熬了三个通宵，终于性能调优吃透了！

Posted 2023-03-05 Java知音_

最近Java招聘市场回暖，持续升温，但是面试应聘“没有最难，只有更难”。

今天主要和大家聊聊一些比较重要、高频出现的面试题，涉及高并发场景，比如：JVM、Mysql优化、并发底层相关……这些建议大家有时间都好好补补，下面是一线大厂这方面的真题，可以做做看~

京东：说下JVM内存模型与Java线程内存模型的区别？

腾讯：JVM的GC执行时机是任何时候都可以吗？安全点知道吗？

美团：CMS垃圾收集器的并发更新失败是怎么回事？如何优化？

阿里：高并发系统为何建议选择G1垃圾收集器？

拼多多：线上系统GC问题如何快速定位与分析？

阿里：阿里巴巴Arthas实现原理能大概说下吗？

百度：单机几十万并发的系统JVM如何优化？

阿里：解释下JVM垃圾收集底层的三色标记算法？

美团：Volatile底层的内存屏障是如何实现的？

滴滴：能说说mysql索引底层B+树结构与算法吗？

滴滴：聚集索引与覆盖索引与索引下推到底是什么？

阿里：能说说Mysql并发支撑底层Buffer Pool机制吗？

拼多多：能说下Mysql事务底层实现原理吗？

唯品会：MVCC机制是如何保证事务的隔离性的？

京东：超高并发下使用事务时如何避免死锁？

京东：对线上千万级大表加字段时，性能极慢问题如何处理？

大多数人碰到这些性能问题总是一脸蒙圈，很多同学试着网上翻博客或看书，但是发现几乎很难找到合适的解决方案。

作为过来人，我也知道了很多学习者和实践者在 Java 性能优化上面临着很多的困扰，这里总结了几点，帮助大家更清晰分析自身的弱点和短板：

• 能力修炼中，由于常年接触 CRUD，缺乏高并发这一实践环境，对“性能优化”只能通过理论知识进行想象，无法认识其在工作实战中的真实面目和实操过程

• 工作场景中遇到“性能优化”难题，往往只能靠盲猜和感觉，用临时性的补救措施去掩盖，看似解决了问题，但下次同样的问题又会发作，原因则是缺乏方法论、思路的指引，以及工具支持

• 职场晋升中，只管功能开发，不了解组件设计原理，缺少深入地思考与总结，无法完成高并发、高性能系统设计这类高阶工作，难以在工作中大展拳脚，而有挑战的工作往往留给有准备的人

总之，一旦遇到“性能优化”问题，很少人能够由点及面逆向分析，最终找到瓶颈点和优化方法。

如果你还没有掌握这套主流技术，现在想要在最短的时间里吃透它的话。这里正好给大家推荐一个课程——《双十一高并发电商系统-Java性能调优核心点》，我的技术大牛朋友图灵课堂的诸葛老师专门打造的进阶课。

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整个课程一共四天，不仅免费，还将给你带来极佳课程体验和课程效果，跟着老师听完你将收获：

1.更加深入理解JVM最底层原理，应对大厂面试从容不迫

2.增强分析、定位与解决大型系统生产环境JVM问题的能力

3.深入理解Mysql底层优化原理，更有把握面对关于Mysql优化的面试题

4.分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力

5.构建性能稳定的大型分布式系统高并发高可用线上环境的能力

大家可以先看一下这四节课的课程安排，一共38个技术点讲解。各种高并发情况以及性能调优问题一网打尽，实战和项目都是一线大厂级别，掌握了对于大家冲刺大厂也是一份底气！

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面试资料：

1.Java并发编程（涉及Java多线程的工作原理及应用、Java线程池的工作原理及应用，以及锁、进程调度算法等内容)

2.分布式缓存的原理及应用 (涉及分布式缓存介绍、Ehcache原理及应用、Redis原理及应用、分布式缓存设计的核心问题等内容)

3.ZooKeeper原理及应用(涉及ZooKeeper选举机制、ZooKeeper数据模型和ZooKeeper应用场景等内容)

4.Netty网络编程原理及应用

5.Kafka原理及应用 (涉及Kafka组成、Kafka数据存储设计、Kafka生产者并发设计、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容)

6.设计模式 (涉及常见的23种经典设计模式)

7.Spring原理及应用 (涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事务、MyBatis缓存等内容)

8.Spring Cloud原理及应用 (涉及Spring Boot、Spring Cloud Nacos、Eureka、Consul、Sentinel、Hystrix、Seata、Zuul和Spring Cloud链路监控等内容)

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9.数据结构与算法 (涉及栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、图和位图、二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希尔排序、归并排序、桶排序、基数排序等算法等内容)

10.网络与负载均衡原理 (涉及TCP/IP、HTTP、常用负载均衡算法和LVS原理等内容)

11.JVM原理 (涉及JVM运行机制、JVM内存模型、常用垃圾回收算法和JVM类加载机制等内容)

12.ElasticSearch原理及应用 (涉及ElasticSearch数据模型、ElasticSearch分布式架构、ElasticSearch数据读写原理和段合并等内容)

13.Spark原理及应用 (涉及Spark特点、Spark模块组成、Spark运行机制，以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等内容)

14.Flink原理及应用 (涉及Flink核心概念、Flink架构、Flink事件驱动模型、Flink数据分析应用和Flink基于状态的内存计算等内容)

15.Hadoop原理及应用 (涉及HDFS、MapReduce、YARN等内容)

16.HBase原理及应用 (涉及HBase列式存储数据模型、HBase架构组成和HBase数据读写流程等内容)

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