Java技术复试面试：全面解析

在Java技术复试面试中，面试官通常会问一些涉及基础知识、框架原理以及系统设计等方面的问题。下面是针对常见面试问题的详细解答，帮助你高效准备面试。​编辑

1. 介绍集合

Java中的集合框架主要由三大部分组成：Collection 、Map 和Iterator 。每个部分提供了不同的数据存储结构和操作方法。​编辑

• Collection ：是所有集合的根接口，主要包括：List、Set、Queue、Deque等。

  • List ：有序、可重复的集合（如ArrayList、LinkedList）。

  • Set ：无序、不允许重复元素的集合（如HashSet、TreeSet）。

  • Queue ：队列，先进先出（FIFO），如PriorityQueue。

• Map ：映射接口，存储键值对（如HashMap、TreeMap）。

  • HashMap ：基于哈希表实现，允许null键和null值。

  • TreeMap：基于红黑树实现，按键值排序。

• Iterator ：用于遍历集合元素的接口，支持hasNext()和next()等方法。​编辑

2. List的并发问题

List是一个常用的集合，尤其是ArrayList，但在多线程环境下使用List时会面临并发问题，常见的问题有：

• ConcurrentModificationException ：当多个线程同时修改List时，会导致该异常。
• 数据不一致性：例如，线程A读取数据时，线程B修改了数据，导致读取到的内容不一致。

为了解决并发问题，可以使用：

• CopyOnWriteArrayList：线程安全的List实现。
• Vector：虽然是线程安全的，但性能较低，已经不推荐使用。
• 使用外部锁（如synchronized）保证线程安全。

3. Set是否有序？去重原理？如何有序？

• 是否有序 ：Set本身并不保证有序性。具体实现中：

  • HashSet ：无序，元素的顺序取决于哈希算法。

  • LinkedHashSet ：有序，按照插入顺序保存元素。

  • TreeSet：有序，基于红黑树实现，按自然顺序或者自定义排序规则排序元素。

• 去重原理 ：Set通过哈希值判断元素是否重复。在HashSet中，通过hashCode()和equals()方法判断元素是否相同。​编辑

4. 异常机制

Java的异常机制分为两类：

• Checked Exception （检查型异常）：需要显式捕获或声明的异常（如IOException）。
• Unchecked Exception （非检查型异常）：运行时异常，不需要显式捕获或声明（如NullPointerException、ArithmeticException）。

Java通过try-catch语句来捕获异常，finally块用于执行清理工作。常见的异常处理流程包括：

try {  
    // 可能引发异常的代码  
} catch (ExceptionType e) {  
    // 异常处理代码  
} finally {  
    // 清理代码，无论是否发生异常  
}  

5. 线程的5大状态

Java中的线程有五种状态：

• 新建（New） ：线程对象被创建，但尚未调用start()方法。
• 就绪（Runnable）：线程准备好运行，但尚未获得CPU的时间片。
• 运行（Running）：线程正在执行。
• 阻塞（Blocked）：线程等待获取锁资源。
• 终止（Terminated）：线程执行完毕或因异常退出。

6. 线程的创建方式

Java中创建线程有三种方式：

1. 继承Thread类 ：重写run()方法，调用start()启动线程。
   java class MyThread extends Thread { public void run() { System.out.println("Thread is running"); } } MyThread thread = new MyThread(); thread.start();

2. 实现Runnable接口 ：通过实现run()方法来定义线程的工作内容。
   java class MyRunnable implements Runnable { public void run() { System.out.println("Thread is running"); } } Thread thread = new Thread(new MyRunnable()); thread.start();

3. 使用Callable和ExecutorService：返回值形式，适用于任务有返回结果时。

7. 线程池原理

线程池通过复用已有线程来执行任务，减少了频繁创建和销毁线程的开销。主要原理包括：

• 核心线程数：始终存在的线程数。
• 最大线程数：线程池能容纳的最大线程数。
• 任务队列：用于存放待执行的任务。
• 线程池的拒绝策略 ：如ThreadPoolExecutor.AbortPolicy、ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy等。

常见的线程池实现：

• ExecutorService接口，常用实现为ThreadPoolExecutor。

8. 谈谈双亲委派机制

双亲委派机制是类加载器的工作机制。在加载类时，Java的类加载器会遵循以下规则：

• 委托机制 ：每个类加载器都有一个父类加载器。当加载一个类时，当前加载器首先请求父类加载器加载该类，直到最顶层的Bootstrap ClassLoader。
• 好处 ：保证了Java核心库（如rt.jar）的类不会被覆盖，确保了JVM的稳定性。

9. 垃圾回收算法介绍

Java的垃圾回收算法主要有以下几种：

• 标记-清除算法：标记所有需要回收的对象，然后清除它们。缺点是可能产生内存碎片。
• 复制算法：将内存分为两块，每次使用一块。回收时将活动对象复制到另一块内存中。
• 标记-整理算法：标记需要回收的对象，然后将活动对象移到一块连续的内存区域，避免内存碎片。
• 分代回收算法：将堆内存分为年轻代、老年代和永久代，不同代使用不同的回收策略。

10. 谈谈Spring

Spring是一个开源框架，广泛用于Java应用的开发。Spring的核心特性包括：

• IoC（控制反转）容器：通过依赖注入（DI）管理对象的创建和生命周期。
• AOP（面向切面编程）：通过代理机制实现横切关注点的功能，如日志、事务等。
• 事务管理：提供声明式事务管理，使得事务的处理变得简单。
• Spring MVC：Web开发模块，通过分层架构实现MVC模式。

11. 前端发来一条请求，Spring是怎么处理的

当前端发来请求，Spring会按照以下流程进行处理：

1. 前端请求：浏览器发起HTTP请求。
2. DispatcherServlet ：Spring的核心控制器，它接收到请求后，会根据配置文件（如web.xml）将请求转发给相应的Controller。
3. HandlerMapping：查找合适的Controller处理请求。
4. Controller ：执行请求逻辑，返回Model和View（通过@RequestMapping映射）。
5. ViewResolver：根据返回的View名称解析出具体的视图（如JSP页面）。
6. 响应返回：将视图渲染后返回给前端浏览器。

12. Redis的OOM溢出原因和解决方案

• 原因 ：当Redis的内存使用超过配置的maxmemory限制时，会发生OOM（Out of Memory）错误。常见的原因包括数据过多、配置不合理或缓存策略不当。
• 解决方案 ：
  • 调整maxmemory配置 ：限制Redis使用的最大内存。
  • 使用LRU策略 ：根据最近最少使用（Least Recently Used）策略淘汰数据。
  • 定期清理过期数据：通过设置过期时间来防止缓存堆积。

13. Redis的缓存穿透

缓存穿透指的是请求的数据在缓存和数据库中都不存在，这种请求会直接到达数据库，造成数据库的压力。解决方案：

• 使用布隆过滤器来过滤无效请求。
• 对不存在的数据缓存一个空值，设置较短的过期时间，防止重复查询数据库。

14. 为什么用RocketMQ，为什么不用其他的MQ？

RocketMQ是一个分布式消息中间件，广泛用于高吞吐量和低延迟的消息传递。相比其他消息队列系统，RocketMQ具有以下优势：

• 高吞吐量：RocketMQ支持高效的消息队列管理，能够处理大规模数据流动，且支持大批量的消息发送和接收。
• 分布式事务支持：RocketMQ提供了分布式事务的支持，能够确保消息一致性，适合复杂的业务场景。
• 灵活的消息消费方式：支持点对点、发布/订阅等多种消费模式，提供灵活的消息消费和传输机制。
• 高可靠性和高可用性：RocketMQ设计了多副本机制，保证了消息的可靠性，即使部分节点宕机，系统仍能继续运行。

与其他消息中间件如Kafka、RabbitMQ等相比，RocketMQ在高吞吐量、低延迟以及分布式事务模型的支持上有一定优势。

15. RocketMQ的分布式事务模型

RocketMQ的分布式事务模型基于 "3-phase commit"（三阶段提交协议）。其基本流程如下：

1. 事务消息发送阶段：生产者发送消息到RocketMQ的事务消息队列，并标记该消息为"半消息"。
2. 事务消息执行阶段：消息生产者执行本地事务操作，并根据事务执行的结果提交或回滚消息。
3. 事务消息确认阶段：如果本地事务成功，则提交消息；如果失败，则回滚消息。

这个机制确保了消息的可靠性和一致性，适用于分布式系统中的事务管理。

16. Dubbo的原理

Dubbo是一个高性能的Java RPC框架，用于实现分布式服务的通信。其核心原理包括：

• 服务暴露和引用：Dubbo将服务暴露到网络中，客户端可以通过代理模式引用远程服务。
• 协议与序列化：Dubbo使用高效的通信协议（如HTTP、Dubbo协议）和序列化机制（如Hessian）来传输数据。
• 注册中心：Dubbo通过注册中心（如Zookeeper）进行服务发现和负载均衡，客户端可以动态发现可用的服务提供者。
• 调用与返回：Dubbo的客户端通过代理发起RPC调用，服务端接收到请求后，执行业务逻辑并返回结果。

Dubbo的设计模式非常注重解耦，提供了高效的异步通信和负载均衡能力，适用于大规模分布式系统。

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总结：

RocketMQ因其高吞吐量、低延迟以及对分布式事务的支持，特别适合需要高可靠性和可扩展性的场景。Dubbo作为一个轻量级的RPC框架，提供了简单而高效的分布式服务调用方式，广泛应用于微服务架构中。

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