一个线程池工具，需要考虑以下几个方面：

• 变量：
• 接口：
• 实现思路：可以参考Java的ThreadPoolExecutor类的实现方式。在线程池初始化时，创建核心线程。当有任务提交时，首先判断核心线程是否都在忙碌，如果有空闲的核心线程，则直接将任务分配给空闲线程执行；如果核心线程都在忙碌，则将任务放入任务队列。当任务队列已满时，判断当前线程数是否小于最大线程数，如果小于，则创建新线程来执行任务；如果线程数达到最大线程数且任务队列已满，则根据拒绝策略处理新任务。在任务执行完毕后，如果线程数超过核心线程数且空闲时间超过线程存活时间，多余的线程会被销毁。

8. 线程数量已经有了，任务超过了线程数量，怎么进行调度呢？比如核心线程数量是5，最大线程是10，现在来了11个任务。

当任务超过线程数量时，线程池的调度策略如下：假设核心线程数量为5，最大线程数为10，来了11个任务。

• 首先，前5个任务会被分配给5个核心线程执行。
• 当这5个核心线程都在忙碌时，第6个到第10个任务会被放入任务队列等待执行。
• 当任务队列已满，第11个任务到来时，由于当前线程数（5个核心线程）小于最大线程数（10），线程池会创建一个新线程（非核心线程）来执行第11个任务。
• 如果后续还有更多任务到来，且任务队列已满，线程数也达到了最大线程数（10个），则根据线程池设置的拒绝策略来处理新任务。常见的拒绝策略有：

9. 如何去定位慢SQL和优化呢

定位慢SQL可以通过以下方法：

• 开启慢查询日志：在MySQL中，可以通过修改配置文件（如my.cnf或my.ini），设置slow_query_log = 1开启慢查询日志，并设置long_query_time来指定慢查询的时间阈值，例如long_query_time = 2表示执行时间超过2秒的SQL语句会被记录到慢查询日志中。
• 使用数据库自带的性能分析工具：例如在MySQL中，可以使用EXPLAIN命令来分析SQL语句的执行计划。EXPLAIN会展示SQL语句是如何执行的，包括表的连接顺序、使用的索引等信息，通过分析这些信息可以找出性能瓶颈。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE column1 = 'value';

优化慢SQL可以从以下几个方面入手：

• 创建合适的索引：根据查询条件，在相关字段上创建索引。例如，如果经常按照某个字段进行查询，就在该字段上创建单字段索引；若查询条件涉及多个字段，考虑创建组合索引。但要注意索引并非越多越好，过多索引会增加数据插入、更新和删除的开销，因为每次数据变更都需要更新索引结构。
• 优化查询语句结构：避免使用子查询，尽量用连接查询替代，因为子查询在某些情况下可能导致性能下降。例如，将SELECT * FROM table1 WHERE column1 IN (SELECT column2 FROM table2) 改写为 SELECT table1.* FROM table1 JOIN table2 ON table1.column1 = table2.column2 。同时，减少不必要的字段选择，只查询需要的字段，避免使用 SELECT *，以减少数据传输量和查询时间。
• 优化表结构：确保表的字段数据类型选择合理，尽量使用占用空间小的数据类型，如能用 tinyint 就不用 int 。同时，避免表中存在过多的冗余字段，减少数据存储量和数据更新时的一致性维护成本。
• 分析查询执行计划：利用数据库的执行计划分析工具，深入了解SQL执行过程中表的扫描方式、索引的使用情况等，根据分析结果针对性地优化。例如，若发现某个查询没有使用预期的索引，可能需要调整查询条件或索引结构。

10. 数据库更新了一些异常数据，如何对异常的修改进行回退？比如清空了一段的一些值

如果数据库支持事务，且异常修改在一个未提交的事务内，可直接回滚事务：

BEGIN;
-- 这里执行了一些数据更新操作，假设其中有异常操作
ROLLBACK;

这样在事务内的所有操作都不会生效，数据保持事务开始前的状态。

若事务已提交，对于有备份的数据库，可从备份中恢复数据。例如，使用MySQL的mysqldump命令进行全量备份后，当出现数据异常时，可以通过导入备份数据来恢复：

mysql -u username -p < backup.sql

还可以通过编写SQL语句进行数据修复。比如，假设原本表users的email字段被清空，且我们有一个users_backup备份表，可通过如下SQL恢复：

UPDATE users
SET email = (SELECT email FROM users_backup WHERE users.id = users_backup.id);

若没有备份表，但知道数据的初始值规律，也可根据业务逻辑重新插入或更新数据。比如，users表中的age字段被错误清空，而我们知道用户注册时年龄范围在18 - 100之间，且原数据没有重复，可通过其他相关字段（如注册时间、用户行为数据等）来推断并恢复数据。

11. SQL题:班级表和成绩表，统计这次考试每个班成绩总和的排序

假设班级表classes字段为class_id（班级ID）、class_name（班级名称）；成绩表scores字段为student_id（学生ID）、class_id（班级ID）、score（成绩） 。

SELECT 
    c.class_id,
    c.class_name,
    SUM(s.score) AS total_score
FROM 
    classes c
JOIN 
    scores s ON c.class_id = s.class_id
GROUP BY 
    c.class_id, c.class_name
ORDER BY 
    total_score DESC;

上述SQL先通过JOIN将classes表和scores表关联起来，根据class_id匹配。然后使用GROUP BY按照班级分组，在分组的基础上用SUM函数计算每个班的成绩总和。最后通过ORDER BY按照总成绩降序排序。

12. 内连接和外连接有什么区别

内连接（INNER JOIN）只返回两个表中匹配的行。例如，A表和B表进行内连接，只有当A表中的某行与B表中的某行在连接条件上完全匹配时，这两行才会出现在结果集中。比如有students表和scores表，通过student_id进行内连接，只有在两个表中都存在相同student_id的记录才会被返回，这样可以准确获取每个学生对应的成绩信息。

外连接分为左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全连接（FULL JOIN，MySQL中不直接支持，可通过LEFT JOIN和RIGHT JOIN联合实现）。

• 左连接（LEFT JOIN）：以左表为基准，返回左表中的所有行以及右表中匹配的行。如果右表中没有匹配的行，结果集中对应右表的字段值为NULL。例如，students表左连接scores表，即使某个学生没有成绩记录（scores表中无对应student_id的记录），该学生的信息也会出现在结果集中，只是成绩相关字段为NULL 。
• 右连接（RIGHT JOIN）：与左连接相反，以右表为基准，返回右表中的所有行以及左表中匹配的行。如果左表中没有匹配的行，结果集中对应左表的字段值为NULL。
• 全连接（FULL JOIN）：返回两个表中的所有行。如果某行在一个表中存在，而在另一个表中不存在，结果集中对应另一个表的字段值为NULL。

13. 介绍一下IOC概念？有什么好处呢？

IOC（Inversion of Control）即控制反转，是一种设计思想，主要用于降低程序组件之间的耦合度。在传统的编程中，对象之间的依赖关系是由对象本身来创建和管理的，比如A对象依赖B对象，A对象需要在内部实例化B对象。而在IOC思想下，对象的创建和依赖关系的管理不再由对象自身负责，而是交给一个外部的容器（如Spring容器）来完成。

IOC的好处主要有：

• 提高代码可维护性：由于对象之间的依赖关系由容器管理，当某个依赖对象需要替换或修改时，只需要在容器中进行配置，而不需要在大量的代码中修改对象的创建和依赖关系，降低了代码的维护难度。
• 增强代码可测试性：在测试时，通过IOC容器可以很方便地为被测试对象注入模拟的依赖对象，从而隔离被测试对象与其他组件的依赖，使得单元测试更加容易编写和执行。
• 实现松耦合：对象之间不再直接相互依赖，而是依赖于抽象接口，通过IOC容器来绑定具体的实现类，提高了系统的灵活性和可扩展性，便于软件的后续升级和功能扩展。

14. 利用kafka如何保证消息的顺序呢？

要利用Kafka保证消息顺序，可以从以下几个方面着手：

• 分区内顺序：Kafka的消息是按分区存储的，生产者发送消息时，可以指定消息的分区键（partition key）。具有相同分区键的消息会被发送到同一个分区，在分区内，消息是按照发送的顺序依次存储和被消费的。例如，在一个订单处理系统中，将订单ID作为分区键，那么同一个订单的所有相关消息（如订单创建、支付、发货等）都会被发送到同一个分区，消费者按顺序消费该分区的消息，就能保证同一个订单的消息处理顺序。
• 单线程消费：在消费者端，确保每个分区只有一个线程进行消费。因为如果多个线程同时消费一个分区的消息，虽然消息在分区内是有序的，但不同线程消费的顺序可能是混乱的。通过单线程消费，可以保证从分区中读取的消息顺序和存储顺序一致。
• 事务特性（Kafka 0.11.0.0及以上版本）：利用Kafka的事务机制，生产者可以将多个消息发送操作放在一个事务中，保证这些消息要么全部成功发送到Kafka，要么全部失败。在消费端，通过事务隔离级别，可以确保消费者按照事务提交的顺序来消费消息，从而保证消息的顺序性。

15. 针对IM项目，问了场景:一个群有1000个人，1000个人同时发消息，会发生消息风暴，如何处理呢？

针对这种情况，可以采取以下措施：

• 消息队列削峰填谷：引入消息队列（如Kafka），将用户发送的消息先存入消息队列。消息队列可以在高并发时缓存大量消息，避免后端处理系统因瞬间高流量而崩溃。后端系统按照一定的速率从消息队列中获取消息进行处理，实现削峰填谷的效果。
• 缓存热门消息：使用缓存（如Redis）存储热门消息，当有新消息进来时，先判断是否为热门话题相关消息。如果是，优先从缓存中获取最新的消息状态，减少对数据库的读写压力。同时，定期将缓存中的消息持久化到数据库，保证数据的一致性。
• 负载均衡：部署多个消息处理服务器，通过负载均衡器（如Nginx）将用户发送的消息请求分发到不同的服务器上进行处理，提高系统的并发处理能力。负载均衡器可以根据服务器的负载情况、响应时间等因素，动态地分配请求，确保每个服务器都能高效地处理消息。
• 限流策略：对每个用户的消息发送频率进行限制，例如限制每个用户每秒最多发送一定数量的消息。可以使用令牌桶算法或漏桶算法来实现限流，当用户发送消息的频率超过限制时，返回提示信息告知用户稍后再发，避免单个用户发送过多消息导致消息风暴。

16. 海量数据找前10个最大？数组做堆排序如何做？

对于海量数据找前10个最大，可以使用最小堆数据结构

• 先读取前10个数据，构建一个大小为10的最小堆。堆顶元素是堆中最小的元素。
• 然后依次读取剩余数据，若读取的数据大于堆顶元素，则将堆顶元素替换为该数据，并调整堆结构，使其仍然保持最小堆的特性。
• 当所有数据读取完毕后，堆中的10个元素就是海量数据中前10个最大的数。

数组做堆排序的步骤如下：

• 构建初始堆：将数组看作是一棵完全二叉树，从最后一个非叶子节点开始，依次对每个非叶子节点进行堆化操作。堆化操作是指将以该节点为根的子树调整为最大堆（升序排序时）或最小堆（降序排序时）。对于一个数组arr，最后一个非叶子节点的索引为(arr.length - 2) / 2。
• 交换堆顶和堆尾元素：将堆顶元素（最大或最小元素）与堆尾元素交换，此时堆尾元素就是已排序的最大或最小元素。
• 调整堆结构：交换后，对除堆尾元素外的剩余元素重新进行堆化操作，构建新的堆。
• 重复步骤：不断重复交换堆顶和堆尾元素，并调整堆结构的操作，直到堆中只剩下一个元素，此时数组就完成了排序。

17. 对于一个整数数组4455133，只有一个数字有1个，其他都是2个，并且相同的数是相邻的，如何找出只有一个的那个数的位置？时间复杂度log n

可以采用二分查找的思想：

• 定义两个指针，left指向数组的起始位置，right指向数组的末尾位置。
• 每次计算中间位置mid = left + (right - left) / 2。
• 判断中间位置及其相邻位置的元素：
• 重复上述步骤，直到left等于right，此时left或right就是目标元素的位置。

例如，对于数组[4, 4, 5, 5, 1, 3, 3]，第一次mid = 3，arr[3] = 5，arr[2] = 5，mid为奇数，说明目标元素在左边，right = 2；第二次mid = 1，arr[1] = 4，arr[0] = 4，mid为奇数，目标元素在左边，right = 0；最后left = right = 0，找到目标元素位置。

虾皮后端实习生

1. 自我介绍面试官您好，我叫[你的名字]，毕业于[学校名称]的[专业名称]专业。在校期间，我深入学习了计算机科学相关的基础课程，像数据结构、算法、操作系统等，为我的技术知识筑牢了根基。

在实践方面，我有两段实习经历。在[实习公司1名称]，我参与了[项目名称1]，负责[具体工作模块1]，比如在开发过程中，我运用[技术1]解决了[具体技术难题1]，成功提升了模块的[性能指标1]。在[实习公司2名称]，我参与的[项目名称2]里，我主要负责[具体工作模块2]，通过引入[新技术2]，提高了整个项目的[业务指标2]。

我对后端开发兴趣浓厚，熟悉多种后端开发技术，如Java、Python等，并且掌握常用的框架和工具。我了解到虾皮在电商领域发展迅速，技术实力强劲，非常期待能加入虾皮，在后端开发岗位上不断学习和成长，为公司贡献自己的力量。

1. 实习介绍在[实习公司1名称]实习时，参与的[项目名称1]是一个[项目类型1]项目，主要为[目标用户1]提供[核心功能1]。我负责的工作模块是[具体工作模块1]，在开发过程中，我需要与前端团队紧密协作，确保前后端数据交互的准确性和高效性。同时，我还参与了数据库的设计和优化，通过对数据库表结构的合理设计以及索引的创建，提升了数据查询的效率。在这个项目中，我遇到了[具体技术难题1]，比如[详细描述问题1]，通过查阅资料和请教同事，我最终采用[技术方案1]成功解决了问题，这让我对[相关技术领域1]有了更深入的理解。

在[实习公司2名称]，参与的[项目名称2]是[项目类型2]项目，旨在[项目目标2]。我主要负责[具体工作模块2]，涉及到[具体技术栈2]的使用。在这个项目中，我参与了系统的性能优化工作，通过对代码的分析和调优，以及对缓存机制的合理运用，成功降低了系统的响应时间，提高了用户体验。同时，我也参与了团队的代码审查和技术分享活动，在这个过程中，我学习到了很多优秀的代码编写规范和设计模式。

1. redis线程模型

Redis采用单线程模型来处理网络请求。它基于I/O多路复用技术（如Linux下的epoll、Windows下的IOCP等），一个线程可以同时监听多个套接字（socket）。

具体工作过程如下：Redis服务器启动后，会创建一个主线程，主线程负责处理所有的网络请求。当有客户端连接时，Redis将这些连接的套接字加入到I/O多路复用器中进行监听。当某个套接字有可读或可写事件发生时，I/O多路复用器会通知Redis主线程，主线程根据事件类型（读事件或写事件）来处理相应的请求。

例如，当有读事件发生时，主线程从套接字中读取客户端发送的命令，然后执行相应的操作（如查询数据库、执行计算等），最后将结果通过套接字返回给客户端。由于Redis的大部分操作是基于内存的，执行速度非常快，所以单线程模型能够避免多线程上下文切换和锁竞争带来的开销，从而实现高效的并发处理。同时，Redis还提供了一些异步操作（如异步删除、异步持久化等），通过后台线程来执行，避免阻塞主线程，进一步提高了系统的性能和响应速度。

2. redis表层数据结构

Redis支持多种表层数据结构，每种数据结构都有其特定的用途：

• 字符串（String）：是最基本的数据结构，可以存储任意类型的数据，如整数、字符串、二进制数据等。常用于缓存简单的键值对，例如存储用户信息、配置参数等。可以使用SET key value命令设置值，GET key命令获取值。
• 哈希（Hash）：用于存储对象，它将一个对象的多个字段和对应的值存储在一个哈希表中。例如，可以用哈希结构存储用户的详细信息，每个字段（如姓名、年龄、地址）作为哈希表的一个键，对应的值作为哈希表的值。通过HSET key field value设置字段值，HGET key field获取字段值。
• 列表（List）：是一个双向链表结构，支持在列表的两端进行插入和删除操作。常用于实现消息队列，生产者可以通过RPUSH key value将消息插入到列表的尾部，消费者通过LPOP key从列表的头部获取消息。也可以用于实现简单的列表数据存储，如用户的操作记录。
• 集合（Set）：是一个无序的、不重复的元素集合。可以用于实现去重功能，例如统计网站的独立访客数量，将每个访客的标识作为集合的元素，利用集合的特性自动去重。还可以进行集合间的运算，如交集（SINTER）、并集（SUNION）、差集（SDIFF） ，比如找出两个用户群体的共同关注列表。
• 有序集合（ZSet）：与集合类似，但每个元素都关联一个分数（score），通过分数来对元素进行排序。常用于排行榜场景，例如游戏中的玩家排名，以玩家的积分作为分数，通过ZADD key score member添加玩家及分数，ZRANGEBYSCORE key min max获取排名在一定分数范围内的玩家。

3. set和zset底层怎么实现的

• Set底层实现：
• ZSet底层实现：

4. kafka架构

Kafka架构主要由以下几个核心组件组成：

• Producer（生产者）：负责将消息发布到Kafka集群的主题（Topic）中。生产者可以根据消息的内容、分区策略等将消息发送到指定的分区。例如，在一个电商系统中，订单创建的消息由生产者发送到名为“order - created”的主题。
• Consumer（消费者）：从Kafka集群的主题中读取消息。消费者可以订阅一个或多个主题，并按照一定的顺序消费消息。消费者通过消费者组（Consumer Group）的概念进行管理，同一个消费者组内的消费者共同消费一个主题的不同分区，以实现负载均衡。例如，一个数据分析系统中的消费者组订阅“user - behavior”主题，每个消费者负责处理一部分分区的用户行为数据。
• Broker（代理）：Kafka集群中的服务器节点称为Broker。每个Broker负责存储和管理一部分主题的分区数据。当生产者发送消息时，消息会被存储到对应的Broker上的分区；当消费者消费消息时，从Broker上读取相应分区的消息。多个Broker组成的集群可以提供高可用性和扩展性。
• Topic（主题）：是Kafka中消息的逻辑分类，每个主题可以被看作是一个消息队列。例如，“system - logs”主题可以用于存储系统的日志消息，“transaction - records”主题可以用于存储交易记录消息。
• Partition（分区）：每个主题可以被划分为多个分区，分区是Kafka中数据存储和并行处理的基本单位。分区分布在不同的Broker上，这样可以提高数据存储的可靠性和读写性能。例如，一个高并发的消息系统中，将“message - topic”主题划分为多个分区，不同的分区存储在不同的Broker上，生产者和消费者可以并行地对这些分区进行操作。
• Zookeeper：Kafka依赖Zookeeper来管理集群的元数据信息，如Broker的注册、主题和分区的管理、消费者组的协调等。Zookeeper提供了分布式协调服务，确保Kafka集群的一致性和稳定性。例如，当一个新的Broker加入集群时，它会在Zookeeper上进行注册，其他Broker和客户端可以通过Zookeeper获取到这个新Broker的信息。

5. kafka消费者消费者分配算法

Kafka主要有两种消费者分配算法：

• RangeAssignor（范围分配算法）：
• RoundRobinAssignor（轮询分配算法）：

6. 分布式一致性算法主流有哪些，比较区别和适用场景

主流的分布式一致性算法有：

• Paxos算法：
• Raft算法：
• ZAB协议（Zookeeper Atomic Broadcast）：

1. 有没有接触过c系列的代码，讲讲了解的如果有接触过C系列代码（以C语言为例）：在之前的学习或项目中，我接触过C语言的开发。C语言是一种高效、灵活且接近底层的编程语言。

• 语法特点：它具有简洁的语法结构，例如指针的使用是C语言的一大特色。指针可以直接操作内存地址，这使得C语言在内存管理和性能优化方面具有很大的优势。比如在实现链表、树等数据结构时，指针能够方便地实现节点之间的连接和操作。通过int *ptr;声明一个指向整数的指针，然后可以通过ptr = &var;让指针指向一个整数变量var ，进而通过指针操作变量的值。
• 应用场景：C语言常用于系统开发，如操作系统、驱动程序的开发。因为它能够直接访问硬件资源，对内存和CPU的控制能力强。在学习过程中，我尝试过用C语言编写简单的文件系统操作程序，通过fopen、fread、fwrite等函数实现文件的打开、读取和写入操作，这让我对文件系统的底层原理有了更深入的理解。
• 与其他语言对比：与高级语言（如Java、Python）相比，C语言没有自动的垃圾回收机制，需要手动管理内存，这就要求开发者对内存的分配和释放有清晰的认识，否则容易出现内存泄漏等问题。但也正是因为这种手动管理内存的方式，使得C语言在性能上更具优势，适合开发对性能要求极高的应用。

7. 算法 - LRU

抽象下LRU里面的基本操作

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存淘汰算法，其核心思想是当缓存满时，优先淘汰最近最少使用的元素。其基本操作如下：

• 查询操作（get）：当有查询请求时，首先检查要查询的元素是否在缓存中。如果存在，将该元素移到缓存的头部，表示它是最近被使用的。这一步骤需要在O(1)时间复杂度内完成，通常可以使用哈希表（HashMap）来实现快速查找，哈希表的键是要查询的元素，值是该元素在缓存中的位置（通常是链表节点的引用）。如果元素不在缓存中，则返回未找到的标识。
• 插入操作（put）：当要插入一个新元素时，同样先检查该元素是否已在缓存中。如果已存在，更新其对应的值，并将其移到缓存头部。若元素不存在，且缓存已满，需要淘汰缓存尾部（最近最少使用）的元素，然后将新元素插入到缓存头部。插入和删除操作涉及到对缓存数据结构的修改，为了保证时间复杂度为O(1)，通常使用双向链表（Doubly Linked List）来存储缓存元素，链表头部表示最近使用的元素，尾部表示最近最少使用的元素。结合哈希表和双向链表，能够在O(1)时间复杂度内完成查询、插入和删除操作。

8. 你的算法想要工程线上级别的，需要优化什么东西

（应该是并发粒度优化+泛型）

• 并发粒度优化：在多线程环境下，LRU缓存的操作需要保证线程安全。一种优化思路是使用细粒度锁，而不是对整个缓存加锁。例如，可以将双向链表和哈希表的操作进行分离加锁。在读取操作时，如果只是查询哈希表获取元素位置，不涉及链表的修改，可以只对哈希表加读锁（如果使用读写锁机制），这样多个线程可以同时进行查询操作，提高并发性能。在插入和删除操作时，由于涉及到链表结构的修改，需要对链表和哈希表同时加写锁，保证数据一致性。另一种更高级的优化是使用无锁数据结构，如ConcurrentHashMap（在Java中）来替代普通的哈希表，利用其内部的CAS（Compare - And - Swap）操作实现无锁并发控制，减少锁竞争带来的性能开销。
• 泛型：将LRU算法实现为泛型，使其能够处理不同类型的数据。例如在Java中，可以定义一个泛型类LRUCache<K, V>，其中K是键的类型，V是值的类型。这样，该LRU缓存可以用于缓存各种类型的数据，如LRUCache<String, Integer>用于缓存字符串到整数的映射，LRUCache<Integer, User>用于缓存用户ID到用户对象的映射等。通过泛型，提高了代码的复用性和通用性，使其在不同的业务场景中都能方便应用。

淘天二面

1. 简单自我介绍面试官您好，我叫[你的名字]，毕业于[学校名称][专业名称]专业。在校期间，我系统学习了计算机专业的核心课程，像数据结构、算法、操作系统等，打下了扎实的理论基础。

在实践方面，我拥有两段与开发相关的实习经历。在[实习公司1名称]，我参与了[项目名称1]，主要负责[具体工作模块1]，通过[具体技术或方法]，成功解决了[项目中遇到的问题1]，提升了[相关指标1]。在[实习公司2名称]，我参与[项目名称2]时，负责[具体工作模块2]，在此过程中掌握了[新的技术或工具2]，为项目的顺利推进贡献了力量。

我一直对后端开发有着浓厚的兴趣，熟练掌握Java语言，熟悉常用的开发框架，如Spring Boot、MyBatis等。我关注行业的最新技术动态，不断学习和提升自己的技术能力。我了解到淘天集团在电商领域的卓越成就，非常期待能加入贵公司，在技术岗位上不断成长，为公司的发展贡献自己的一份力量。

1. 集合老三样(list，map，原理和线程安全)

• List：
• Map：
• 原理：Map用于存储键值对，常用的实现类有HashMap、TreeMap和ConcurrentHashMap。HashMap基于哈希表实现，通过哈希函数将键映射到数组的索引位置，从而实现快速的查找，平均时间复杂度为O(1)，但在哈希冲突严重时，性能会下降。TreeMap基于红黑树实现，它会根据键的自然顺序或自定义顺序对键值对进行排序，因此适用于需要对键进行排序的场景，时间复杂度为O(log n)。
• 线程安全：HashMap不是线程安全的，在多线程环境下可能会出现数据不一致的问题，例如在扩容时可能会形成循环链表，导致死循环。TreeMap也不是线程安全的。如果需要线程安全的Map，可以使用ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap采用分段锁机制（在Java 8之前）或CAS操作结合 synchronized 关键字（在Java 8及之后）来实现线程安全，允许多个线程同时进行读操作，并且在一定程度上支持并发写操作，大大提高了并发性能。

1. 怎么理解casCAS（Compare - And - Swap，比较并交换）是一种无锁的原子操作，用于在多线程环境下实现变量的原子更新。它包含三个操作数：内存位置（V）、预期原值（A）和新值（B）。

其工作原理是：当且仅当内存位置V的值等于预期原值A时，处理器才会自动将内存位置V的值更新为新值B，否则处理器不做任何操作。整个操作是原子的，在硬件层面保证了操作的不可分割性。

例如，在Java中java.util.concurrent.atomic包下的原子类（如AtomicInteger）就广泛使用了CAS操作。以AtomicInteger的incrementAndGet方法为例，它用于将当前值加1并返回新值。在实现时，它会通过CAS操作不断尝试更新当前值，直到成功为止。假设当前AtomicInteger的值为5，另一个线程同时尝试对其进行加1操作，两个线程都会读取到当前值5作为预期原值，当第一个线程通过CAS成功将值更新为6后，第二个线程再进行CAS操作时，由于内存中的值已经变为6，不等于其预期原值5，所以CAS操作失败，第二个线程会重新读取当前值6，再次尝试CAS操作，直到成功。

CAS操作避免了使用锁带来的线程上下文切换和竞争开销，提高了并发性能。但它也存在一些问题，如ABA问题，即一个值从A变为B，再变回A，CAS操作可能会误判认为值没有变化。在Java中，AtomicStampedReference类可以解决ABA问题，它通过引入时间戳（stamp）来标识值的版本，在进行CAS操作时，不仅比较值，还比较时间戳。

2. jvm老三样(jmm，类加载和破坏类加载，gc算法)

JMM（Java Memory Model，Java内存模型）：

• 类加载和破坏类加载：
• 类加载：Java类加载过程分为加载、验证、准备、解析和初始化五个阶段。加载阶段通过类加载器（如启动类加载器、扩展类加载器、应用程序类加载器）将类的字节码文件加载到内存中，生成对应的Class对象。验证阶段检查加载的字节码文件是否符合Java虚拟机规范，确保其安全性。准备阶段为类的静态变量分配内存并设置初始值。解析阶段将符号引用转换为直接引用。初始化阶段执行类的静态代码块和静态变量的初始化。
• 破坏类加载：在某些情况下，类加载的双亲委派模型可能会被破坏。例如，在OSGi（Open Service Gateway Initiative）中，为了实现模块的热插拔和动态加载，每个模块都有自己的类加载器，并且可以根据需要打破双亲委派模型，优先加载自己模块内的类。另外，在一些框架中，如Tomcat，为了实现Web应用的隔离，也会打破双亲委派模型，每个Web应用都有自己独立的类加载器，避免不同应用之间的类冲突。
• GC算法（Garbage Collection Algorithm，垃圾回收算法）：
• 常见算法：常见的GC算法有标记 - 清除算法、复制算法、标记 - 整理算法和分代收集算法。标记 - 清除算法首先标记出所有需要回收的对象，然后统一回收所有被标记的对象，但会产生内存碎片。复制算法将内存分为大小相等的两块，每次只使用其中一块，当这一块内存满时，将存活的对象复制到另一块，然后清空当前块，避免了内存碎片，但会浪费一半的内存空间。标记 - 整理算法在标记出需要回收的对象后，将存活的对象向一端移动，然后直接清理掉端边界以外的内存，既避免了内存碎片，又不会浪费过多内存。
• 分代收集算法：是目前Java虚拟机普遍采用的算法，它根据对象的存活周期将内存分为新生代和老年代。新生代对象存活时间短，采用复制算法进行垃圾回收；老年代对象存活时间长，采用标记 - 整理算法或标记 - 清除算法进行垃圾回收。这种分代的方式可以根据不同代的特点选择更合适的回收算法，提高垃圾回收的效率。

3. spring老两样(ioc，aop)

IOC（Inversion of Control，控制反转）：

• AOP（Aspect - Oriented Programming，面向切面编程）：
• 原理：AOP是一种编程范式，它将横切关注点（如日志记录、事务管理、权限控制等）从业务逻辑中分离出来，以切面（Aspect）的形式进行统一管理。在Spring中，通过动态代理（JDK动态代理或CGLIB代理）来实现AOP。当一个方法被调用时，如果该方法匹配某个切面的切点表达式，Spring会在方法调用前后插入切面定义的增强逻辑（如前置通知、后置通知、环绕通知等）。例如，对于一个需要进行事务管理的业务方法，通过定义一个事务切面，在方法执行前开启事务，在方法执行后提交或回滚事务，而不需要在每个业务方法中重复编写事务管理代码。
• 作用：AOP提高了代码的复用性和可维护性，将通用的横切逻辑从业务逻辑中分离出来，使得业务代码更加简洁和专注于业务本身。同时，通过切面的方式统一管理横切逻辑，方便对这些逻辑进行修改和扩展，例如修改日志记录的格式或调整事务的传播行为，只需要在切面中进行修改，而不会影响到业务代码。

4. mysql老三样(锁，持久化，事物特性)

• 锁：
• 持久化：
• 方式：MySQL主要通过InnoDB存储引擎的redo log（重做日志）和undo log（回滚日志）来实现持久化。redo log记录了数据的物理修改操作，用于在数据库崩溃恢复时，将未完成的事务对数据的修改重新应用，保证事务的持久性。undo log记录了数据修改前的状态，用于在事务回滚时，将数据恢复到修改前的状态，同时也用于实现MVCC（多版本并发控制）。
• 作用：持久化保证了在数据库发生故障（如断电、系统崩溃）时，已提交的事务对数据的修改不会丢失，确保数据的可靠性和一致性。
• 事物特性：
• ACID特性：事务具有原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。原子性保证事务中的所有操作要么全部成功执行，要么全部回滚，不会出现部分执行的情况。例如，在一个转账事务中，从账户A向账户B转账，要么转账操作完全成功，要么因为任何原因失败，不会出现A账户扣钱了但B账户未到账的情况。一致性保证事务执行前后，数据库的完整性约束不会被破坏，例如，在更新某条记录时，不会违反唯一约束或外键约束。隔离性保证多个事务并发执行时，一个事务的执行不会被其他事务干扰，不同事务之间相互隔离。持久性保证一旦事务提交，对数据的修改会永久保存到数据库中，即使数据库发生故障也不会丢失。
• 作用：事务的ACID特性是保证数据库数据一致性和完整性的基础，确保了在多事务并发环境下，数据库的正确性和可靠性。

5. redis老两样(持久化，主从)

• 持久化：
• 主从：
• 原理：Redis的主从复制是一种数据同步机制，一个主节点（Master）可以有多个从节点（主从：