java中高级面试必备技术

1、dubbo+zookeeper 2、nosql缓存（redis） 3、jvm基础理论以及gc几种回收算法 4、消息队列（activeMQ） 5、定时任务 6、多线程以及线程池 自己面试前，呕心沥血整理，全手工原创。真正掌握了，面试就是水到渠成，毫不慌张。来上海2年多，面试4次，3次轻松通过。 ### Java中高级面试必备技术详解 #### 一、Dubbo + Zookeeper **1.1 Dubbo概述** Dubbo是一个高性能、轻量级的开源服务框架，它提供了一整套解决方案，包括服务发布、发现、调用、负载均衡、容错、限流等。Dubbo支持多种服务注册与发现方式，其中Zookeeper是最常用的一种。 **1.2 Dubbo工作原理** - **生产者**: 提供服务的一方，将服务发布到注册中心。 - **消费者**: 消费服务的一方，根据服务名称从注册中心获取服务地址列表。 - **注册中心**: 服务的注册与发现中心，通常使用Zookeeper。 - **监控中心**: 监控服务间的调用情况。 - **服务运行容器**: 可以是任何Java容器，如Tomcat。 **1.3 Dubbo配置与服务调用** - **优先级**: 消费者的配置优先于生产者的配置，例如服务调用超时时间。 - **重试机制**: 服务调用失败时，默认重试两次，可通过配置文件或注解自定义。 - **负载均衡**: 可以在服务端和服务消费者端分别设置不同的负载均衡策略。 **1.4 Zookeeper简介** - **功能**: 提供分布式环境中的一致性服务，如配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。 - **数据模型**: 基于树形结构的节点存储方式(Znode)，每个节点可以存储少量数据，并且可以有子节点。 - **应用场景**: 服务发现、集群管理、分布式锁、配置中心等。 #### 二、NoSQL缓存（Redis） **2.1 Redis特点** - **键值存储**: 支持字符串、哈希、列表、集合等多种数据类型。 - **持久化**: 支持RDB快照和AOF日志两种持久化机制。 - **高可用性**: 通过主从复制和哨兵模式实现。 - **高并发处理能力**: 单线程非阻塞I/O模型，适用于高并发场景。 **2.2 Redis在项目中的应用** - **缓存**: 缓存热点数据减少数据库压力。 - **会话管理**: 使用Redis作为分布式会话存储。 - **消息队列**: 实现简单的消息队列。 #### 三、JVM基础理论及GC算法 **3.1 JVM内存模型** - **堆区**: 存储对象实例和数组。 - **栈区**: 方法的局部变量存储。 - **方法区**: 类的信息、常量、静态变量等。 - **程序计数器**: 当前线程执行的字节码行号指示器。 - **本地方法栈**: 存储本地方法的调用栈。 **3.2 GC回收算法** - **标记-清除**: 最基本的垃圾回收算法。 - **复制算法**: 将内存分为两块，每次只使用其中一块。 - **标记-整理**: 标记后将存活的对象压缩到一端。 - **分代收集**: 根据对象的年龄划分新生代和老年代，采用不同的回收策略。 #### 四、消息队列（ActiveMQ） **4.1 ActiveMQ简介** - **特性**: 支持多种消息传递模式、持久化、事务等。 - **用途**: 解耦、异步处理、流量削峰。 **4.2 ActiveMQ使用场景** - **解耦**: 生产者和消费者无需同时在线。 - **异步处理**: 消费者异步处理消息，提高系统响应速度。 - **流量控制**: 通过消息队列实现消息的批量处理，减少数据库压力。 #### 五、定时任务 **5.1 定时任务框架** - **Quartz**: 企业级定时任务框架。 - **Spring Task**: Spring框架内置的支持。 **5.2 应用场景** - **定期执行任务**: 如数据备份、日志清理等。 - **触发器管理**: 支持复杂的时间表达式。 #### 六、多线程及线程池 **6.1 多线程基础知识** - **线程安全**: 通过同步机制保证多个线程访问共享资源时不出现数据错误。 - **线程生命周期**: 新建、就绪、运行、阻塞、死亡等状态。 **6.2 线程池管理** - **Executor框架**: Java提供的线程池管理框架。 - **自定义线程池**: 根据业务需求配置合适的线程池。 #### 七、HashMap底层实现 **7.1 数据结构** - **数组+链表/红黑树**: 在JDK8之前使用数组+链表，JDK8之后使用数组+链表/红黑树。 - **扩容机制**: 当元素数量超过阈值时自动扩容。 **7.2 关键方法** - **put方法**: 插入键值对。 - **get方法**: 获取键对应的值。 #### 八、Nginx实现负载均衡配置 **8.1 Nginx简介** - **功能**: 反向代理服务器、负载均衡、HTTP缓存等功能。 - **优势**: 性能高、稳定性好、易于配置。 **8.2 负载均衡配置** - **轮询**: 按顺序分配请求。 - **最少连接**: 将请求分发给连接数最少的服务器。 - **IP哈希**: 同一客户端IP始终分配到同一服务器。 #### 九、Spring事务的传播性 **9.1 事务传播特性** - **REQUIRED**: 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务。 - **SUPPORTS**: 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则以非事务方式执行。 **9.2 应用场景** - **嵌套事务**: 处理复杂的业务逻辑时，可能会在一个事务中开启另一个事务。 #### 十、数据库ACID及事务隔离级别 **10.1 ACID特性** - **原子性(Atomicity)**: 事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。 - **一致性(Consistency)**: 事务执行前后保持数据一致性。 - **隔离性(Isolation)**: 事务之间互相独立，不会互相干扰。 - **持久性(Durability)**: 一旦事务提交，其结果是永久的。 **10.2 事务隔离级别** - **READ UNCOMMITTED**: 最低隔离级别，允许脏读。 - **READ COMMITTED**: 不允许脏读，但允许不可重复读。 - **REPEATABLE READ**: 不允许脏读和不可重复读，但可能有幻读。 - **SERIALIZABLE**: 最高的隔离级别，完全串行化事务执行。 #### 十一、锁的种类与实现 - **共享锁/读锁**: 多个线程可以同时读取数据。 - **排他锁/写锁**: 独占锁，只能有一个线程对数据进行写操作。 - **行锁**: 锁住单行记录。 - **表锁**: 锁住整个表。 - **悲观锁**: 认为数据会发生冲突，因此锁定数据。 - **乐观锁**: 认为数据不会发生冲突，通过版本号或时间戳实现。 #### 十二、MySQL主从同步及读写分离 **12.1 MySQL主从复制** - **原理**: 主库记录二进制日志，从库通过IO线程读取并执行这些日志。 - **实现**: 通过binlog日志实现数据同步。 **12.2 Mycat读写分离** - **功能**: 分布式数据库中间件，支持读写分离、分库分表。 - **配置**: 通过YAML配置文件实现数据源管理。 #### 十三、Java设计模式 **13.1 常见设计模式** - **单例模式**: 确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 - **工厂模式**: 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。 - **观察者模式**: 当对象状态改变时通知所有依赖它的对象。 **13.2 设计模式应用** - **解决具体问题**: 根据实际场景选择合适的设计模式。 - **代码复用性**: 提高代码可读性和可维护性。 #### 十四、SQL优化 **14.1 SQL优化技巧** - **索引**: 为经常查询的字段建立索引。 - **避免全表扫描**: 使用WHERE子句过滤数据。 - **使用EXPLAIN分析查询计划**. **14.2 SQL性能调优** - **分析慢查询**: 通过慢查询日志定位问题。 - **调整数据库配置**: 修改配置文件提升性能。 #### 十五、Linux基础命令 **15.1 常用命令** - **ls**: 列出目录内容。 - **cd**: 切换目录。 - **cat**: 显示文件内容。 - **grep**: 在文件中搜索指定模式。 **15.2 文件管理** - **mkdir**: 创建目录。 - **rm**: 删除文件或目录。 - **cp**: 复制文件或目录。 #### 十六、分布式事务实现 - **X/Open XA**: 一种标准的分布式事务处理协议。 - **两阶段提交(2PC)**: 分为准备阶段和提交阶段。 #### 十七、项目经验准备 - **项目背景**: 介绍项目的背景和目标。 - **技术选型**: 选择的技术栈及其原因。 - **解决问题**: 面临的主要挑战及解决方案。 - **成果展示**: 项目成果和取得的成绩。 以上内容涵盖了Java中高级面试中的关键技术点，对于面试者来说，掌握这些技术不仅能够提升个人技能水平，也能在面试过程中更加从容不迫。希望每位面试者都能充分准备，顺利通过面试。