《互联网大厂Java求职者面试大揭秘：核心知识全考验》本文讲述互联网大厂Java求职者面试，面试官三轮提问，涵盖Java

互联网大厂Java求职者面试大揭秘：核心知识全考验

面试官：好了，面试开始。第一轮第一个问题，简述一下Java多线程的实现方式，以及在实际业务场景中如何选择合适的方式？

王铁牛：Java多线程实现方式有继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口。在实际业务场景中，如果只是简单的任务执行，实现Runnable接口就可以，因为它避免了单继承的局限性。要是有返回值，那就选择实现Callable接口。

面试官：回答得不错。那第二个问题，说说线程池的核心参数有哪些，以及它们的作用分别是什么？

王铁牛：线程池核心参数有corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、unit、workQueue、threadFactory、handler。corePoolSize是核心线程数，maximumPoolSize是最大线程数，keepAliveTime是线程存活时间，unit是时间单位，workQueue是任务队列，threadFactory是线程工厂，handler是拒绝策略。

面试官：嗯，掌握得还可以。第三个问题，在高并发场景下，如何合理配置线程池参数来提高系统性能？

王铁牛：这个嘛，我觉得首先要根据任务的类型来确定corePoolSize，如果是CPU密集型任务，corePoolSize可以设置为CPU核心数 + 1；如果是IO密集型任务，corePoolSize可以设置得大一些。然后根据系统的负载情况来调整maximumPoolSize，workQueue的大小也要根据任务量来定。

面试官：第一轮面试结束。现在进入第二轮。第一个问题，讲讲HashMap的底层实现原理，以及在多线程环境下可能会出现的问题？

王铁牛：HashMap底层是数组 + 链表 + 红黑树实现的。在多线程环境下，可能会出现数据丢失、死循环等问题。

面试官：第二个问题，如何解决HashMap在多线程环境下的问题？

王铁牛：可以使用ConcurrentHashMap，它采用了分段锁机制，提高了并发性能。

面试官：第三个问题，对比一下HashMap和HashTable的区别？

王铁牛：HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的。HashMap允许key和value为null，HashTable不允许。

面试官：第二轮面试结束。进入第三轮。第一个问题，简述Spring的核心特性有哪些？

王铁牛：Spring的核心特性有依赖注入、面向切面编程、IoC容器等。

面试官：第二个问题，Spring Boot和Spring的关系是什么，它有哪些优势？

王铁牛：Spring Boot是基于Spring的，它简化了Spring应用的开发，提供了自动配置等功能，让开发更快速。

面试官：第三个问题，说说MyBatis的工作原理？

王铁牛：这个，就是通过SQL映射文件来配置SQL语句，然后通过接口调用，MyBatis会帮我们执行SQL。

面试官：面试结束了，回去等通知吧。

答案：

第一轮问题答案

Java多线程实现方式及选择：
- 继承Thread类：通过继承Thread类并重写run方法来创建线程。这种方式的缺点是Java是单继承，一个类继承了Thread类就不能再继承其他类了。例如：
```
class MyThread extends Thread {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("This is a thread.");
    }
}
```
- 实现Runnable接口：实现Runnable接口的类需要实现run方法。这种方式避免了单继承的局限性，一个类可以同时实现多个接口。例如：
```
class MyRunnable implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("This is a runnable task.");
    }
}
Thread thread = new Thread(new MyRunnable());
thread.start();
```
- 实现Callable接口：实现Callable接口的类需要实现call方法，并且call方法有返回值。例如：
```
import java.util.concurrent.Callable;
class MyCallable implements Callable<String> {
    @Override
    public String call() throws Exception {
        return "This is a callable result.";
    }
}
```
在选择时，如果只是简单的任务执行，实现Runnable接口即可；如果任务有返回值，就选择实现Callable接口。
线程池核心参数及作用：
- corePoolSize：核心线程数。当提交的任务数小于corePoolSize时，线程池会创建新线程来执行任务。
- maximumPoolSize：最大线程数。当提交的任务数大于corePoolSize且任务队列已满时，线程数会增加到maximumPoolSize，如果超过这个数，就会根据拒绝策略处理任务。
- keepAliveTime：线程存活时间。当线程数大于corePoolSize时，多余的线程在空闲时会存活keepAliveTime这么长时间，之后如果没有新任务，就会被销毁。
- unit：时间单位，用于指定keepAliveTime的时间单位，比如TimeUnit.SECONDS表示秒。
- workQueue：任务队列。用于存放提交的任务，当线程数小于corePoolSize时，新提交的任务会放入这个队列。
- threadFactory：线程工厂。用于创建线程，通过它可以定制线程的名称、优先级等属性。
- handler：拒绝策略。当任务数超过maximumPoolSize且任务队列已满时，会调用这个拒绝策略来处理新提交的任务。
高并发场景下线程池参数配置：
- CPU密集型任务：corePoolSize可以设置为CPU核心数 + 1。因为CPU密集型任务主要消耗CPU资源，多一个核心线程可以避免线程频繁创建和销毁的开销。例如，对于4核CPU的机器，corePoolSize可以设置为5。
- IO密集型任务：corePoolSize可以设置得大一些。因为IO密集型任务大部分时间在等待IO操作完成，线程空闲时间较多，所以可以多配置一些核心线程。比如根据实际业务场景，可以将corePoolSize设置为CPU核心数的2 - 3倍。同时，根据系统的负载情况调整maximumPoolSize，如果负载高，适当增大maximumPoolSize；workQueue的大小也要根据任务量来定，如果任务量小，workQueue可以设置得小一些，如果任务量频繁且大，workQueue要设置得足够大以缓冲任务。

第二轮问题答案

HashMap底层实现原理及多线程问题：
- 底层实现原理：HashMap底层是数组 + 链表 + 红黑树实现的。初始时，HashMap创建一个长度为16的数组。当插入一个键值对时，首先通过key的hashCode计算出一个哈希值，然后通过哈希值对数组长度取模得到数组的下标。如果该下标对应的位置为空，就直接插入新的键值对。如果该下标对应的位置不为空，就会形成链表或红黑树（当链表长度达到8且数组长度大于等于64时，链表会转换为红黑树），新的键值对会插入到链表或红黑树中。例如：
```
HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
map.put("key1", 1);
```
计算“key1”的哈希值，通过取模得到数组下标，然后插入到相应位置。
- 多线程问题：在多线程环境下，可能会出现数据丢失、死循环等问题。比如在扩容时，可能会导致链表形成环形结构，从而在获取元素时出现死循环。当多个线程同时进行插入操作，可能会导致数据覆盖，造成数据丢失。
解决HashMap多线程问题的方法：可以使用ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap采用了分段锁机制，它将整个哈希表分成多个段，每个段都有自己的锁。这样在多线程操作时，不同段的数据可以同时被访问，提高了并发性能。例如：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
ConcurrentHashMap<String, Integer> concurrentMap = new ConcurrentHashMap<>();
concurrentMap.put("key1", 1);

HashMap和HashTable的区别：
- 线程安全性：HashMap是非线程安全的，在多线程环境下可能会出现问题；HashTable是线程安全的，它的方法都使用了synchronized关键字进行同步。
- 键值对允许情况：HashMap允许key和value为null，HashTable不允许key和value为null。如果在HashTable中插入null键或值，会抛出NullPointerException。

第三轮问题答案

Spring的核心特性：
- 依赖注入：通过IoC容器将对象之间的依赖关系进行管理和注入。例如，一个Service类依赖于一个Dao类，在Spring中，可以通过配置将Dao类的实例注入到Service类中，而不需要在Service类中手动创建Dao实例。
- 面向切面编程（AOP）：可以将一些横切关注点（如日志记录、事务管理等）从业务逻辑中分离出来，以更灵活的方式进行处理。比如在方法执行前后添加日志记录，通过AOP可以很方便地实现，而不需要在每个业务方法中都重复编写日志代码。
- IoC容器：负责创建、配置和管理对象之间的依赖关系，是Spring的核心。它通过读取配置文件（如XML或注解配置）来实例化对象并注入依赖。
Spring Boot和Spring的关系及优势：
- 关系：Spring Boot是基于Spring的，它是Spring的进一步简化和拓展。
- 优势：
  - 自动配置：Spring Boot提供了大量的自动配置功能，根据项目引入的依赖自动配置相关的组件和属性，大大减少了开发人员的配置工作量。例如，引入了Spring Data JPA依赖，Spring Boot会自动配置好数据源、JPA相关的配置等。
  - 快速开发：内置了Tomcat等服务器，直接运行Spring Boot应用就可以启动一个Web服务，无需像传统Spring项目那样进行复杂的服务器配置和部署。同时，它提供了各种starter依赖，方便开发人员快速集成各种功能。
  - 约定大于配置：遵循一定的约定，减少了开发过程中的配置文件编写，让开发更加高效。
MyBatis的工作原理： MyBatis通过SQL映射文件来配置SQL语句。首先，定义一个Mapper接口，接口方法对应具体的SQL操作。然后，在SQL映射文件中编写SQL语句，通过参数映射和结果映射与Java对象进行交互。当调用Mapper接口的方法时，MyBatis会根据配置找到对应的SQL语句，将方法参数传递给SQL语句进行执行，并将执行结果按照结果映射规则封装成Java对象返回。例如：

<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <select id="getUserById" parameterType="int" resultType="com.example.model.User">
        SELECT * FROM user WHERE id = #{id}
    </select>
</mapper>

在Java代码中：

import com.example.mapper.UserMapper;
import com.example.model.User;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactoryBuilder;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml");
            SqlSessionFactory sqlSessionFactory = new SqlSessionFactoryBuilder().build(inputStream);
            SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
            UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
            User user = userMapper.getUserById(1);
            System.out.println(user);
            sqlSession.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这里通过MyBatis的配置文件和Mapper接口，实现了根据用户ID查询用户信息的功能。