在一间明亮却略显严肃的面试房间里，一位求职者正襟危坐在桌前，对面的面试官表情沉稳，一场决定命运的互联网大厂Java面试即将拉开帷幕。
面试官：“第一轮提问开始。先说说Java中ArrayList和HashMap的区别。” 王铁牛：“ArrayList是有序的，按顺序存储元素，基于数组实现；HashMap是无序的，基于哈希表，通过键值对存储。” 面试官：“回答得不错。那HashMap在什么情况下会发生哈希冲突，怎么解决的？” 王铁牛：“呃……数据多了可能就冲突了吧，好像是用链表或者红黑树解决。” 面试官：“还算沾边。ArrayList扩容机制了解吗？” 王铁牛：“初始容量是10，当元素个数达到容量的0.75倍时，就会扩容，新容量是原来的1.5倍。” 面试官：“第一轮表现还行。接下来第二轮。讲讲Spring的IOC和AOP是什么？” 王铁牛：“IOC是控制反转，把对象创建和管理交给Spring容器；AOP是面向切面编程，能在不修改原有代码基础上增加功能。” 面试官：“不错。那Spring Boot自动配置原理能讲讲吗？” 王铁牛：“就是Spring Boot根据依赖自动配置一些组件，具体咋实现不太清楚。” 面试官：“嗯。MyBatis的一级缓存和二级缓存有啥区别？” 王铁牛：“一级缓存是SqlSession级别的，二级缓存是Mapper级别的，二级缓存能跨SqlSession。” 面试官：“第二轮也还可以。最后一轮。Dubbo的服务调用流程是怎样的？” 王铁牛：“好像是服务提供者注册服务，消费者去注册中心找服务，然后调用。” 面试官：“那RabbitMQ的消息确认机制了解吗？” 王铁牛：“有个生产者确认，还有个消费者确认，具体细节不太熟。” 面试官：“xxl - job的调度原理呢？” 王铁牛：“不太清楚，好像是有个调度中心啥的。” 面试官：“Redis的持久化方式有哪些？” 王铁牛：“RDB和AOF，RDB是快照，AOF是记录写操作。” 面试官：“今天的面试就到这里。整体来看，你对一些基础知识点掌握得还可以，但对于一些稍微深入的技术原理，理解得还不够透彻。我们后续会综合评估所有候选人，你回家等通知吧，无论结果如何，我们都会在一周内给你回复。感谢你今天来参加面试。”
问题答案：
- ArrayList和HashMap的区别：
- 存储结构：ArrayList基于数组，按顺序存储元素，有索引，可通过索引快速访问元素；HashMap基于哈希表，以键值对形式存储，通过哈希算法计算键的哈希值来确定存储位置，无序。
- 数据特点：ArrayList允许重复元素，HashMap键不能重复，值可以重复。
- 应用场景：ArrayList适合需要顺序访问、频繁插入删除操作少的场景；HashMap适合根据键快速查找值的场景。
- HashMap哈希冲突及解决：
- 哈希冲突原因：不同的键经过哈希算法计算后得到相同的哈希值。比如两个不同的字符串，由于哈希算法的局限性，可能算出一样的哈希值。
- 解决方法：
- 链地址法：JDK1.8之前主要采用，当发生哈希冲突时，在该哈希值对应的位置用链表存储冲突的元素。JDK1.8之后，当链表长度大于8且数组长度大于64时，链表会转化为红黑树，以提高查找效率。
- 开放定址法：当发生冲突时，通过某种探测算法在哈希表中寻找下一个空的位置来存储元素。
- ArrayList扩容机制：
- 初始容量：默认初始容量为10。
- 扩容触发条件：当添加元素时，若当前元素个数达到数组容量的0.75倍（即size >= capacity * 0.75），就会触发扩容。
- 扩容方式：新容量是原来容量的1.5倍（即newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)），然后将原数组内容复制到新数组。
- Spring的IOC和AOP：
- IOC（控制反转）：
- 概念：将对象的创建和管理控制权从应用程序代码转移到Spring容器。比如在传统Java开发中，我们自己创建对象并管理其生命周期；而在Spring中，由Spring容器负责创建、配置和管理对象。
- 实现方式：通过依赖注入（DI），常见的有构造函数注入、Setter方法注入和接口注入。以构造函数注入为例，在类的构造函数中声明依赖对象，Spring容器在创建该类实例时，会自动将依赖对象注入进来。
- AOP（面向切面编程）：
- 概念：将一些与业务逻辑无关但又贯穿多个业务模块的功能（如日志记录、事务管理、权限控制等）抽取出来，形成一个独立的切面，在不修改原有业务代码的基础上，将这些切面功能动态地织入到目标业务模块中。
- 实现方式：基于动态代理，有JDK动态代理和CGLIB动态代理。JDK动态代理基于接口实现，CGLIB动态代理基于继承实现，用于为没有实现接口的类创建代理。
- IOC（控制反转）：
- Spring Boot自动配置原理：
- 核心机制：Spring Boot通过@EnableAutoConfiguration注解开启自动配置功能。它会根据项目中引入的依赖，在classpath下寻找META - INF/spring.factories文件，该文件中定义了各种自动配置类。例如，当引入spring - boot - starter - web依赖时，会自动配置Tomcat、Spring MVC等相关组件。Spring Boot会根据条件注解（如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnProperty等）判断是否满足自动配置条件，只有满足条件才会进行配置。
- MyBatis的一级缓存和二级缓存区别：
- 一级缓存：
- 作用域：SqlSession级别，在同一个SqlSession内，执行相同的SQL查询时，MyBatis会先从一级缓存中查找结果，若有则直接返回，不再执行SQL。
- 生命周期：与SqlSession生命周期一致，当SqlSession关闭或提交事务时，一级缓存会被清空。
- 二级缓存：
- 作用域：Mapper级别，多个SqlSession可以共享二级缓存。不同SqlSession执行相同Mapper的SQL查询时，若二级缓存中有数据，则直接返回。
- 生命周期：应用程序运行期间，除非手动清空或配置了缓存刷新策略，否则二级缓存一直存在。需要注意的是，使用二级缓存时，缓存的对象必须实现Serializable接口。
- 一级缓存：
- 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），注册中心记录服务提供者的地址等信息。
- 服务订阅：服务消费者启动时，向注册中心订阅自己所需的服务，注册中心返回服务提供者的地址列表。
- 服务调用：服务消费者从地址列表中选择一个服务提供者进行调用。调用过程中，Dubbo支持负载均衡策略（如随机、轮询等）选择具体的服务实例。若服务提供者出现故障，注册中心会感知并通知服务消费者，消费者会重新选择可用的服务提供者。
- RabbitMQ的消息确认机制：
- 生产者确认（Publisher Confirm）：
- 开启方式：通过调用channel.confirmSelect()方法开启。
- 原理：生产者发送消息后，RabbitMQ会给生产者发送一个确认消息，告知消息是否成功到达Broker。如果消息成功到达，生产者会收到一个ACK确认；如果消息未成功到达，生产者会收到一个NACK确认，此时生产者可以选择重发消息等处理方式。
- 消费者确认（Consumer Ack）：
- 开启方式：默认自动确认（auto - ack=true），但这种方式存在风险，若消费者在处理消息过程中宕机，消息可能丢失。所以通常设置为手动确认（auto - ack=false）。
- 原理：消费者接收并处理完消息后，向RabbitMQ发送一个确认消息（ACK），RabbitMQ收到ACK后才会将该消息从队列中删除。如果消费者未发送ACK或发送NACK，RabbitMQ会根据配置的策略（如重新入队等）处理该消息。
- 生产者确认（Publisher Confirm）：
- xxl - job的调度原理：
- 调度中心：是xxl - job的核心组件，负责管理调度任务，包括任务的新增、修改、删除，以及触发任务调度。调度中心基于Quartz实现定时任务调度，通过数据库存储任务信息和调度日志。
- 执行器：部署在业务系统中，负责接收调度中心的调度请求并执行任务。执行器启动时会向调度中心注册自己，调度中心根据任务配置，定时向对应的执行器发送调度请求，执行器执行任务后将结果返回给调度中心。
- Redis的持久化方式：
- RDB（Redis Database）：
- 原理：在指定的时间间隔内，将内存中的数据集快照写入磁盘，生成一个dump.rdb文件。恢复时，直接将rdb文件读入内存。
- 优点：适合大规模数据恢复，生成的文件紧凑，占用空间小。
- 缺点：可能会丢失最后一次快照后的所有数据，因为是定期快照。
- AOF（Append - Only - File）：
- 原理：以日志的形式记录Redis服务器执行的写操作，恢复时重新执行这些写操作来重建数据集。
- 优点：数据安全性高，基本可以保证不丢失数据，因为是实时记录写操作。
- 缺点：文件体积可能较大，恢复速度相对RDB较慢，因为需要重放所有写操作。
