当前位置：首页 > news >正文

杭州公司一面java题目和解答

news 来源：原创 2025/6/19 1:38:20

1. HashMap有了解吗

解答

HashMap是基于哈希表的Map接口实现，使用数组+链表/红黑树（JDK8+）存储数据。通过hash(key)计算桶位置，解决哈希冲突采用链地址法。当链表长度≥8且数组长度≥64时，链表转为红黑树提升查询效率；当树节点≤6时退化为链表。

2. HashMap的扩容

解答

触发条件：元素数量超过阈值（容量×负载因子，默认0.75）。
扩容过程：

创建新数组（原容量×2）
重新计算所有元素位置（index = (n-1) & hash）
链表/树节点拆分到新桶（JDK8优化：高位差判断，避免全量重哈希）

3. HashMap是线程安全的吗？

解答

❌ 非线程安全。并发场景下可能导致：

多线程扩容引发死循环（JDK7链表头插法导致）
数据覆盖（多线程同时插入相同桶位）
替代方案：
ConcurrentHashMap（分段锁/CAS）
Collections.synchronizedMap()

4. 列举几个线程安全的集合

解答

类型	实现类	特点
JUC集合	`ConcurrentHashMap`	分段锁+CAS
	`CopyOnWriteArrayList`	写时复制
	`ConcurrentSkipListMap`	跳表实现
同步包装类	`Collections.synchronizedList`	同步锁封装
	`Collections.synchronizedMap`	同步锁封装

5. 说一下CopyOnWriteArrayList

解答

原理：

写操作（add/set/remove）时复制新数组，修改后替换原数组
读操作无锁直接访问原数组
优点：读性能极高，适合读多写少场景
缺点：
写操作内存占用高（复制全量数据）
数据弱一致性（读操作可能读到旧数组）
适用场景：监听器列表、配置信息缓存

6. 说一下ReentrantLock

解答

基于AQS（AbstractQueuedSynchronizer）的可重入锁，特性：

公平/非公平模式

公平锁：按队列顺序获取
非公平锁：直接竞争（默认）

可中断：lockInterruptibly()支持响应中断
条件变量：Condition实现精准线程唤醒
锁重入：同一线程可多次获取锁（计数+1）

7. ReentrantLock非公平锁是怎么实现的

解答

流程：

尝试直接CAS抢锁（无视等待队列）
若失败则入队，再次CAS抢锁
仍失败则进入阻塞状态
代码关键点：

final boolean nonfairTryAcquire(int acquires) {if (CAS(state, 0, acquires)) { // 直接尝试修改状态setExclusiveOwnerThread(currentThread());return true;}// ...重入逻辑
}

优势：减少线程切换，吞吐量更高
劣势：可能导致线程饥饿

8. 说一下Spring中的AOP

解答

核心概念：

概念	说明
切面(Aspect)	模块化横切关注点（如日志、事务）
连接点(Joinpoint)	方法执行/异常抛出等时机
通知(Advice)	增强逻辑（`@Before`/`@After`等）
切点(Pointcut)	定义哪些连接点执行通知
实现原理：动态代理（JDK Proxy或CGLIB）

9. 说一下动态代理的两种方式

解答

方式	原理	限制	性能
JDK Proxy	基于接口，反射生成代理类	目标类需实现接口	较快
CGLIB	字节码框架(ASM)生成子类	无法代理final方法/类	首次加载慢
Spring策略：有接口用JDK Proxy，否则用CGLIB

10. SpringBoot比Spring好在哪里

解答

核心优势：

自动配置：@EnableAutoConfiguration自动装配Bean
内嵌容器：Tomcat/Jetty无需单独部署
简化配置：application.properties替代XML
起步依赖：spring-boot-starter-*整合常用库
生产就绪：Actuator提供健康检查/监控端点

11. 说一下SpringBoot中的约定大于配置

解答

核心理念：通过预定义规则减少显式配置
典型约定：

项目结构：src/main/java为代码根目录
配置文件：application.properties/yml自动加载
包扫描：主类所在包及其子包自动扫描
端点路径：Actuator监控端点统一为/actuator/*
优势：开发效率提升50%+，配置复杂度降低70%+

12. 说一下MySQL的存储引擎有哪些

解答

引擎	事务	锁粒度	外键	适用场景
InnoDB	✅	行锁	✅	OLTP、高并发写
MyISAM	❌	表锁	❌	读密集型、数据仓库
Memory	❌	表锁	❌	临时表、缓存
Archive	❌	行锁(插入)	❌	日志归档

13. InnoDB和MyISAM的区别

解答

特性	InnoDB	MyISAM
事务	✅ ACID兼容	❌
锁机制	行锁、间隙锁	表锁
外键	✅	❌
崩溃恢复	Redo Log保证	无
索引结构	聚簇索引(数据存B+树叶节点)	非聚簇索引(数据分离)

14. 聚簇索引和非聚簇索引

解答

聚簇索引(Clustered Index)：

数据行物理存储顺序与索引一致（如InnoDB主键索引）
每表仅有一个聚簇索引
非聚簇索引(Secondary Index)：
索引与数据分离（如MyISAM所有索引）
叶子节点存储数据行指针（InnoDB中为主键值）
查询流程：非聚簇索引需回表查询（通过主键二次查找聚簇索引）

15. MySQL中的事务

解答

ACID特性：

原子性(A)：Undo Log回滚
一致性©：约束（主键/外键）保证
隔离性(I)：MVCC+锁机制
持久性(D)：Redo Log刷盘
隔离级别：
读未提交 → 读已提交 → 可重复读(默认) → 串行化
（隔离性增强，并发性下降）

16. ACID四大特性是怎么实现的

解答

特性	实现机制
原子性	Undo Log：记录数据修改前状态，回滚时反向补偿
一致性	应用层逻辑+数据库约束（唯一键/外键）
隔离性	MVCC + 锁（行锁、间隙锁）
持久性	Redo Log：事务提交前先写日志，宕机后重放恢复

17. 说一下MVCC

解答

**多版本并发控制(MVCC)**核心组件：

隐藏字段

：

DB_TRX_ID：最近修改事务ID
DB_ROLL_PTR：回滚指针指向Undo Log

ReadView

：事务开启时生成，包含：

m_ids：活跃事务ID列表
min_trx_id：最小活跃事务ID
max_trx_id：预分配事务ID
可见性规则：
< min_trx_id：已提交，可见
≥ max_trx_id：将来事务，不可见
在m_ids中：未提交，不可见

18. 说一下MySQL中的锁

解答

按粒度分：

表锁：MyISAM默认，开销小但并发低
行锁：InnoDB支持，分三类：
- 记录锁（锁定单行）
- 间隙锁（锁定区间）
- 临键锁（记录锁+间隙锁）
  按模式分：
共享锁(S)：允许并发读
排他锁(X)：禁止其他读写
意向锁(IS/IX)：避免表级冲突检查

19. 什么是幻读？可重复读会发生幻读吗？

解答

幻读：同一事务中多次范围查询结果集行数不同（因其他事务插入/删除数据）
可重复读(RR)下的表现：

快照读（普通SELECT）：MVCC避免幻读
当前读（SELECT FOR UPDATE）：可能幻读（需间隙锁阻塞插入）
解决方案：

显式加锁：SELECT ... FOR UPDATE
提升隔离级别：SERIALIZABLE

20. MySQL三大日志

解答

日志	作用	层级
Binlog	主从复制、数据恢复（逻辑日志）	MySQL Server层
Redo Log	崩溃恢复（物理日志）	InnoDB引擎层
Undo Log	事务回滚、MVCC（逻辑日志）	InnoDB引擎层
协同机制：两阶段提交保证Binlog与Redo Log一致性

21. 说一下Redo Log

解答

作用：确保事务持久性，宕机后恢复未刷盘数据
流程：

事务修改数据页 → 写入内存Buffer Pool
生成Redo Log记录 → 写入Log Buffer
事务提交时Log Buffer刷盘（策略由innodb_flush_log_at_trx_commit控制）
特点：

顺序写（比随机写快10倍+）
循环写入文件组（ib_logfile0/1）

22. 你知道什么是事务的两阶段提交吗

解答

目的：保证Redo Log与Binlog逻辑一致性
阶段：

Prepare

：

写Redo Log并标记PREPARE
写Binlog到内存

Commit

：

Binlog刷盘
Redo Log标记COMMIT
崩溃恢复逻辑：
Binlog完整 → 提交事务
Binlog不完整 → 回滚事务

23. 说一下Redis的持久化几种

解答

方式	原理	优点	缺点
RDB	定时内存快照(`SAVE`/`BGSAVE`)	恢复快、文件小	可能丢失最后一次快照数据
AOF	追加写操作命令	数据更安全	文件大、恢复慢
混合	RDB+AOF（Redis 4.0+）	速度与安全兼顾	复杂度高
生产建议：启用`RDB+AOF`混合模式

24. 说一下RDB和AOF的刷盘策略

解答

RDB触发条件：

手动触发：SAVE（阻塞）/BGSAVE（后台fork）
自动触发：save <seconds> <changes>配置阈值
AOF刷盘策略：
always：每条命令刷盘（安全，性能差）
everysec：每秒刷盘（平衡，默认）
no：由OS决定（性能好，可能丢数据）
优化：定期执行BGREWRITEAOF压缩AOF文件

25. 说一下分布式锁的实现

解答

方案	原理	缺点
数据库唯一索引	利用唯一键冲突插入锁记录	性能低、无自动失效机制
Redis SETNX	`SET key value NX EX` + 过期时间	主从切换可能导致锁失效
ZooKeeper	创建临时有序节点，最小节点获锁	性能较低
RedLock	多Redis实例(N/2+1成功即获锁)	实现复杂
推荐方案：Redis单实例或Redisson框架

26. Redisson怎么实现分布式锁

解答

核心流程：

加锁

：

Lua脚本原子操作：SET lock_key uuid NX PX expire
启动看门狗线程自动续期（默认每10秒续约）

解锁

：

Lua脚本校验锁归属（UUID匹配）后删除
发布解锁消息唤醒等待线程
特性：
可重入：通过计数器实现
公平锁：基于ZooKeeper顺序节点
红锁(RedLock)：多实例容错

27. 说一下MySQL和Redis的数据一致性问题

解答

常见方案对比：

策略	操作顺序	问题
先更DB后删缓存	更新DB → 删除缓存	删缓存失败导致脏读
先删缓存后更DB	删除缓存 → 更新DB	更新DB失败时缓存已删
优化方案：