2019有赞中高级Java工程师面试题与解答

1. 说说jvm的内存分区
   • 线程私有的区域
     • 程序计数器：jvm中程序计数器相当于汇编语言中的cpu中的寄存器，保存程序当前执行的指令的地址。
     • 虚拟机栈：java方法执行的栈由许多个栈帧构成，每个栈帧对应一个被调用的方法，在栈帧中包括局部变量表(local variables)、操作数栈(operand stack)、指向当前方法所属的类的运行时常量池（运行时常量池的概念在方法区部分会谈到）的引用(reference to runtime constant pool)、方法返回地址(return address)和一些额外的附加信息。当线程执行一个方法时，就会随之创建一个对应的栈帧，并将建立的栈帧压栈。当方法执行完毕之后，便会将栈帧出栈。
     • 本地方法栈：与虚拟机栈相似，本地方法栈是为执行本地方法服务的。在jvm规范中，并没有强制规定本地方法栈的具体实现方法以及数据结构。在hotsopt虚拟机中直接就把本地方法栈和java栈合二为一。
   • 线程共享的区域
     • 方法区：存储了每个类的信息（包括类的名称、方法信息、字段信息）、静态变量、常量以及编译器编译后的代码等。
     • 堆内存：用来存储对象本身的以及数组（数组引用是存放在java栈中的）。只不过和c语言中的不同，在java中，程序员基本不用去关心空间释放的问题，java的垃圾回收机制会自动进行处理。因此这部分空间也是java垃圾收集器管理的主要区域。在jvm中只有一个堆。
2. java对象的回收算法
   • 分代收集法：它根据对象的生存周期，将堆分为新生代和老年代。在新生代中，由于对象生存期短，每次回收都会有大量对象死去，那么这时就采用复制算法。老年代里的对象存活率较高，没有额外的空间进行分配担保，所以可以使用标记整理或者标记清除。
   • 标记清除法：将需要回收的对象标记出来，批量清除。缺点是效率低，产生碎片。
   • 标记整理法：将需要回收的对象标记出来，移动到一端再清除，避免了碎片的产生。
   • 复制法：将新生代内存划分为8:1:1三部分，较大的叫eden区，其余是两块较小的survior区。每次都会优先使用eden区，若eden区满，就将对象复制到第二块内存区上，然后清除eden区，如果此时存活的对象太多，以至于survivor不够时，会将这些对象通过分配担保机制复制到老年代中。

3. cms和g1了解么，cms解决什么问题，说一下回收的过程。
   cms，全称concurrent mark and sweep，用于对年老代进行回收，目标是尽量减少应用的暂停时间，减少full gc发生的机率，利用和应用程序线程并发的垃圾回收线程来标记清除年老代。cms并非没有暂停，而是用两次短暂停来替代串行标记整理算法的长暂停。

4. cms回收为什么要停顿两次
   当虚拟机完成两次标记后，便确认了可以回收的对象。但是，垃圾回收并不会阻塞我们程序的线程，他是与当前程序并发执行的。所以问题就出在这里，当gc线程标记好了一个对象的时候，此时我们程序的线程又将该对象重新加入了“关系网”中，当执行二次标记的时候，该对象也没有重写finalize()方法，因此回收的时候就会回收这个不该回收的对象。虚拟机的解决方法就是在一些特定指令位置设置一些“安全点”，当程序运行到这些“安全点”的时候就会暂停所有当前运行的线程（stop the world 所以叫stw），暂停后再找到“gc roots”进行关系的组建，进而执行标记和清除。

5. java栈和堆什么时候会发生内存溢出
   • 栈溢出：递归调用超过栈帧的深度，就会出现*error。
   • 堆溢出：堆内存不足，且gc来不及或者无法回收内存时，就会发生堆溢出，比如在集合中大量创建对象直至堆内存耗尽。
6. 软引用和弱引用、虚应用的区别和使用场景。
   • 软引用：描述一些有用但非必需的对象，用java.lang.ref.softreference类来表示。对于软引用关联着的对象，只有在内存不足的时候jvm才会回收该对象，适合用来实现缓存。
   • 弱引用：弱引用的对象拥有更短暂的生命周期，用java.lang.ref.weakreference类表示。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。
   • 虚引用：顾名思义就是形同虚设，用java.lang.ref.phantomreference类表示。与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收。虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。
7. java的锁有哪些，怎么使用、实现原理是什么
   • synchronized：用于方法或者对象的同步锁，实现原理是操作系统的互斥锁，属于重量级锁。在jdk6以后加入锁升级，提高了性能。
   • lock：基于aqs的可重入的轻量级锁，实现类有reentrantlock、readwritelock、reentrantreadwritelock。相比synchronized，它的使用更加灵活，且需要手动释放锁。

8. 说说synchronized锁升级的过程
   参考：

9. tomcat类加载器结构
   参考：

10. spring中如何让a和b两个bean按顺序加载
    采用dependon注解

11. beanfactory和applicationcontext是什么关系，有什么区别
    • beanfactory：是spring里面最底层的接口，包含了各种bean的定义，读取bean配置文档，管理bean的加载、实例化，控制bean的生命周期，维护bean之间的依赖关系。applicationcontext接口作为beanfactory的派生，除了提供beanfactory所具有的功能外，还提供了更完整的框架功能：
      • 继承messagesource，因此支持国际化。
      • 统一的资源文件访问方式。
      • 提供在监听器中注册bean的事件。
      • 同时加载多个配置文件。
      • 载入多个（有继承关系）上下文 ，使得每一个上下文都专注于一个特定的层次，比如应用的web层。
    • beanfactroy采用的是延迟加载形式来注入bean的，即只有在使用到某个bean时(调用getbean())，才对该bean进行加载实例化。这样，我们就不能发现一些存在的spring的配置问题。如果bean的某一个属性没有注入，beanfacotry加载后，直至第一次使用调用getbean方法才会抛出异常。
    • applicationcontext，它是在容器启动时，一次性创建了所有的bean。这样，在容器启动时，我们就可以发现spring中存在的配置错误，这样有利于检查所依赖属性是否注入。 applicationcontext启动后预载入所有的单实例bean，通过预载入单实例bean ,确保当你需要的时候，你就不用等待，因为它们已经创建好了。
    • 相对于基本的beanfactory，applicationcontext 唯一的不足是占用内存空间。当应用程序配置bean较多时，程序启动较慢。
    • beanfactory通常以编程的方式被创建，applicationcontext还能以声明的方式创建，如使用contextloader。
    • beanfactory和applicationcontext都支持beanpostprocessor、beanfactorypostprocessor的使用，但两者之间的区别是：beanfactory需要手动注册，而applicationcontext则是自动注册。
12. mysql里如何做一条sql的优化
    采用explain查看sql的执行计划，比如执行explain select id from orders，
    出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、extra，比较重要的列：
    • key：表示实际使用的索引
    • ref：列与索引的比较
    • rows：扫描出的行数

    通过查询计划的信息，判断这条sql是否需要增加索引、修改写法等等。

13. mysql集群的主从复制怎么做的，具体有哪些线程做哪些事情，使用了哪些日志。
    • 主库在事务提交时，会把数据库变更作为事件记录在二进制文件binlog中；mysql主库上的sys_binlog控制binlog日志刷新到磁盘。
    • 主库推送二进制文件binlog中的事件到从库的中继日志relay log，之后从库根据中继日志重做数据库变更操作。通过逻辑复制，以此来达到数据一致。
    • mysql通过3个线程来完成主从库之间的数据复制：其中binlog dump线程跑在主库上，i/o线程和sql线程跑在从库上。当从库启动复制（start slave）时，首先创建i/o线程连接主库，主库随后创建binlog dump线程读取数据库事件并发给i/o线程，i/o线程获取到数据库事件更新到从库的中继日志realy log中去，之后从库上的sql线程读取中继日志relay log中更新的数据库事件并应用。
14. cap定理了解吗，为什么只能三选二，为什么分区容忍性必须保证
    • consistency（一致性）：多个节点之间的数据保持一致。
    • availability（可用性）：只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。用户可以选择向 g1 或 g2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性
    • partition tolerance（分区容错性）：多个节点之间必然出现无法通信，分布式系统必须接收这种状况。

    一般来说，节点故障、网络故障是常态，分区容错无法避免，因此cap的p总是成立，剩下的c和a无法同时做到。
    参考：

15. 哪些技术是牺牲了一致性来保证可用性
    mysql主从复制就是典型的牺牲c，保证a的做法。

16. 如何高效处理10亿个数字去重
    采用bitmap，参考：

17. 如何在十亿个数找前10个最大的数
    采用最小堆算法，参考：

面试题来源：