饿了么Java一面，差点跪了！

这是一位华中师范大学同学的饿了么一面面经，比较简单，主要是 Java 基础和对项目的一些拷打。我会对面试中的每一个问题进行详细解答。准备面试的过程中，一定要多看面经，多自测！

1、Java 基础有哪些核心模块

这里简单对我觉得 Java 基础比较核心的模块做一下总结：

异常：定义了 Java 运行中可能出现的异常，提供了异常处理手段。
泛型：使用泛型参数，可以增强代码的可读性以及稳定性。
反射：赋予了我们在运行时分析类以及执行类中方法的能力。通过反射你可以获取任意一个类的所有属性和方法，你还可以调用这些方法和属性。
注解：可以看作是一种特殊的注释，主要用于修饰类、方法或者变量，提供某些信息供程序在编译或者运行时使用。
集合：Java 集合，也叫作容器，可以用于保存数据，主要分为 List, Set, Queue, Map 四大类，这四类分别有不同的用途。
IO 流：用于处理输入和输出，比如文件读写。
多线程 ：除了 Thread 类和 Runnable 接口这些基础外，最重要的就是 JUC 了，这个包中包含并发编程中很常用的实用工具类，包括线程池、异步 IO、各种锁等等。
......

2、异常顶层是什么，有哪些接口实现类

Java 异常类层次结构图概览：

在 Java 中，所有的异常都有一个共同的祖先 java.lang 包中的 Throwable 类。Throwable 类有两个重要的子类:

Exception :程序本身可以处理的异常，可以通过 catch 来进行捕获。Exception 又可以分为 Checked Exception (受检查异常，必须处理) 和 Unchecked Exception (不受检查异常，可以不处理)。
Error ：Error 属于程序无法处理的错误，~~我们没办法通过 catch 来进行捕获~~ 不建议通过catch捕获。例如 Java 虚拟机运行错误（Virtual MachineError）、虚拟机内存不够错误(OutOfMemoryError)、类定义错误（NoClassDefFoundError）等。这些异常发生时，Java 虚拟机（JVM）一般会选择线程终止。

3、集合顶层是什么，各个接口实现类有哪些

Java 集合框架架构图如下图所示：

List 接口实现类：

ArrayList: 底层基于可调节大小的数组实现。
LinkedList: 底层基于双向链表实现，链表实现类。
Vector: 和ArrayList类似，但线程安全。
Stack: 继承自 Vector，栈实现类。

Set 接口实现类：

HashSet: 底层基于哈希表实现，没有排序保证。
LinkedHashSet: 底层基于哈希表和链表实现，元素的插入和取出顺序满足 FIFO
TreeSet: 底层基于红黑树实现，元素是有序的，排序的方式有自然排序和定制排序。

Map 接口实现类：

HashMap: 仅用于存储键值对，JDK1.8 之前 HashMap 底层基于数组和链表实现，JDK1.8 之后基于数组和红黑树。
LinkedHashMap: 继承自 HashMap，并在 HashMap 基础上维护一条双向链表，支持遍历时会按照插入顺序有序进行迭代，支持按照元素访问顺序排序，迭代效率比HashMap更高。
TreeMap: 相比于 HashMap 来说，TreeMap 主要多了对集合中的元素根据键排序的能力以及对集合内元素的搜索的能力。
Hashtable: 与 HashMap 类似，但线程安全。

Queue 接口实现类：

LinkedList: 同时实现了 List 和 Queue 接口。
PriorityQueue：元素出队顺序是与优先级相关的，即总是优先级最高的元素先出队。
ArrayDeque ：底层基于可变长的数组和双指针实现，允许我们在队列的两端进行元素的插入和移除操作。

4、HashMap 结构

JDK1.8 之前

JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列 。HashMap 通过 key 的 hashcode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。

所谓扰动函数指的就是 HashMap 的 hash 方法。使用 hash 方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的 hashCode() 方法换句话说使用扰动函数之后可以减少碰撞。

JDK 1.8 HashMap 的 hash 方法源码:

JDK 1.8 的 hash 方法相比于 JDK 1.7 hash 方法更加简化，但是原理不变。

java 复制代码

    static final int hash(Object key) {
      int h;
      // key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode
      // ^：按位异或
      // >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐
      return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
  }

对比一下 JDK1.7 的 HashMap 的 hash 方法源码.

java 复制代码

static int hash(int h) {
    // This function ensures that hashCodes that differ only by
    // constant multiples at each bit position have a bounded
    // number of collisions (approximately 8 at default load factor).

    h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);
    return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}

相比于 JDK1.8 的 hash 方法，JDK 1.7 的 hash 方法的性能会稍差一点点，因为毕竟扰动了 4 次。

所谓 "拉链法" 就是：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。

JDK1.8 之后

相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。

TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。

我们来结合源码分析一下 HashMap 链表到红黑树的转换。

1、 putVal 方法中执行链表转红黑树的判断逻辑。

链表的长度大于 8 的时候，就执行 treeifyBin （转换红黑树）的逻辑。

java 复制代码

// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
    // 遍历到链表最后一个节点
    if ((e = p.next) == null) {
        p.next = newNode(hash, key, value, null);
        // 如果链表元素个数大于等于TREEIFY_THRESHOLD（8）
        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
            // 红黑树转换（并不会直接转换成红黑树）
            treeifyBin(tab, hash);
        break;
    }
    if (e.hash == hash &&
        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
        break;
    p = e;
}

2、treeifyBin 方法中判断是否真的转换为红黑树。

java 复制代码

final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {
    int n, index; Node<K,V> e;
    // 判断当前数组的长度是否小于 64
    if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)
        // 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容
        resize();
    else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {
        // 否则才将列表转换为红黑树

        TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;
        do {
            TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);
            if (tl == null)
                hd = p;
            else {
                p.prev = tl;
                tl.next = p;
            }
            tl = p;
        } while ((e = e.next) != null);
        if ((tab[index] = hd) != null)
            hd.treeify(tab);
    }
}

将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树。

5、IO 流有了解吗

IO 即 Input/Output，输入和输出。数据输入到计算机内存的过程即输入，反之输出到外部存储（比如数据库，文件，远程主机）的过程即输出。数据传输过程类似于水流，因此称为 IO 流。IO 流在 Java 中分为输入流和输出流，而根据数据的处理方式又分为字节流和字符流。

Java IO 流的 40 多个类都是从如下 4 个抽象类基类中派生出来的。

InputStream/Reader: 所有的输入流的基类，前者是字节输入流，后者是字符输入流。
OutputStream/Writer: 所有输出流的基类，前者是字节输出流，后者是字符输出流。

6、字节流和字符流有什么区别？

问题本质想问：不管是文件读写还是网络发送接收，信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？

个人认为主要有两点原因：

字符流是由 Java 虚拟机将字节转换得到的，这个过程还算是比较耗时；
如果我们不知道编码类型的话，使用字节流的过程中很容易出现乱码问题。

7、我看你用了 Redis，为什么用它，说出你的理由？

下面我们主要从"高性能"和"高并发"这两点来回答这个问题。

1、高性能

假如用户第一次访问数据库中的某些数据的话，这个过程是比较慢，毕竟是从硬盘中读取的。但是，如果说，用户访问的数据属于高频数据并且不会经常改变的话，那么我们就可以很放心地将该用户访问的数据存在缓存中。

这样有什么好处呢？ 那就是保证用户下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。

2、高并发

一般像 MySQL 这类的数据库的 QPS 大概都在 1w 左右（4 核 8g），但是使用 Redis 缓存之后很容易达到 10w+，甚至最高能达到 30w+（就单机 Redis 的情况，Redis 集群的话会更高）。

QPS（Query Per Second）：服务器每秒可以执行的查询次数；

由此可见，直接操作缓存能够承受的数据库请求数量是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。进而，我们也就提高了系统整体的并发。

8、Redis 和 MySQL 的流量承受能力是多少？

上一个问题实际已经提到了这个问题的答案。

9、Redis 数据结构用过吗，有哪些？底层是什么？

Redis 中比较常见的数据类型有下面这些：

5 种基础数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
3 种特殊数据类型：HyperLogLog（基数统计）、Bitmap （位图）、Geospatial (地理位置)。

Redis 5 种基本数据类型其底层实现主要依赖这 8 种数据结构：简单动态字符串（SDS）、LinkedList（双向链表）、Dict（哈希表/字典）、SkipList（跳跃表）、Intset（整数集合）、ZipList（压缩列表）、QuickList（快速列表）。

Redis 5 种基本数据类型对应的底层数据结构实现如下表所示：

String	List	Hash	Set	Zset
SDS	LinkedList/ZipList/QuickList	Dict、ZipList	Dict、Intset	ZipList、SkipList

Redis 3.2 之前，List 底层实现是 LinkedList 或者 ZipList。Redis 3.2 之后，引入了 LinkedList 和 ZipList 的结合 QuickList，List 的底层实现变为 QuickList。从 Redis 7.0 开始， ZipList 被 ListPack 取代。

除了上面提到的之外，还有一些其他的比如 Bloom filter（布隆过滤器）、Bitfield（位域）。

关于 Redis 5 种基础数据类型和 3 种特殊数据类型的详细介绍请看 Redis 官方文档对 Redis 数据类型的介绍和我写的这两篇文章：

10、看你项目用了 MQ，为什么用它？

通常来说，使用消息队列能为我们的系统带来下面三点好处：

通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）
削峰/限流
降低系统耦合性。

如果在面试的时候你被面试官问到这个问题的话，一般情况是你在你的简历上涉及到消息队列这方面的内容，这个时候推荐你结合你自己的项目来回答。

11、MQ 的解耦举个具体的场景

使用消息队列还可以降低系统耦合性。我们知道如果模块之间不存在直接调用，那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响较小，这样系统的可扩展性无疑更好一些。还是直接上图吧：

生产者（客户端）发送消息到消息队列中去，接受者（服务端）处理消息，需要消费的系统直接去消息队列取消息进行消费即可而不需要和其他系统有耦合，这显然也提高了系统的扩展性。

消息队列使用发布-订阅模式工作，消息发送者（生产者）发布消息，一个或多个消息接受者（消费者）订阅消息。 从上图可以看到消息发送者（生产者）和消息接受者（消费者）之间没有直接耦合 ，消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，消息接受者从分布式消息队列获取该消息后进行后续处理，并不需要知道该消息从何而来。对新增业务，只要对该类消息感兴趣，即可订阅该消息，对原有系统和业务没有任何影响，从而实现网站业务的可扩展性设计。

例如，我们商城系统分为用户、订单、财务、仓储、消息通知、物流、风控等多个服务。用户在完成下单后，需要调用财务（扣款）、仓储（库存管理）、物流（发货）、消息通知（通知用户发货）、风控（风险评估）等服务。使用消息队列后，下单操作和后续的扣款、发货、通知等操作就解耦了，下单完成发送一个消息到消息队列，需要用到的地方去订阅这个消息进行消息即可。

12、怎么创建线程？

一般来说，创建线程有很多种方式，例如继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口、使用线程池、使用CompletableFuture类等等。

不过，这些方式其实并没有真正创建出线程。准确点来说，这些都属于是在 Java 代码中使用多线程的方法。

严格来说，Java 就只有一种方式可以创建线程，那就是通过new Thread().start()创建。不管是哪种方式，最终还是依赖于new Thread().start()。

关于这个问题的详细分析可以查看这篇文章：大家都说 Java 有三种创建线程的方式！并发编程中的惊天骗局！。

13、线程池的参数有哪些？最大线程数和核心线程数有什么区别？

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数：

corePoolSize : 任务队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量。
maximumPoolSize : 任务队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
workQueue: 新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

keepAliveTime :线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁。
unit : keepAliveTime 参数的时间单位。
threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。
handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java 性能调优实战》）：

当任务队列未满时，最多可以同时运行的线程数量就是核心线程数。任务队列中存放的任务满了之后，最多可以同时运行的线程数量就是最大线程数。