2024最新Java面试78题:数据结构+网络+NoSQL+分布式架构

算法和数据结构

  •  数组、链表、二叉树、队列、栈的各种操作(性能,场景)
  •  二分查找和各种变种的二分查找
  •  各类排序算法以及复杂度分析(快排、归并、堆)
  •  各类算法题(手写)
  •  理解并可以分析时间和空间复杂度。
  •  动态规划(笔试回回有。。)、贪心。
  •  红黑树、AVL树、Hash树、Tire树、B树、B+树。
  •  图算法(比较少,也就两个最短路径算法理解吧)

计算机网络

1.OSI7层模型(TCP4层)

  •  每层的协议
  •  url到页面的过程

2.HTTP

  •  http/https 1.0、1.1、2.0
  •  get/post 以及幂等性
  •  http 协议头相关
  •  网络攻击(CSRF、XSS)

3.TCP/IP

  •  三次握手、四次挥手
  •  拥塞控制(过程、阈值)
  •  流量控制与滑动窗口
  •  TCP与UDP比较
  •  子网划分(一般只有笔试有)
  •  DDos攻击

4.IO/NIO/AIO

  •  三者原理,各个语言是怎么实现的
  •  Netty
  •  Linux内核select poll epoll

数据库(最多的还是mysql,Nosql有redis)

1.mysql和nosql

  •  索引(包括分类及优化方式,失效条件,底层结构)
  •  sql语法(join,union,子查询,having,group by)
  •  引擎对比(InnoDB,MyISAM)
  •  数据库的锁(行锁,表锁,页级锁,意向锁,读锁,写锁,悲观锁,乐观锁,以及加锁的select sql方式)
  •  隔离级别,依次解决的问题(脏读、不可重复读、幻读)
  •  事务的ACID
  •  B树、B+树
  •  优化(explain,慢查询,show profile)
  •  数据库的范式。
  •  分库分表,主从复制,读写分离。
  •  Nosql相关(redis和memcached区别之类的,如果你熟悉redis,redis还有一堆要问的)

2.操作系统:

  •  进程通信IPC(几种方式),与线程区别
  •  OS的几种策略(页面置换,进程调度等,每个里面有几种算法)
  •  互斥与死锁相关的
  •  linux常用命令(问的时候都会给具体某一个场景)
  •  Linux内核相关(select、poll、epoll)

3.编程语言(这里只说Java):

  •  把我之后的面经过一遍,Java感觉覆盖的就差不多了,不过下面还是分个类。
  •  Java基础(面向对象、四个特性、重载重写、static和final等等很多东西)
  •  集合(HashMap、ConcurrentHashMap、各种List,最好结合源码看)
  •  并发和多线程(线程池、SYNC和Lock锁机制、线程通信、volatile、ThreadLocal、CyclicBarrier、Atom包、CountDownLatch、AQS、CAS原理等等)
  •  JVM(内存模型、GC垃圾回收,包括分代,GC算法,收集器、类加载和双亲委派、JVM调优,内存泄漏和内存溢出)
  •  IO/NIO相关
  •  反射和代理、异常、Java8相关、序列化
  •  设计模式(常用的,jdk中有的)
  •  Web相关(servlet、cookie/session、Spring<AOP、IOC、MVC、事务、动态代理>、Mybatis、Tomcat、Hibernate等)
  •  看jdk源码

项目实战经历

  •  这个每个人的项目不同,覆盖的技术也不一样,所以不能统一去说。
  •  这里的技巧呢,无非是找到自己项目中的亮点,简历上叙述的简练并且吸引眼球,同时自己要很熟悉这个点(毕竟可以提前准备)
  •  最好自己多练,就像有个剧本或者稿子一样,保证面试中可以很熟练通俗地讲出,并且让人听着很舒服。

分布式架构:

  •  CAP原理和BASE理论。
  •  Nosql与KV存储(redis,hbase,mongodb,memcached等)
  •  服务化理论(包括服务发现、治理等,zookeeper、etcd、springcloud微服务、)
  •  负载均衡(原理、cdn、一致性hash)
  •  RPC框架(包括整体的一些框架理论,通信的netty,序列化协议thrift,protobuff等)
  •  消息队列(原理、kafka,activeMQ,rocketMQ)
  •  分布式存储系统(GFS、HDFS、fastDFS)、存储模型(skipList、LSM等)
  •  分布式事务、分布式锁等

大数据与数据分析:

  •  hadoop生态圈(hive、hbase、hdfs、zookeeper、storm、kafka)
  •  spark体系
  •  语言:python、R、scala
  •  搜索引擎与技术

机器学习算法:

  •  模型和算法很多。不细说了,如果很熟练就去投算法,国内很多公司都算法岗都很稀缺,其他岗可以大概了解下理论。

其他工具的理论和使用:

  •  这个更多了,问的多的比如git、docker、maven/gradle、Jenkins等等,自己需要的话选择性地去学。

陈睿mikechen

10年+大厂架构经验,资深技术专家,就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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