1.技能点获得提问

1.1 技能

Ø 熟悉 Java面向对象，接口编程思想，具有良好的编程习惯和代码规范性，了解常见的设计模式

Ø Java基础良好，理解集合框架、多线程并发、反射、Stream流、IO模型/网络编程等基础知识

Ø 熟悉使用MySQL关系型数据库，能够熟练编写SQL语句，有SQL优化经验

Ø 熟悉使用Redis，了解持久化方案和缓存穿透的解决方法，以及Redis集群方案

Ø 熟练使用Spring、SpringMVC、MyBatis、MyBatisPlus、SpringBoot等主流开源框架及整合，能进行SSM项目整合开发，熟悉MVC和三层架构思想

Ø 能够使用SpringCloud，SpringCloudAlibaba的相关组件进行微服务开发，熟悉常用组件 Nacos、Feign、Gateway等等

Ø 熟悉使用Linux系统的常用命令及基本操作，能够使用docker容器化技术来部署相关项目应用

Ø 能够使用ElasticSearch搜索引擎对索引库和文档进行相关操作，能够使用DSL语句进行各种查询和搜索，能够使用RabbitMQ，Kafka消息服务中间件

Ø 熟练使用常见的RPC工具，如:dubbo，openfeign等，了解Rpc的执行流程

Ø 熟练使用IDEA开发工具，熟悉Git、Maven等项目管理及构建工具，熟练使用Postman/HttpClient测试接口。

1.2 提问

请介绍一下你对面向对象编程思想的理解，并举例说明。
什么是 Java 集合框架？请简单介绍一下 Java 集合框架中的 List 和 Set 的区别。
请介绍一下 Java 多线程编程，并举例说明多线程并发的场景。
什么是 Java 反射？请举一个使用反射的例子。
请简单介绍一下 Java IO 模型，并说明阻塞 IO 和非阻塞 IO 的区别。
请介绍一下 MySQL 数据库中的事务，以及事务的 ACID 特性。
请介绍一下 Redis 的持久化方案以及缓存穿透的解决方法。
请介绍一下 Redis 集群方案，并说明 Redis 集群模式的主从复制原理。
请简单介绍一下 Spring 框架，以及 Spring 的 IOC 和 AOP 模块。
请简单介绍一下 SpringBoot 框架，并说明其与传统 Spring 框架的不同之处。
请介绍一下 SpringCloud 框架，以及常用组件 Nacos、Feign、Gateway 的作用。
请介绍一下 Linux 系统中常用的命令，并简单说明使用 Docker 容器化技术来部署项目应用的流程。
请介绍一下 ElasticSearch 搜索引擎，以及 DSL 语句的使用。
请简单介绍一下 RabbitMQ 和 Kafka 消息服务中间件，以及它们在分布式系统中的应用场景。
请简单介绍一下 RPC 框架，以及常见的 RPC 工具 Dubbo 和 OpenFeign 的执行流程。
请简单介绍一下 IDEA 开发工具，以及常用的 Git 和 Maven 项目管理工具。
请简单介绍一下接口测试工具 Postman 和 HttpClient，并说明它们在接口测试中的应用场景。

2.单独提问

2.1 请问你对Java面向对象编程有哪些了解和经验？请举例说明你在使用面向对象编程时遇到过哪些问题，并且是如何解决的

作为一名AI助手，我可以给出一些Java面向对象编程的基本概念和一些经验，但是因为我没有实际的编程经验，所以我的回答可能没有实际开发者那么全面和深入。

面向对象编程是一种编程范式，它将现实世界的事物抽象成对象，通过对象之间的交互来实现程序的功能。Java是一种面向对象的编程语言，它提供了很多面向对象的特性，比如封装、继承和多态等。

在使用面向对象编程时，我可能会遇到一些问题，比如：

类的设计不够合理：在编写程序时，如果类的设计不够合理，会导致代码难以维护和扩展。比如，如果一个类承担了太多的责任，那么它的复杂度就会变得很高，难以维护。解决这个问题的方法是将类拆分成更小的组件，每个组件只负责一项职责。

继承关系复杂：继承是面向对象编程中重要的一个特性，但是如果继承关系太过复杂，就会导致代码的可读性变差。解决这个问题的方法是使用接口或组合来替代继承。

代码重复：在编写程序时，可能会出现代码重复的情况，这样会导致代码冗长，难以维护。解决这个问题的方法是将重复的代码提取出来，封装成一个方法或类，并在需要的地方调用。

异常处理不当：在编写程序时，可能会出现一些异常情况，如果不正确地处理这些异常，会导致程序崩溃或者出现不可预料的结果。解决这个问题的方法是使用try-catch语句来捕获和处理异常。

以上是我在面向对象编程时可能会遇到的一些问题和解决方法。当面试官问到这个问题时，我可以结合自己的实际经验和项目经历，从以上几个方面谈一下自己的思考和解决方法，并且可以举出具体的例子来说明。同时，我也会强调在面向对象编程中，良好的代码设计和规范非常重要，只有这样才能让代码易于维护和扩展。

2.2 你是否了解常见的设计模式？并且可以举出一个你最熟悉的设计模式，以及它的应用场景和解决的问题。

常见的设计模式有23种，根据用途可分为三类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。

一个我比较熟悉的设计模式是单例模式，它属于创建型模式。单例模式的主要目的是确保一个类在任何情况下都只有一个实例，并且提供一个全局访问点。 它在应用程序中的使用场景很多，例如线程池、缓存、日志记录器、配置文件管理器等。单例模式能够避免多个对象引用同一份数据，造成数据的不一致和冲突，从而提高应用程序的可靠性和稳定性。

在我的工作中，我曾经遇到过一个问题，即需要在整个应用程序中只有一个数据库连接实例，以避免在多个地方同时访问同一份数据的问题。为了解决这个问题，我使用了单例模式，并将数据库连接实例作为单例对象来维护。这样，无论在任何地方需要访问数据库时，都可以通过获取单例对象来获取唯一的数据库连接实例，避免了多个连接实例引用同一份数据的问题。这个应用场景充分体现了单例模式的优势和实用性。

当回答面试题时，应该先简单介绍设计模式的种类和作用，然后选择自己比较熟悉的一个设计模式进行深入讲解，包括应用场景、解决的问题以及实现方法等。注意要使用简单明了的语言进行阐述，让面试官能够理解你的思路和实现方法。

2.3 请问你在多线程编程中遇到过哪些问题，并且是如何解决的？

在多线程并发编程中，我们可能会遇到线程安全的问题，比如多个线程同时对一个共享变量进行操作，可能会导致数据出错，甚至程序崩溃。为了解决这个问题，我们可以采用以下几种方式：

使用同步机制（如synchronized）来保证线程安全；
使用volatile关键字保证变量的可见性；
使用并发容器，比如ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等来代替同步容器，从而提高并发性能。

作为一个 AI 模型，我没有实际编写多线程程序的经验，但是我可以分享一些常见的多线程编程问题和解决方法：

竞态条件：当多个线程同时访问共享数据时，由于执行顺序不确定，可能导致数据出现不一致或者错误。解决方法包括使用锁、原子操作、volatile 等方式来保证共享数据的同步和一致性。

死锁：当多个线程互相等待对方释放资源时，可能导致程序陷入死锁状态。解决方法包括避免循环依赖、尽量缩小锁的范围、使用超时机制等。

内存泄漏：在多线程程序中，可能存在线程创建后无法正常销毁导致内存泄漏的情况。解决方法包括使用垃圾回收机制、避免使用静态变量等。

性能问题：多线程程序可能存在竞争和同步等问题，导致程序的性能下降。解决方法包括优化锁的使用、使用无锁算法、增加线程池大小等。

其他问题：还可能遇到线程安全性问题、线程间通信问题、线程优先级问题等。解决方法包括使用同步工具类、使用 wait/notify/notifyAll 等方式进行线程间通信、使用线程池来管理线程等。

针对其中一个问题，比如死锁，可以通过调整线程获取锁的顺序、增加超时机制、使用锁粒度更小的方式等来解决。如果无法解决，可以通过线程 dump 分析等方式来定位问题。同时，在编写多线程程序时，还应该注意避免创建过多线程、尽量避免使用共享数据等，以保证程序的正确性和性能。

2.4 你是否了解索引的原理和优化策略？请举例说明。

是的，我了解索引的原理和优化策略。

索引是数据库中的一种数据结构，它可以加速查询数据的速度。索引可以看做是一个目录，它可以把数据表中某些列的值作为关键字进行排序，并把这些关键字与它们所在的行的物理地址映射起来。当我们需要查询这些关键字时，就可以使用索引快速定位到它们所在的行，从而提高查询效率。

优化索引的策略包括以下几点：

1.选择合适的索引类型：常见的索引类型有B-Tree索引、哈希索引和全文索引等，每种索引类型适用的场景不同。例如，B-Tree索引适用于范围查询和排序操作，哈希索引适用于等值查询等。

2.选择适当的索引列：对于经常被查询的列，我们应该将其加入索引。同时，索引列的选择应该尽可能的简单，例如整型和字符串等数据类型。

3.优化索引的创建：对于大数据量的表，创建索引时会花费较长的时间，因此应该选择合适的时间来创建索引。同时，索引的创建过程也会占用磁盘空间，需要合理分配空间。

4.定期维护索引：索引需要定期维护，例如删除不必要的索引、重新构建索引等操作，以确保索引的性能。

5.避免过多的索引：过多的索引会增加数据库的负担，因此应该避免创建过多的索引。

举例来说，如果我们需要查询某个网站上的文章标题中是否包含关键字，可以使用全文索引。全文索引可以对文章标题进行分词，并对每个词建立索引，从而加快查询的速度。同时，我们可以定期维护全文索引，例如重新构建索引等操作，以确保全文索引的性能。

2.4.1 索引是不是b+树的非叶子节点？

索引是数据库中用于加速查询的一种数据结构。在关系型数据库中，索引通常采用B-tree或B+tree数据结构实现。

B+树和B树都是一种多叉树，其中B+树的非叶子节点只存储键值，不存储数据，而B树的非叶子节点既存储键值又存储数据。相对于B树，B+树的磁盘读写开销更小，因为B+树的叶子节点形成了一个有序链表，可以通过链表遍历来扫描整个表。

在B+树中，非叶子节点不仅存储了键值，还存储了指向子节点的指针。这些指针指向的是相邻叶子节点的最小键值。这个特性使得B+树非常适合用于数据库索引，因为数据库中的查询通常是按照范围来查找数据的。

当我们在数据库中创建索引时，实际上是在B+树上创建了一个对应的数据结构，该数据结构能够快速地定位到我们需要的数据。

优化索引的方法有很多，例如选择合适的数据类型、使用复合索引、避免在索引列上进行函数操作、合理使用索引等。优化索引的目的是尽可能地减少数据库的查询时间，提高查询效率。

2.5 什么是线程安全？Java中有哪些常见的线程安全的类？

线程安全是指多个线程同时访问某个共享资源时，不会出现不正确的结果。在Java中，可以通过使用同步锁和原子操作等方式来实现线程安全。

对于并发访问共享资源的数据结构，比如HashMap等，需要使用线程安全的版本，例如ConcurrentHashMap。在Java中还有一些已有的线程安全的集合类，例如Hashtable和Vector，但它们的性能不如并发集合类。而Voter是Java SE 5中引入的一种轻量级的同步机制，它可以让多个线程共享一个控制变量，从而控制并发访问。

2.6 你对MySQL的事务有什么了解

ACID

事务是指一组要么全部执行成功，要么全部执行失败的SQL语句。在 MySQL 中，我们可以通过使用 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK 等关键字来控制事务的开始、提交和回滚。MySQL 的事务具有 ACID 属性，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），保证了事务的可靠性和安全性。

在一个事务中，如果多个并发的读/写操作同时进行，可能会出现一些问题，例如脏读（Dirty Read）、不可重复读（Non-repeatable Read）和幻读（Phantom Read）等。为了解决这些问题，MySQL 引入了不同的事务隔离级别，允许我们在不同的场景下选择不同的隔离级别来保证数据的正确性和一致性。

我的回答成了：MySQL的事务隔离级别

MySQL的事务隔离级别一共有四个，分别是：读未提交（Read Uncommitted）、读提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。

2.6.1 MySQL的事务隔离级别和 MySQL的事务有什么联系和区别，还是说根本是两个问题

MySQL的事务隔离级别是指在多个并发事务的情况下，各个事务之间的数据隔离程度。MySQL提供了4种隔离级别，分别是读未提交（READ UNCOMMITTED）、读已提交（READ COMMITTED）、可重复读（REPEATABLE READ）和串行化（SERIALIZABLE）。

MySQL的事务是指一组SQL语句，这些语句被当作一个单元来执行，要么全部执行，要么全部不执行。事务的目的是保证数据的一致性和完整性，如果任意一条语句执行失败，整个事务将被回滚。

事务隔离级别和事务是相关但不同的概念。事务隔离级别是针对多个并发事务之间的数据隔离程度，而事务是对一组SQL语句的执行进行管理，保证数据的一致性和完整性。事务隔离级别可以影响到事务执行的结果和性能，不同的隔离级别在并发环境下会出现不同的问题和解决方案。

因此，事务隔离级别和事务是两个相关但不同的问题。

2.6.2 详细解释MySQL的四种事务隔离级别

MySQL的四种事务隔离级别分别是：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。

读未提交：最低的隔离级别，事务中的修改即使没有提交，对其他事务也是可见的。因此，在这个级别下，读操作可以读取到未提交的数据，可能会导致脏读（Dirty Read）问题。

读已提交：在这个级别下，一个事务只能读取到已经提交的数据。事务提交之前，其他事务是无法读取到该事务所做的修改。但是，在这个级别下，由于数据可能在事务执行期间被其他事务修改，因此可能会导致不可重复读（Non-Repeatable Read）问题。

可重复读：在这个级别下，一个事务在执行期间多次读取同一数据，会保证得到同样的结果。即使在事务执行期间有其他事务对该数据进行了修改，该事务读取到的仍然是最初的数据。但是，这个级别下还是可能会出现幻读（Phantom Read）问题。

串行化：这是最高的隔离级别，在这个级别下，所有事务按照顺序依次执行，每个事务只能读取到已经提交的数据。串行化虽然保证了数据的完全隔离，但是并发性能非常差。

在实际应用中，选择合适的事务隔离级别需要根据具体情况进行权衡和选择。

2.7 请问你对于分布式系统有了解吗？有哪些常见的分布式系统组件？

评价：答案不太准确。

正确答案：Spring Cloud 是一个分布式框架，主要包含以下组件：

Spring Cloud Gateway：API 网关，提供动态路由、限流、熔断等功能；
Spring Cloud Netflix：包含多个组件，如 Eureka（注册中心）、Ribbon（客户端负载均衡）、Hystrix（熔断器）等；
Spring Cloud Config：分布式配置中心，集中管理多个微服务的配置信息；
Spring Cloud Sleuth：分布式链路追踪框架；
Spring Cloud Bus：消息总线，用于广播配置信息的变化；
Spring Cloud OpenFeign：服务调用组件，基于 Feign 实现，简化了服务调用的过程；
Spring Cloud Alibaba：包含多个组件，如 Nacos（注册中心和配置中心）、Sentinel（流量控制和熔断降级）等。

Seata 不是限流组件，而是一个开源的分布式事务解决方案，主要解决微服务架构下的分布式事务问题。

2.8 请问你对分布式系统中的CAP理论有了解吗？能否简单介绍一下CAP理论？

这是对CAP理论的一个简单概述。CAP理论指的是，在分布式系统中，不可能同时满足以下三个要求：

一致性（Consistency）：所有节点在同一时间看到的数据是相同的。
可用性（Availability）：能够处理请求并返回结果，而且在一定时间内能够响应客户端的请求。
分区容错性（Partition tolerance）：系统能够容忍网络分区或节点故障的发生，保证在分区恢复后能够正常运行。

因此，在设计分布式系统时，需要在一致性、可用性和分区容错性之间做出权衡，不能同时满足三个要求。

根据CAP理论，分布式系统的架构可以分为三类：CP、AP和CA。CP表示强一致性，P表示分区容错性，AP表示可用性和分区容错性，CA表示强一致性和可用性但不能分区容错。在实际应用中，可以根据具体业务需求选择适合的架构。

需要注意的是，CAP理论只适用于分布式系统，对于单机系统来说，不存在分区容错性的问题，因此一致性和可用性可以同时满足。

2.9 请问MySQL有哪些常见的数据类型？请简要介绍一下它们的特点和应用场景。

MySQL支持多种数据类型，常见的数据类型包括：

整数类型（INTEGER）：用于存储整数，包括有符号和无符号两种，大小和范围不同。通常用于存储数量、标识符等。

浮点数类型（FLOAT和DOUBLE）：用于存储浮点数，FLOAT为单精度浮点数，DOUBLE为双精度浮点数。通常用于存储科学计算、金融、工程等领域的浮点数。

字符串类型（CHAR、VARCHAR、TEXT、LONGTEXT等）：用于存储字符和文本，不同类型的区别在于存储方式、大小限制和性能等。CHAR和VARCHAR分别表示固定长度和可变长度字符串，TEXT和LONGTEXT用于存储较大的文本数据。

日期和时间类型（DATE、TIME、DATETIME等）：用于存储日期和时间数据，包括年、月、日、时、分、秒等信息。不同类型的区别在于支持的时间范围和存储格式。

布尔类型（BOOLEAN）：用于存储真或假的值，只占用一个字节的存储空间。

枚举类型（ENUM）：用于存储固定的选项值，可以在创建表时定义选项值，通常用于表示一些状态、类型等。

集合类型（SET）：用于存储一组固定的选项值，可以在创建表时定义选项值，可以选择其中的多个选项。

不同的数据类型在不同的应用场景中有不同的优势和劣势，需要根据具体的需求和数据特点来选择。例如，整数类型和浮点数类型通常用于存储数量、标识符等，字符串类型用于存储字符和文本数据，日期和时间类型用于存储时间数据等。

2.9.1 date ，datetime 和 timestamp 这三种时间类型应该如何区别使用？

在MySQL中，date、datetime和timestamp都是用于存储日期时间数据的数据类型。

其中，date类型用于存储日期（年月日），格式为YYYY-MM-DD；datetime类型用于存储日期和时间，格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS；timestamp类型也用于存储日期和时间，但是其存储的时间范围更广，可以存储从1970年1月1日到2038年12月31日之间的时间，其格式也为YYYY-MM-DD HH:MM:SS。

它们的主要区别在于存储范围和存储方式。date类型只存储日期，存储范围为从1000年到9999年；datetime和timestamp类型都存储日期和时间，但是timestamp类型存储范围更广，而且存储方式也不同。datetime类型在存储时会直接将指定的日期和时间存储下来，而timestamp类型在存储时会将指定的日期和时间转换为格林威治时间（GMT）从1970年1月1日0时0分0秒开始经过的秒数来存储，这样可以节省存储空间。

因此，在实际使用时，应该根据需要选择合适的数据类型。如果只需要存储日期，那么选择date类型；如果需要存储日期和时间，并且存储范围比较大，可以选择timestamp类型；如果存储范围不大，可以选择datetime类型。

Java两年模拟一轮面试