一、语雀-Spring面试题
1、介绍一下Spring的IOC
2、介绍一下Spring的AOP
1. AOP是如何实现的？
3、为什么Spring不建议使用基于字段的依赖注入？
1. 可能产生NPE
2. Spring支持哪些注入方式
4、Spring Bean的生命周期是怎么样的？
5、Spring Bean的初始化过程是怎么样的？
1. 实例化 Bean（Instantiation）
Spring 容器通过 BeanFactory 或 ApplicationContext 加载配置元数据（如 XML、注解或 Java Config），根据 BeanDefinition 中的信息（如类名、作用域等）通过反射调用构造方法创建 Bean 实例。若 Bean 定义了工厂方法（factory-method），则通过工厂方法实例化。此阶段仅完成对象创建，未进行依赖注入。
2. 填充属性（Population of Properties）
实例化后，Spring 根据 BeanDefinition 的依赖关系，通过依赖注入（DI）为 Bean 的属性赋值。若属性是简单类型（如 int、String），则直接注入值；若是引用类型，则需从容器中查找匹配的 Bean 完成注入。此阶段会处理 @Autowired、@Resource 等注解，或 XML 配置的 <property> 标签。
3. 处理 Aware 接口回调（Aware Callbacks）
若 Bean 实现了特定 Aware 接口（如 BeanNameAware、BeanFactoryAware、ApplicationContextAware），Spring 容器会在初始化前回调对应方法，将容器相关信息（如 Bean 名称、容器引用）注入 Bean。例如：
• setBeanName(String name)：传递 Bean 的名称。
• setApplicationContext(ApplicationContext context)：传递应用上下文引用。
4. 执行 BeanPostProcessor 的前置处理（Before Initialization）
Spring 容器遍历所有注册的 BeanPostProcessor，执行其 postProcessBeforeInitialization(Object bean, String beanName) 方法。开发者可自定义 BeanPostProcessor 在此处对 Bean 进行修改（如属性加密、代理增强）。典型应用：CommonAnnotationBeanPostProcessor 处理 @PostConstruct。
5. 执行初始化方法（Initialization）
Bean 进入核心初始化阶段：
• 若 Bean 实现了 InitializingBean 接口，调用其 afterPropertiesSet() 方法。
• 若配置了 init-method（XML）或 @Bean(initMethod = "...")，则调用指定方法。
• 若使用注解 @PostConstruct，则触发该方法。
此阶段完成业务逻辑的最终初始化（如数据库连接池初始化）。
6. 执行 BeanPostProcessor 的后置处理（After Initialization）
再次遍历所有 BeanPostProcessor，执行 postProcessAfterInitialization(Object bean, String beanName) 方法。常用于 AOP 代理生成（如 AnnotationAwareAspectJAutoProxyCreator 在此处为目标 Bean 创建动态代理）。
7. Bean 初始化完成（Bean is Ready）
至此，Bean 完成全部初始化流程，被注册到 Spring 容器中，供其他组件通过依赖注入或 getBean() 方法获取。若 Bean 是原型作用域（prototype），每次请求都会新建实例；单例（singleton）则缓存于容器。
8. 总结
Spring Bean 初始化流程可概括为：实例化 → 依赖注入 → Aware 回调 → BeanPostProcessor 前置处理 → 初始化方法 → BeanPostProcessor 后置处理。开发者可通过实现接口或自定义 BeanPostProcessor 扩展各阶段逻辑。
6、@PostConstruct、init-method和afterPropertiesSet执行顺序
✅@PostConstruct、init-method和afterPropertiesSet执行顺序
7、Spring的事务传播机制有哪些？
1. 场景题
8、Autowired和Resource的关系？
1、byName和byType匹配顺序不同
2、作用域，支持方，默认要求不同
9、BeanFactory和FactroyBean的关系？
FactoryBean是Spring中用于创建复杂Bean的工厂接口，其本身是一个Bean，但主要作用是生成并返回由它创建的Bean实例；而BeanFactory是Spring IoC容器的核心接口，负责管理容器中所有Bean的生命周期和依赖注入，是真正管理Bean的工厂。简言之，FactoryBean是生产特定Bean的"专用工厂"，而BeanFactory是管理整个Bean生态的"总工厂"。
1. BeanFactory
2. FactoryBean
10、Spring在业务中常见的使用方式
1. 通过IOC实现策略模式
2. 通过AOP实现拦截
很多时候，我们一般是通过注解和AOP相结合。大概的实现思路就是先定义一个注解，然后通过AOP去发现使用过该注解的类，对该类的方法进行代理处理，增加额外的逻辑，譬如参数校验，缓存，日志打印等等，如下代码所示：
11、Spring中如何开启事务？
1. 声明式事务（推荐）
声明式事务通过注解或XML配置实现，无需手动编写事务管理代码，由Spring框架自动代理完成。
• 启用事务管理：在Java配置类中使用@EnableTransactionManagement注解，或在XML配置中添加<tx:annotation-driven/>标签，激活Spring对@Transactional注解的支持。
• 配置事务管理器：根据数据访问技术选择对应的事务管理器（如DataSourceTransactionManager用于JDBC），并通过Spring容器将其注册为Bean，确保事务功能依赖注入。
• 使用@Transactional注解：在Service层的方法或类上添加@Transactional，声明该方法需要事务管理。Spring会自动为该方法开启事务，并在方法成功执行后提交事务，若抛出异常则回滚。
2. 编程式事务（不常用）
编程式事务需要手动编写事务管理逻辑，灵活性高但代码侵入性强，通常用于复杂场景。
• 使用TransactionTemplate：通过注入TransactionTemplate，调用其execute()方法包裹数据库操作，在回调函数中编写具体逻辑。事务的提交或回滚由模板自动处理。
• 使用PlatformTransactionManager：直接通过事务管理器手动控制事务边界，例如调用beginTransaction()、commit()、rollback()方法，适用于需要精细控制事务的场景。
3. 关键注意事项
• 事务生效条件：@Transactional必须标注在public方法上，且方法调用需通过Spring代理（如通过其他Bean注入调用，而非内部直接调用）。
• 事务传播行为：通过propagation属性定义事务传播规则（如REQUIRED表示加入当前事务，REQUIRES_NEW表示新建独立事务），默认值为REQUIRED。
• 回滚规则：默认情况下，仅未检查异常（RuntimeException及其子类）会触发回滚。可通过rollbackFor指定特定异常触发回滚（如rollbackFor=Exception.class），或通过noRollbackFor排除某些异常的回滚。
• 只读事务优化：若方法仅执行查询操作，可设置readOnly=true，数据库可能对这类事务进行性能优化（如MySQL的MVCC机制）。
12、Spring中用到了哪些设计模式
1. 工厂模式
2. 代理模式
3. 单例模式
4. 责任链模式
13、什么是Spring的循环依赖问题？
1. 为什么只支持单例
2. 为什么不支持构造函数注入
在这个例子中，ClassA 的构造器依赖 ClassB，但我们使用了 @Lazy 注解来标记这个依赖。这意味着 ClassB 的实例会在首次被实际使用时才创建，而不是在创建 ClassA 的实例时。这样，Spring容器可以先创建 ClassA 的实例（此时不需要立即创建 ClassB），然后创建 ClassB 的实例，最后解决 ClassA 对 ClassB 的依赖。
二、语雀-MySQL面试题
1、什么是InnoDB的页分裂和页合并
2、数据库乐观锁的过程中，完全没有加任何锁吗？
3、什么是数据库的主从延迟，如何解决？
4、 什么是事务的2阶段提交？
1. 二阶段如何保证一致性
5、介绍下MySQL 5.7中的组提交
6、MyISAM 的索引结构是怎么样的，它存在的问题是什么？
7、MySQL中like的模糊查询如何优化
1. MySQL中LIKE模糊查询的定义与基本用法
LIKE是MySQL中用于模糊匹配字符串的操作符，常用于WHERE子句中筛选符合特定模式的记录。它支持两种通配符：%匹配任意数量字符（包括零个），_匹配单个字符。例如，WHERE name LIKE 'A%'会匹配所有以"A"开头的名称，而WHERE email LIKE '%@example.com'可查找以"@example.com"结尾的邮箱。其核心是通过模式匹配实现非精确查询，适用于需要部分关键词检索的场景。
2. 性能问题的根源
LIKE模糊查询的性能问题主要集中在以%开头的模式（如LIKE '%keyword'），因为这类查询无法利用索引的有序性，导致全表扫描。即使对字段建立了索引，数据库引擎仍需逐行比对数据，当表数据量较大时，查询效率会显著下降。此外，若频繁执行此类查询，还会增加CPU和I/O资源的消耗，影响整体系统性能。
3. 优化策略一：避免前置通配符%
若业务允许，尽量避免在模式开头使用%。例如，将LIKE '%abc'改为LIKE 'abc%'，此时索引可被有效利用，查询性能大幅提升。若必须使用前置通配符，可考虑反向存储数据（如将字符串反转后存入新字段），并通过LIKE 'cba%'的形式查询，间接利用索引。
4. 优化策略二：使用全文索引（FULLTEXT）
对于复杂的文本搜索需求，可使用MySQL的全文索引（FULLTEXT）。通过CREATE FULLTEXT INDEX创建索引后，结合MATCH(column) AGAINST('keyword')进行检索，其底层基于倒排索引实现，性能远高于LIKE。但需注意，FULLTEXT对短词（如少于4个字符）或停用词（如“的”“是”）可能失效，且仅支持InnoDB和MyISAM引擎。
5. 优化策略三：覆盖索引与索引选择性
若模糊查询的字段已被索引覆盖（即查询仅需访问索引而不回表），可减少磁盘I/O。例如，对name字段建立索引后，执行SELECT name FROM table WHERE name LIKE 'A%'时，可直接通过索引返回结果。此外，需评估索引的选择性：若字段重复值较多（如性别字段），索引效果有限，此时需权衡是否建立索引。
6. 优化策略四：限制查询范围
通过结合其他条件缩小查询范围，可降低全表扫描的开销。例如，在模糊查询前先通过时间范围（WHERE create_time > '2023-01-01'）或精确匹配字段过滤数据，再执行LIKE操作。此方法能有效减少需要扫描的数据量，提升查询效率。
7. 优化策略五：使用外部搜索引擎
对于高并发或海量数据的模糊查询需求，建议采用专业搜索引擎（如Elasticsearch）。它们通过分词技术、倒排索引和分布式架构，支持高效复杂的文本检索，且扩展性强。虽然引入外部系统会增加架构复杂度，但对于性能瓶颈场景是长远解决方案。
