java后端怎么转行

1.Java中HashMap的底层实现原理是什么?如何处理哈希冲突?2.请解释Java内存模型(JMM)以及volatile关键字的作用原理3.什么是线程死锁?如何避免和检测死锁?4.TCP三次握手和四次挥手的过程是怎样的?为什么需要三次握手?5.请解释HTTP和HTTPS的主要区别以及HTTPS的加密原理6.什么是DNS解析过程?DNS使用什么协议和端口?7.进程和线程的区别是什么?进程间通信有哪些方式?8.虚拟内存是什么?请解释页面置换算法(如LRU)9.什么是CAP理论?在分布式系统中如何权衡一致性、可用性和分区容错性?10.如何实现分布式锁?有哪些实现方式及其优缺点?11.请解释分布式事务的解决方案(如两阶段提交、TCC.最终一致性)

1.消息队列（RabbitMQ）保证消息顺序性 如何保证同一订单的消息有序消费？2.单线程消费 vs 多线程消费（如何提升吞吐量仍保证顺序）？3.分片（Hash到同一队列）是否可行？4.Redis数据结构应用 项目中使用了哪些Redis数据结构（如Hash、Set、ZSet）？5.购物车数据存储：Hash vs String（JSON）的选择依据？6.String的不可变性优势场景？7.线程池参数设计 微服务场景下（如Tomcat），如何设置线程池参数（核心线程数、最8.大线程数、队列容量、拒绝策略）？9.参考因素：CPU核心数、请求响应时间（200ms）、QPS预估？10.拒绝策略：丢弃最老任务时，客户端收到的HTTP状态码11.MySQL优化（EXPLAIN分析） 影响查询性能的关键因素（全表扫描、索引覆盖、索引失效、回表、索引下推）？12.多线程与锁 ConcurrentHashMap如何保证线程安全（分段锁/CAS）？13.线程安全的定义：为什么HashMap线程不安全？ConcurrentHashMap如何解决？14.多线程put冲突时（如同时写8和10），最终结果如何？15.JVM/集合 无直接提问，但涉及线程池和集合的线程安全实现。16.Redis高可用 集群模式（哨兵、分片）？主节点宕机后从节点如何接管（优先级、同步延迟）？17.故障检测机制（哨兵 vs 分片集群）？18.Linux命令 查看CPU占用最高的进程（top）？19.查看端口占用（netstat/ss）？20.日志搜索（grep）？21.中间件22.消息队列对比 RabbitMQ vs Kafka的适用场景？算法题：未排序数组中第K大元素

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