在一间明亮却略显严肃的面试室里，一场决定求职者命运的Java面试即将拉开帷幕。
面试官：好，我们开始面试。第一轮，先问几个基础问题。第一个，Java中ArrayList和HashMap的底层数据结构分别是什么？
王铁牛：ArrayList底层是数组，HashMap底层是数组加链表，后来JDK 1.8引入了红黑树。
面试官：不错，回答得很准确。第二个问题，Spring框架中IOC和AOP分别是什么？
王铁牛：IOC是控制反转，把对象创建和管理的控制权交给Spring容器。AOP是面向切面编程，能在不修改原有代码的基础上增加功能，像日志记录、事务管理。
面试官：回答得很好。第三个问题，MyBatis中#{}和${}的区别是什么？
王铁牛：#{}是预编译处理，能防止SQL注入，${}是字符串替换，一般用于传入数据库对象，比如表名。
面试官：非常好，第一轮表现不错。接下来第二轮。第一个问题，多线程中线程池的核心参数有哪些，分别有什么作用？
王铁牛：嗯……有核心线程数，最大线程数，还有……还有队列容量吧，核心线程数就是一直保留的线程数，最大线程数就是最多能创建的线程数，队列容量就是存放任务的队列大小。
面试官：基本答对了。第二个问题，JUC包下的CountDownLatch和CyclicBarrier有什么区别？
王铁牛：这个……CountDownLatch是一次性的，一个线程等其他多个线程完成。CyclicBarrier好像能循环用，多个线程互相等待。
面试官：回答得不太清晰，解释得不够深入。第三个问题，Redis有哪些数据类型，分别适用于什么场景？
王铁牛：有String、Hash、List、Set、ZSet。String存简单数据，Hash存对象，List存列表数据，Set存不重复数据，ZSet带权重的不重复数据。
面试官：还行，第二轮表现有好有不足。下面第三轮。第一个问题，Dubbo的服务调用流程是怎样的？
王铁牛：嗯……就是服务提供者注册服务，消费者从注册中心获取服务，然后调用，中间好像还有负载均衡啥的。
面试官：回答得太简略了。第二个问题，RabbitMQ的工作模式有哪些，讲讲Direct模式的特点。
王铁牛：有简单模式、工作队列模式、发布订阅模式、Direct模式、Topic模式。Direct模式就是根据路由键直接把消息发到对应的队列。
面试官：回答得比较浅。第三个问题，xxl - job的核心原理是什么，它是如何实现分布式任务调度的？
王铁牛：它好像有个调度中心，还有执行器，调度中心负责调度任务，执行器执行任务，通过网络通信啥的实现分布式调度。
面试官：整体回答得不是特别理想。今天的面试就到这里，你回去等通知吧。我们会综合评估所有候选人，有消息会尽快联系你。希望你回去之后能对今天回答得不太好的知识点再深入学习一下。
问题答案
- ArrayList和HashMap的底层数据结构：
- ArrayList：底层是数组结构。这种结构允许快速的随机访问，因为可以通过数组下标直接定位元素。例如，
list.get(5)可以直接获取到索引为5的元素。但在插入和删除元素时，如果不是在末尾操作，可能需要移动大量元素，时间复杂度较高。 - HashMap：JDK 1.8之前，底层是数组加链表。数组的每个位置是一个链表的头节点。当发生哈希冲突时，新的元素会以链表的形式存储在该位置。JDK 1.8引入了红黑树，当链表长度超过8且数组容量大于64时，链表会转换为红黑树，以提高查找效率。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，查找、插入和删除操作的时间复杂度平均为O(log n)。
- ArrayList：底层是数组结构。这种结构允许快速的随机访问，因为可以通过数组下标直接定位元素。例如，
- Spring框架中IOC和AOP：
- IOC（控制反转）：传统开发中，对象的创建和管理由应用程序自己负责，耦合度高。IOC将对象的创建和管理控制权交给Spring容器。例如，一个Service类依赖另一个Dao类，如果没有IOC，Service类需要自己创建Dao类的实例。使用IOC后，Spring容器会创建并注入Dao实例到Service中。这样可以降低组件之间的耦合度，提高代码的可维护性和可测试性。
- AOP（面向切面编程）：它是对OOP（面向对象编程）的补充。OOP主要关注业务逻辑的封装，而AOP关注将一些通用功能（如日志记录、事务管理、权限控制等）从业务逻辑中分离出来，形成一个个切面。这些切面可以在不修改原有业务代码的基础上，通过动态代理等技术织入到目标方法的执行过程中。例如，在一个业务方法执行前后记录日志，就可以通过AOP实现。
- MyBatis中#{}和${}的区别：
- #{}：是预编译处理。MyBatis在处理#{}时，会将SQL中的#{}替换为?，然后使用PreparedStatement进行设置参数值。这样可以有效防止SQL注入攻击，因为参数值不会直接拼接到SQL语句中。例如，
SELECT * FROM user WHERE username = #{username}，MyBatis会将其处理为SELECT * FROM user WHERE username =?，然后通过PreparedStatement设置username的值。 - **{}时，会直接将{tableName}
，如果tableName的值为user，则最终的SQL语句为SELECT * FROM user`。但使用${}时要特别小心，因为如果传入的值来自用户输入，容易导致SQL注入。
- #{}：是预编译处理。MyBatis在处理#{}时，会将SQL中的#{}替换为?，然后使用PreparedStatement进行设置参数值。这样可以有效防止SQL注入攻击，因为参数值不会直接拼接到SQL语句中。例如，
- 多线程中线程池的核心参数：
- 核心线程数（corePoolSize）：线程池中一直存活的线程数，即使这些线程处于空闲状态，也不会被销毁。当有新任务提交时，如果当前线程数小于核心线程数，会创建新的线程来处理任务。
- 最大线程数（maximumPoolSize）：线程池允许创建的最大线程数。当任务队列已满，且当前线程数小于最大线程数时，会创建新的线程来处理任务。
- 队列容量（workQueue）：用于存放等待处理任务的队列。当核心线程数都在忙碌时，新提交的任务会被放入队列中等待处理。常见的队列类型有ArrayBlockingQueue（有界数组队列）、LinkedBlockingQueue（无界链表队列）等。
- 线程存活时间（keepAliveTime）：当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程在等待新任务到来的这段时间内，如果超过了线程存活时间，就会被销毁。
- 时间单位（unit）：线程存活时间的单位，如TimeUnit.SECONDS（秒）、TimeUnit.MILLISECONDS（毫秒）等。
- JUC包下的CountDownLatch和CyclicBarrier的区别：
- CountDownLatch：是一次性的。它允许一个或多个线程等待其他一组线程完成操作。例如，主线程需要等待多个子线程完成数据加载后再进行汇总计算。通过
CountDownLatch(int count)构造函数初始化一个计数器，子线程完成任务后调用countDown()方法将计数器减1，主线程调用await()方法等待计数器变为0。计数器一旦变为0，就不能再重置。 - CyclicBarrier：可以循环使用。它用于让一组线程互相等待，直到所有线程都到达某个屏障点，然后再一起继续执行。例如，多个线程并发处理数据，处理完后需要一起进行下一步的合并操作。通过
CyclicBarrier(int parties)构造函数初始化，当调用await()方法的线程数达到parties时，所有线程会被释放继续执行。它的计数器可以重置，通过reset()方法可以将其恢复到初始状态。
- CountDownLatch：是一次性的。它允许一个或多个线程等待其他一组线程完成操作。例如，主线程需要等待多个子线程完成数据加载后再进行汇总计算。通过
- Redis有哪些数据类型，分别适用于什么场景：
- String：最基本的数据类型，适用于存储简单的键值对，如缓存用户信息、配置参数等。例如，存储用户的登录状态：
SET user:1:status logged_in。 - Hash：适合存储对象，将对象的每个字段作为Hash的一个field，字段值作为Hash的value。例如，存储用户详细信息：
HSET user:1 name "John" age 30。 - List：是一个链表结构，适用于存储列表数据，如消息队列、最新消息列表等。可以从列表两端进行插入和删除操作，如
LPUSH message_queue "new message"。 - Set：无序且不重复的集合，适用于需要去重的场景，如统计网站的独立访客。可以使用
SADD命令添加元素，如SADD unique_visitors "user1"。 - ZSet（Sorted Set）：有序且不重复的集合，每个元素都关联一个分数（score），适用于需要根据分数进行排序的场景，如排行榜。例如，存储游戏玩家的积分排行榜：
ZADD leaderboard 100 "player1" 200 "player2"。
- String：最基本的数据类型，适用于存储简单的键值对，如缓存用户信息、配置参数等。例如，存储用户的登录状态：
- Dubbo的服务调用流程：
- 服务注册：服务提供者启动时，将自己提供的服务注册到注册中心（如Zookeeper）。注册中心保存了服务提供者的地址、端口等信息。
- 服务订阅：服务消费者启动时，从注册中心订阅自己需要的服务。注册中心会将服务提供者的信息推送给消费者。
- 服务调用：消费者根据获取到的服务提供者信息，通过网络通信（如Netty）调用服务提供者的接口。在调用过程中，会涉及到负载均衡，Dubbo提供了多种负载均衡策略（如随机、轮询、最少活跃调用数等），根据配置选择合适的策略从多个服务提供者中选择一个进行调用。
- 监控统计：Dubbo会将服务调用的相关信息（如调用次数、响应时间等）发送到监控中心，用于统计和监控服务的运行情况。
- RabbitMQ的工作模式及Direct模式的特点：
- 简单模式（Simple）：一个生产者，一个消费者，一条队列，生产者直接将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息。
- 工作队列模式（Work Queue）：一个生产者，多个消费者，一条队列。多个消费者竞争从队列中获取消息，每个消息只会被一个消费者处理。
- 发布订阅模式（Publish/Subscribe）：一个生产者，多个消费者，一个交换机（Exchange）和多个队列。生产者将消息发送到交换机，交换机将消息广播到所有绑定的队列，每个队列的消费者都能收到消息。
- Direct模式：生产者将消息发送到Direct类型的交换机，交换机根据消息的路由键（routing key）将消息发送到对应的队列。只有队列绑定的路由键和消息的路由键完全匹配时，队列才能接收到消息。这种模式适用于需要精确匹配的场景，比如根据订单类型将订单消息发送到不同的队列进行处理。
- Topic模式：与Direct模式类似，但路由键支持通配符。交换机根据通配符规则将消息发送到匹配的队列。例如，路由键为
order.#可以匹配order.create、order.update等以order.开头的所有路由键，适用于更灵活的消息路由场景。
- xxl - job的核心原理及分布式任务调度实现：
- 核心原理：xxl - job由调度中心和执行器两部分组成。调度中心负责任务的管理、调度触发等。执行器负责实际任务的执行。调度中心通过数据库存储任务信息、调度日志等。当调度中心触发任务时，会根据任务配置找到对应的执行器，通过网络通信（如HTTP）通知执行器执行任务。
- 分布式任务调度实现：调度中心可以部署为集群模式，多个调度中心节点可以共同管理任务调度，提高系统的可用性和调度能力。执行器也可以分布式部署，不同的执行器可以处理不同的任务或相同任务的不同分片。通过任务分片机制，调度中心可以将一个大任务拆分成多个小任务，分发给不同的执行器并行处理，从而实现分布式任务调度。例如，处理一个海量数据的计算任务，可以将数据按一定规则分片，每个执行器处理一片数据。
