在电商大厂的技术面试中，面试官不仅考察候选人的理论基础，还要评估其解决实际问题的能力。以下是一些常见的技术面试题目和解答，希望能为正在面试的你提供帮助。
1. 一个8G的服务器，堆的大小应该设置成多少？
在设置堆大小时，通常会考虑以下几个因素：
- JVM的内存限制：通常，服务器上的总内存不宜超过80%-85%用于JVM堆，以确保操作系统和其他进程有足够的内存。因此，对于8G的服务器，可以将堆的最大值（-Xmx）设置为6.4G左右。
- 新生代与老年代的比例：堆内存分为新生代（Young Generation）和老年代（Old Generation）。一般来说，默认情况下新生代的内存占堆内存的1/3，老年代占2/3。但可以根据实际应用的GC行为进行调整。
- 实际应用场景：根据应用的内存需求，可能需要进行调优。
建议设置：
- 最大堆大小：-Xmx6g
- 初始堆大小：-Xms4g，避免JVM频繁扩展堆的大小。
2. 海量数据求频率最多的100个？
处理海量数据时，可以采用以下方法来获取频率最多的100个数据：
- 哈希表（HashMap）：用哈希表存储数据和其频率。每遇到一个数据，更新它的频率。这个方法简单高效，但对于海量数据，内存消耗较大。
- 堆排序：使用一个最小堆（大小为100）来存储频率最高的100个数据。每当堆中元素超过100个时，删除最小的元素。这样可以在遍历完所有数据后得到频率最高的100个数据。
- 外部排序：当数据量过大时，可以考虑将数据分割成多个块，分别计算每块的频率，然后将结果合并后进行最终的排序。
3. Spring一个事务中调用另外一个事务，另一个事务发生异常会怎么样？
在Spring框架中，事务管理是通过声明式事务（@Transactional）来实现的。
- 传播行为：如果一个事务方法调用另一个事务方法，并且第二个方法抛出异常，事务的行为取决于事务的传播属性（例如Propagation.REQUIRED）。默认情况下，Spring会将异常抛出并回滚外部事务。
- 事务回滚：如果在方法A中调用方法B，并且方法B抛出未被捕获的异常，Spring会回滚方法A的事务，除非在@Transactional注解中明确指定不回滚。
4. 一个父类加载器能不能加载一个子类加载器，为什么？
- 答案：不能。父类加载器只能加载父类及其父类的类，而不能加载子类及其子类的类。Java的类加载器遵循父委托模型，即子类加载器只能加载子类及子类的类，而父类加载器无法加载子类的类。
- 原因：这主要是为了防止类的重复加载和确保类加载的层次结构。
5. select * from A where id in (select id from B) 怎么优化？
这类查询通常会导致性能问题，尤其是当表B的数据量很大时。可以考虑以下优化方案：
- 使用JOIN替代子查询：select A.* from A join B on A.id = B.id。这种方式通常比IN更高效。
- 索引优化：确保A.id和B.id字段有索引，这样可以加快查询的速度。
- **避免SELECT ***：仅查询需要的字段，避免浪费资源。
6. 一个16G的内存堆分配多少，采用什么垃圾收集器，为什么用CMS不用G1，为什么？
- 堆内存分配：对于16G的堆内存，可以将初始堆大小（-Xms）和最大堆大小（-Xmx）设置为相同的值（如16G），以避免JVM动态调整堆内存的开销。
- 垃圾收集器选择：
- CMS（Concurrent Mark-Sweep）：适合低延迟的应用，特别是对响应时间敏感的应用。CMS垃圾收集器的优点是能在应用线程运行时进行垃圾回收，减少了停顿时间。
- G1（Garbage-First）：G1更适用于大内存堆的场景，能够提供更可预测的垃圾回收停顿时间，并且可以更好地管理大内存的回收。相较于CMS，G1更复杂，适用于大内存和需要更多控制的场景。
- 为什么选择CMS而不是G1：CMS适用于低延迟场景，尤其是在较为稳定的内存使用下。而G1收集器相对较重，适用于大内存和长期运行的应用，但CMS可能在短期内表现得更为稳定。
7. 多线程解析一个超大文件怎么处理，如果文件切分的时候关键信息被分到了不同的解析线程中怎么办？
- 多线程切分文件：可以使用ExecutorService来管理多线程，每个线程负责解析文件的一部分。
- 关键信息处理：如果文件中的关键信息分布在不同的部分，可以采取两种策略：
- 全局合并：在文件切分后，使用一个全局的合并步骤来处理关键信息。例如，通过共享数据结构来合并各个线程的结果。
- 数据同步：使用ThreadLocal或线程安全的数据结构（如ConcurrentHashMap）来保证每个线程的解析结果不会被错误覆盖。
8. HashSet是如何判断两个对象相等的？
- HashSet的实现：HashSet内部使用HashMap来存储元素，每个元素都会调用hashCode()方法来确定存储位置。
- 判断相等：HashSet会通过hashCode()方法和equals()方法来判断两个对象是否相等。如果两个对象的hashCode()相同，再通过equals()方法检查它们的内容是否相等。
9. 如何让两个对象相等？equals和hashCode这两个方法要怎么重写？
- equals()方法：判断两个对象是否相等。常见的实现步骤包括：
1. 比较对象的类型。
2. 比较对象的每个字段值。
- hashCode()方法：返回对象的哈希值。根据equals()的实现，hashCode()的值应该根据对象的字段计算，确保相等的对象具有相同的哈希值。
- 重写时的注意事项：如果重写equals()，则必须重写hashCode()，否则HashSet等容器无法正确工作。
10. Hash算法（面试官一直问为什么使用CMS或G1，为什么）
面试官可能是希望你讲解哈希冲突处理。常见的哈希算法包括：
- 拉链法（链表法）：当发生哈希冲突时，将冲突的元素存储在一个链表中。
- 开放地址法：通过探测来寻找下一个空位存储冲突的元素（如线性探测、二次探测等）。
- 质数取余法：使用质数对哈希值进行取余操作，以减少哈希冲突。
如果面试官提到G1或CMS的选择，可能是想考察你对垃圾回收器选择的理解，如何根据具体场景做出合适的技术决策。
这些问题涉及了Java开发、数据库优化、并发编程等方面的知识，是大厂面试中常见的考察点。掌握这些知识点，能够帮助你更好地应对技术面试中的挑战。
