一、JVM 深度解析谈谈你对 JVM 内存模型的理解，新生代、老年代、永久代 / 元空间的区别及垃圾回收策略详细说明 CMS 和 G1 垃圾收集器的工作原理、优缺点及适用场景如何排查和解决 JVM 内存泄漏、OOM 问题？常用的排查工具及分析思路类加载器的双亲委派模型是什么？如何打破双亲委派模型？JIT 编译的原理是什么？热点代码的判定机制及优化策略谈谈逃逸分析在 JVM 中的应用，如何通过逃逸分析优化程序性能二、Java 并发编程详细讲解 AQS 的核心原理及实现，ReentrantLock、CountDownLatch 等如何基于 AQS 实现volatile 关键字的底层实现原理，如何保...

之前在公司混了三个月，做的活主要是mt看到啥想到个东西就让我去做了，比如写写工具或者看到个数据没及时更新就叫我去写个定时任务刷刷数据啥的，属于是没有也不打紧的那种需求，唯一一个比较完整的有数据指标需求是看组里文档和代码学的，属于提效项目而且组里我能接触到的代码都是内部平台基本没什么并发量，也没太多技术，就是crud，三个月连redis都没摸到过😅🐀想问下找暑期面试官会愿意听内部平台的内部逻辑业务吗

一、 索引为什么是 B+ 树？在计算机科学中，有很多数据结构可以实现快速查找，比如哈希表、平衡二叉树、B 树。为什么 MySQL 最终选择了 B+ 树？1. 对比哈希表 (Hash)优势： O(1) 的查询速度，快到极致。劣势： 只能处理“等值查询”（where id = 1）。一旦遇到范围查询（where id > 10），哈希表就彻底废了，因为它内部是无序的。2. 对比二叉搜索树 (BST / AVL / 红黑树)劣势：树太高了。物理意义上的痛点： 数据库数据存在磁盘上。每经过一个树节点，都要进行一次磁盘 IO。如果数据有百万级，二叉树的高度可能是 20 层，意味着查一个数据要 20...