在一个宽敞明亮却又弥漫着紧张气息的面试房间里，一场决定求职者命运的互联网大厂Java面试正在进行。
面试官：“第一轮面试开始。先问基础的，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，JDK1.8 后引入了红黑树。”
面试官：“回答得不错。那ArrayList在扩容时具体是怎么操作的？”
王铁牛：“当元素个数超过容量的一定比例，好像是0.75，就会进行扩容，新容量是原来的1.5倍，然后把旧数组的元素复制到新数组。”
面试官：“很好。HashMap在JDK1.8中，链表转红黑树的条件是什么？”
王铁牛：“当链表长度达到8，并且数组容量大于等于64时，链表就会转成红黑树。”
面试官：“第二轮。谈谈Spring框架中IOC和AOP的概念。”
王铁牛：“IOC就是控制反转，把对象的创建和管理交给Spring容器。AOP是面向切面编程，能把一些通用功能，像日志、事务，切到业务逻辑中。”
面试官：“那Spring是如何实现AOP的？”
王铁牛：“嗯……好像是通过动态代理，有JDK动态代理和CGLIB代理，具体怎么选我不太清楚了。”
面试官：“Spring Boot有哪些核心特性，让它能快速开发？”
王铁牛：“它有自动配置，能根据依赖自动配置一些组件，还有起步依赖，引入相关依赖很方便。”
面试官：“第三轮。MyBatis中#{}和${}的区别是什么？”
王铁牛：“#{}是预编译，能防止SQL注入，${}是直接替换，不安全。”
面试官：“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，具体细节我有点模糊。”
面试官：“RabbitMQ有哪些常见的应用场景？”
王铁牛：“可以用于异步处理，像订单下单后发消息通知其他系统，还有削峰填谷，处理高并发。”
面试官：“最后问个xxl - job的问题，它是如何实现分布式任务调度的？”
王铁牛：“这个……我不太了解。”
面试官：“好的，面试就到这里。你对今天的面试整体表现还算不错，基础部分掌握得比较扎实，但在一些进阶和深入的知识点上还需要加强。回去等我们的通知吧，无论结果如何，希望你在技术学习上继续努力。”
答案：
- ArrayList和HashMap的底层数据结构：
- ArrayList：底层是数组结构，它允许以数组下标的方式快速访问元素。例如，
list.get(0)可以直接获取到第一个元素，时间复杂度为O(1)。数组的特点是连续内存存储，所以查询效率高，但插入和删除元素可能涉及数组的移动，效率相对较低。 - HashMap：JDK1.7及之前，底层是数组加链表。数组的每个位置是一个链表头，通过哈希算法计算键的哈希值，然后对数组长度取模得到数组下标，将键值对存储在对应下标的链表中。这种结构在哈希冲突较多时，链表会变长，查询效率会降低，时间复杂度最坏为O(n)。JDK1.8引入了红黑树，当链表长度达到8且数组容量大于等于64时，链表会转换为红黑树，红黑树的查询、插入、删除时间复杂度为O(logn)，提高了哈希冲突较多时的性能。
- ArrayList：底层是数组结构，它允许以数组下标的方式快速访问元素。例如，
- ArrayList扩容操作：
- ArrayList有一个默认初始容量，通常是10。当向ArrayList中添加元素时，会检查当前元素个数是否超过了容量。如果超过了容量的0.75倍（负载因子默认是0.75），就会触发扩容。扩容时，新容量是原来容量的1.5倍（
newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)）。然后会创建一个新的更大的数组，将旧数组中的元素复制到新数组中。例如，假设原来数组容量为10，当添加第8个元素时，就会触发扩容，新容量变为15。
- ArrayList有一个默认初始容量，通常是10。当向ArrayList中添加元素时，会检查当前元素个数是否超过了容量。如果超过了容量的0.75倍（负载因子默认是0.75），就会触发扩容。扩容时，新容量是原来容量的1.5倍（
- HashMap链表转红黑树条件：
- 当链表长度达到8时，并且此时HashMap的数组容量大于等于64，链表会转成红黑树。这是因为在哈希冲突较严重时，链表过长会导致查询性能下降，而红黑树能保证在最坏情况下，查询、插入、删除的时间复杂度为O(logn)。如果数组容量小于64，HashMap会优先选择扩容而不是转换为红黑树，因为扩容相对简单且成本较低，能在一定程度上减少哈希冲突。
- Spring中IOC和AOP概念：
- IOC（控制反转）：传统开发中，对象的创建和管理由应用程序自身负责，这会导致对象之间的耦合度较高。IOC则将对象的创建和管理交给Spring容器，应用程序只需要使用对象，而不需要关心对象是如何创建和管理的。例如，一个Service类依赖另一个Dao类，在IOC模式下，Spring容器会创建并注入Dao对象到Service类中，Service类不需要自己去实例化Dao对象。这样降低了对象之间的耦合度，提高了代码的可维护性和可测试性。
- AOP（面向切面编程）：它是一种编程范式，将一些通用的功能（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逻辑代码的情况下，切入到业务逻辑的特定位置执行。比如，在一个电商系统中，订单处理的业务逻辑可能需要记录日志，通过AOP可以将日志记录功能封装成一个切面，在订单处理方法执行前后自动记录日志，而不需要在订单处理的业务代码中添加大量的日志记录代码。
- Spring实现AOP方式：
- JDK动态代理：JDK动态代理是基于接口的代理方式。如果目标对象实现了接口，Spring会使用JDK动态代理创建代理对象。它通过
InvocationHandler接口来处理方法调用，在代理对象调用方法时，实际会调用InvocationHandler的invoke方法，在这个方法中可以实现切面逻辑，然后再通过反射调用目标对象的方法。例如，有一个UserService接口及其实现类UserServiceImpl，Spring会创建一个实现了UserService接口的代理类，代理类中的方法调用会被InvocationHandler处理。 - CGLIB代理：当目标对象没有实现接口时，Spring会使用CGLIB代理。CGLIB是通过继承目标类来创建代理对象，它会生成一个目标类的子类，在子类中重写目标类的方法，在重写的方法中加入切面逻辑。例如，对于一个没有实现接口的
UserDao类，CGLIB会创建一个UserDao的子类作为代理对象，在子类的方法中实现切面功能。Spring会根据目标对象是否实现接口来选择使用JDK动态代理还是CGLIB代理。
- JDK动态代理：JDK动态代理是基于接口的代理方式。如果目标对象实现了接口，Spring会使用JDK动态代理创建代理对象。它通过
- Spring Boot核心特性：
- 自动配置：Spring Boot能根据项目中引入的依赖，自动配置相关的组件。例如，当项目中引入了
spring - boot - starter - jdbc依赖，Spring Boot会自动配置数据源、JdbcTemplate等相关组件，开发者不需要手动编写大量的配置代码。它通过条件注解（如@Conditional）来判断是否需要配置某个组件，只有在满足一定条件时才会进行配置。 - 起步依赖：起步依赖是一种特殊的Maven或Gradle依赖，它将一组相关的依赖聚合在一起。例如，
spring - boot - starter - web起步依赖，它包含了Spring MVC、Tomcat等用于开发Web应用的必要依赖。开发者只需要引入这个起步依赖，就可以快速搭建一个Web项目，而不需要逐个引入相关的依赖，大大简化了项目的依赖管理。
- 自动配置：Spring Boot能根据项目中引入的依赖，自动配置相关的组件。例如，当项目中引入了
- MyBatis中#{}和${}的区别：
- #{}：#{}是预编译方式，MyBatis在处理#{}时，会将SQL中的#{}替换为?，然后使用
PreparedStatement进行参数设置。这种方式能有效防止SQL注入攻击，因为参数是作为字符串传入的，而不是直接嵌入SQL语句中。例如，SELECT * FROM user WHERE username = #{username}，在执行时会将#{username}替换为?，然后通过PreparedStatement.setString(1, usernameValue)设置参数值。 - **{}是字符串替换方式，MyBatis会直接将{username}
，如果username的值被恶意修改为' OR '1' = '1'`，就会导致SQL语句被篡改，查询出所有用户数据。所以在使用${}时，要确保传入的值是安全的，一般用于传入表名、列名等不会引起SQL注入的场景。
- #{}：#{}是预编译方式，MyBatis在处理#{}时，会将SQL中的#{}替换为?，然后使用
- Dubbo服务调用流程：
- 服务注册：服务提供者将自己提供的服务注册到注册中心（如Zookeeper）。服务提供者在启动时，会向注册中心发送注册请求，将服务的接口、实现类、地址等信息注册到注册中心。注册中心会维护一个服务列表，记录各个服务提供者的信息。
- 服务订阅：服务消费者启动时，会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服务消费者，包括服务的地址、端口等。服务消费者会缓存这些信息，以便后续调用。
- 服务调用：服务消费者根据缓存的服务提供者信息，通过网络调用服务提供者的接口。Dubbo支持多种通信协议，如Dubbo协议、HTTP协议等。在调用过程中，Dubbo会进行负载均衡，从多个服务提供者中选择一个进行调用，以提高系统的可用性和性能。例如，当有多个服务提供者提供相同的服务时，Dubbo可以根据随机、轮询、权重等负载均衡策略选择一个服务提供者进行调用。
- RabbitMQ常见应用场景：
- 异步处理：在一些业务场景中，有些操作不需要立即得到结果，可以将这些操作异步处理。例如，在电商系统中，用户下单后，需要发送短信通知用户、更新库存等操作。这些操作可以通过发送消息到RabbitMQ队列，由专门的消费者异步处理，而不需要在下单的主流程中同步执行，这样可以提高下单的响应速度，提升用户体验。
- 削峰填谷：在高并发场景下，系统可能会面临瞬间大量的请求，直接处理这些请求可能会导致系统崩溃。RabbitMQ可以作为一个缓冲区，将请求以消息的形式存入队列，然后系统按照自己的处理能力从队列中消费消息，逐步处理请求，避免系统因瞬间高并发而崩溃。比如，在秒杀活动中，大量用户同时请求下单，将这些下单请求发送到RabbitMQ队列，系统按照一定的速度从队列中取出请求进行处理，防止数据库等后端服务因压力过大而瘫痪。
- xxl - job分布式任务调度实现：
- 调度中心：xxl - job有一个调度中心，它是整个任务调度的核心。调度中心负责管理任务，包括任务的新增、修改、删除等操作。它还负责触发任务调度，按照设定的调度规则（如定时任务的cron表达式）将任务推送给执行器。调度中心通常是一个独立的服务，可以部署为集群模式，提高可用性。
- 执行器：执行器是任务的实际执行者，它负责接收调度中心推送的任务，并执行任务逻辑。执行器可以部署在多个节点上，形成分布式执行的架构。执行器与调度中心通过网络进行通信，获取任务并汇报任务执行结果。例如，在一个电商系统中，可能有多个服务器节点部署了执行器，调度中心可以将订单统计任务推送给不同的执行器节点执行，实现分布式任务处理。
- 任务注册与发现：执行器启动时，会向调度中心注册自己，包括执行器的名称、地址等信息。调度中心维护一个执行器列表，当需要调度任务时，根据任务配置的执行器信息，选择合适的执行器推送任务。同时，调度中心可以通过心跳检测机制，检测执行器的存活状态，对于长时间没有心跳的执行器，调度中心会将其从可用列表中移除，保证任务调度的可靠性。
