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Java 面试 知识清单

Java 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

Java 面试 知识清单

一、Java:

  1. java语法基础:不用特别记,如果有问到不会的,再去查查。基础弱的可以看这个
  2. java容器(非常重要):HashMap、ArrayList、ConcurrentHashMap实现原理,HashMap的扩容操作。看这个注意HashMap的扩容操作,在1.7下先判断是否需要扩容再插入,而1.8是先插入,再判断是否需要扩容。
  3. java虚拟机:
    1. 运行时数据区域:堆、栈……
    2. 垃圾收集:重点是垃圾收集算法,垃圾收集器有时间再看,没时间就不看。
    3. 内存分配与回收策略
    4. jvm调优:这个我不擅长,但有时候会问到
    5. gc日志排查:结合项目讲如何排查gc时间太长,关键是gc日志里的real_time实际gc时间

二、Java多线程 & 并发:看这里面的:一、线程,四、互斥同步,七、J.U.C,九~十三

  1. 线程
  2. 线程池ThreadPoolExecutor所有参数的含义(非常重要)
  3. 互斥同步
  4. Java自带保证线程安全的方法,以及对其优化后的锁
  5. synchronized和Lock的区别
  6. 结合自己的项目,讲如何处理高并发,如高并发的三板斧:缓存、限流、降级。以及容灾熔断限流缓存设计单点故障如何解决:https://pdai.tech/md/arch/arch-y-ratelimit.html#%E9%87%87%E7%94%A8atomicinteger
  7. 缓存:关键词:本地缓存和分布式缓存2种方案
  8. 限流
  9. 降级
  10. 负载均衡:常见的负载均衡策略,如何用代码实现负载均衡
    1. 轮询/随机/IP地址 hash/加权轮询/加权随机/当前处理请求数最小的机器

三、MySql:

  1. MySql索引的数据结构(B+树)
  2. mysql的原理:搜一下《丁奇mysql45讲》的pdf,一定要看里面的前3章:
    链接: https://pan.baidu.com/s/1EC7xdw58N-_jJHh4XtjGcw?pwd=hku9 提取码: hku9
    一定要看《丁奇mysql45讲》里的前3章:基础架构、日志、事务隔离!
  3. mysql性能调优(也可以理解为索引):套到自己的项目里讲案例https://www.cnblogs.com/zhangyinhua/p/7620964.html
  4. mysql索引失效的场景
  5. mysql聚簇索引和非聚簇索引
  6. mysql索引设计(非常重要):面试官会给一个场景,让你设计mysql表、索引
    1.银行转账场景:写建表语句、根据查询场景建索引。注意要考虑A给B转账的同时,B给A转账造成的死锁,以及如何解决。
  7. 编写sql语句:常规的关联查询;分组然后每组取1个;部分字段重复的去重。

四、半吊子Redis知识清单:(我用的少,这个我不是很擅长)

  • redis 基础
  • redis 快的原因
  • redis哨兵、持久化、主从、手撕LRU
  • redis经典问题:Redis缓存击穿(失效)、缓存穿透、缓存雪崩

五、半吊子大数据知识清单(之前没做过大数据的小伙伴,就不用看这个了)

  • spark运行原理:

    • 参考:https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html的最后一节
    • 重点关注:
      • driver、executors、Cluster Manager
      • job、stage、task的关系
      • 常见面试问题:为什么 spark shuffle 是很耗费的
  • 性能优化:

    • 结合到项目里讲
    • 参考https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html
    • 对多次使用的RDD持久化(cache、persist)
    • 大变量先广播(任务数据、规则)
    • 尽量避免使用shuffle类算子
    • 解决数据倾斜
    • 删除掉无用数据
    • ……
  • 问题排查和性能调优:结合之前的排查经历讲:

    • 数据倾斜
    • 减少数据量
    • 数据量膨胀问题排查
  • 离线任务运维:

    • 遇到过的问题,及解决方案
  • Clickhouse(如果简历里要写的话):

    • 为什么Clickhouse比mysql在某些场景下更快
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