本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
面试题1：如果用mybatis批量插入数据时需要返回主键，你是怎么做的？
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需要在Mapper.xml的中标签中配置useGeneratedKeys和keyProperty两个属性，就可以在批量插入时返回主键。
比如有个表t_user，里面有 user_id,user_name,sex 这三个字段，其中user_id是自增主键。
下面是批量插入的Dao层接口：
List insertUsers(@Param(“list”) List users);
xml形式：
insert into t_user (user_name,sex)
values
(#{c.user_name},#{c.sex})
注解形式：
@Insert("
“(#{c.user_name},#{c.sex})”)
@Options(useGeneratedKeys = true, keyProperty = “user_id”, resultType=“String”)
List insertUsers(@Param(“list”) List users);
注意：@Param里和foreach的collection里都需要写成list， 其实是源码中写死了key为list，否则批量插入后会报错说找不到"user_id"字段，而无法返回主键。
这种方式的前提是该表主键有序自增，它的原理其实就是拿到当前表中最大ID，然后结合影响行数来返回相应数据。但这就需要固定的insert场景，如果是insert ignore这种可能和实际影响行数不同的情况，就会出现不准确的情况。
课间休息，来秀一下来自咱们群里同学搬砖工地附近的夜市。
作者：山一程雪一更
面试题2：在微服务中你是如何实现不同服务间session 共享的?
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在微服务中，一个完整的项目被拆分成多个不相同的独立的服务，各个服务独立部署在不同的服务器上，各自的 session 被从物理空间上隔离开了，但是经常，我们需要在不同微服务之间共享 session。
常见的方案就是 Spring Session + Redis 来实现 session 共享。将所有微服务的 session 统一保存在 Redis 上，当各个微服务对 session 有相关的读写操作时，都去操作 Redis 上的 session 。这样就实现了session 共享，Spring Session 基于 Spring 中的代理过滤器实现，使得 session 的同步操作对开发人员而言是透明的，非常简便。
同时，Spring Session已经集成了redis，可以很方便的将session存到redis中从而实现单点登陆/登出的效果，但是从微服务的角度来说，为了降低系统间的耦合度，一般会单独建一个Redis服务来搞session共享。
1、pom 文件中引入以下包
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-redis
org.springframew
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ork.session
spring-session-data-redis
2、application.properties配置好 redis
spring.redis.database = 0
spring.redis.host = 192.168.xx.xx
spring.redis.port = 6379
spring.redis.password = test
spring.redis.pool.max-active = 200
spring.redis.pool.max-wait = -1
spring.redis.pool.max-idle = 10
spring.redis.pool.min-idle = 0
spring.redis.pool.timeout = 1000
在需要共享 session 的服务的启动类上，加上注解即可
@EnableRedisHttpSession
@SpringBootApplication(exclude= {DataSourceAutoConfiguration.class})
public class PhoneApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(PhoneApplication.class, args);
}
}
来了，CSDN的中秋礼品已到位
作者：陈哈哈
面试题3：你了解分库分表么？分库分表一般出现在哪些场景下？
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- 分库：由单个数据库实例拆分成多个数据库实例，将数据分布到多个数据库实例中。
- 分表：由单张表拆分成多张表，将数据划分到多张表内。
随着业务数据量和网站QPS日益增高，对数据库压力也越来越大，单机版数据库很快会到达存储和并发瓶颈，就需要做数据库性能方面的优化，分库分表采取的是分而治之的策略，分库目的是减轻单台MySQL实例存储压力及可扩展性，而分表是解决单张表数据过大以后查询的瓶颈问题，坦白说，这些问题也是所有关系型数据库的“硬伤”。
常用策略包括：垂直分表、水平分表、垂直分库、水平分库。
