蚂蚁一面 过

1.介绍项目2.springcloud基本组件3.Eureka和Nacos有什么区别3.为什么选择微服务，微服务架构有哪些好处，有哪些缺点4.为什么要有分布式事务5.Kafka有哪些应用场景6.Redis有哪些集群 Redis是单线程还是多线程7.分片集群和主从集群的区别8.分片集群有哪些应用场景9.缓存穿透，缓存雪崩的产生原因以及解决方案 10.http和https的区别11.讲一下非对称加密算法，对称加密和非对称加密算法分别有哪些12.mysql事务的隔离级别，默认隔离级别是什么 13.jdk和spring以及工作中常用的设计模式 什么是aop14.单例模式有什么好处15.SpringMvc执行流程16.ConcurrentHashMap底层原理 17.ConcurrentHashMap什么情况下会锁全表 18.ThreadLocal底层原理，如何保证线程安全19.线程池有什么作用20.如何创建线程池21.线程池七大参数22.线程池执行流程23平时有看过哪些源码

1.项目经历介绍2.说下你在项目开发过程中遇到过比较有挑战性的问题，最后你是怎么解决它的？3.详细说下线上JVM问题排查的过程4.项目中还有其他比较复杂的业务吗？（说了迁移过程）5.迁移过程中怎么保证功能的正确性的？有了解过行业里去怎么做的？6.迁移过程中回滚方案怎么做的？7.如果迁移的过程中遇到了问题，你都会看观测什么指标，会怎么排查，会做什么操作？8.你在项目中担任了什么角色？架构设计从哪些层面去思考？9.如果让你来设计一个系统，你会从哪些方面去考虑问题？10.项目中热点客户有做过什么措施吗？11.有什么其他方案可以给他单独隔离出来吗？12.说下你在平时代码开发过程中如何使用AI工具的？有使用过其他AI工具吗？

1.实习介绍2. 三个微服务 A/B/C，它们分别操作不同数据库和 Redis，要求最终一致但要尽量“准实时”。某次网络抖动导致 A 提交成功、B 超时、C 回滚了。在这种限制下，你怎么保证最后状态达成一致？3. 如果在一个跨IDC（双活）的系统里，必须保证强一致性，但业务方要求写延迟 < 5ms，怎么实现？为什么4.如果现在要对一个百亿级大表做online DDL 并且不能影响线上读写，你会用什么方案5.MySQL主从复制延迟30秒后主库挂了，从库又丢了binlog的最后10秒。业务方要求你做到“最终数据一致”，但不允许回滚用户侧可见到的状态。你怎么做？6. 如果MQ在多分区、多消费者下防止出现乱序、重复消费这些情况，有哪些措施7. 你觉得“真正的 Exactly Once”在分布式系统中是存在的还是不存在的？8.如果订单查询链路要调用8个服务，每个服务都要查一次 Redis，你怎么把这个链路优化到至少 50%？9.了解k8s么10. 线上一个 K8s 集群节点资源充分，但 Pod 一直 Pending，你要怎么一步步推断可能的原因13.有一个 key 对应的 value 是一个json,结构，json,当中有好几个子任务，这些子任务如果对 key 进行修改的话,会不会存在线程安全的问题?如何解决?如果是多个节点的情况，应该怎么加锁14. 假如有某个游戏区的战斗力排行和我自己的战斗力的排行在哪个位置上，我应该在哪个排名，比如1.按成绩来说前100名的分数是多少，2.自己的排名大概在什么位置，如果流量特别大变动特别快，这个怎么设计，要考虑什么高可用，qps，怎么去设计15.现在有这样的一个问题，我现在有1000个文件，然后每个文件有1000。有1000万行，然后每行一个数字无序，然后数字。数字的范围是从零到100亿。如何快速找到所有数据的中位数16.方法一那个对临时文件这个处理操作是类似于堆的操作吗？还是这样操作就是具体的操作的一个逻辑大概是怎么样的17.手撕：三数之和为0给你一个整数数组nums，判断是否存在三元组[nums[i]nums[j],nums[k]]满足i!=j、i!=k且j!=k，同时满足nums[i]+nums[j]+nums[k] ==0 请你返回所有和为0且不重复的三元组

1、Java面向对象具有封装、继承、多态三大核心特性。封装通过访问修饰符隐藏对象内部细节，仅暴露必要接口；继承允许子类复用父类属性和方法，实现代码复用和层次化扩展；多态分为编译时重载和运行时重写，使程序能够通过统一接口处理不同对象，提升灵活性和可扩展性。2、重载发生在同一类中，方法名相同但参数列表不同，与返回值和访问修饰符无关，编译时绑定；重写是子类覆盖父类方法，方法名、参数列表和返回类型必须相同，访问权限不能更严格，不能抛出新的检查异常，运行时动态绑定。3、线程池核心参数包括：核心线程数、最大线程数、空闲存活时间、时间单位、阻塞队列、线程工厂、拒绝策略。ThreadLocal底层使用ThreadLocalMap存储数据，其Key是弱引用的ThreadLocal对象，Value是强引用的实际存储值，每个线程独立拥有此Map实现数据隔离，需注意内存泄漏问题。4、使用线程池实现1～100累加时，首先创建固定大小的线程池，然后将累加任务拆分为多个子任务，通过线程池提交实现了Callable接口的每个子任务，收集返回的Future对象后，遍历这些Future并累加其阻塞获取的中间结果，最终关闭线程池并输出总和。整个过程利用线程池并行处理子任务，通过分治策略提升计算效率，同时确保资源合理回收。5、B+树非叶子节点仅存储键，叶子节点包含全部数据且形成有序链表。相比B树：1. 查询更稳定：所有数据都在叶子节点，查询路径长度一致；2. 范围查询高效：叶子节点链表直接遍历，无需回溯；3. 磁盘I/O更低：节点存储更多键，树更矮胖；4. 全表扫描更快：叶子节点链表顺序遍历即可。6、失效场景：1. 违反最左前缀原则；2. 对索引列使用函数或表达式；3. 类型隐式转换；4. 模糊查询以通配符开头；5. OR条件包含非索引列。优化方法：1. 按高频查询顺序建联合索引；2. 避免索引列运算；3. 用覆盖索引减少回表；4. 数据量大时用分区表；5. 定期分析索引使用率并删除冗余索引。7、通过EXPLAIN命令查看SQL执行计划，关注key字段显示使用的索引名，type字段为ref/range表示有效索引扫描；若为ALL则是全表扫描。额外检查Extra字段：Using index、Using filesort