十位互联网一线高工手写Java高级知识，原理+实战讲解

Posted 2021-08-13 专业教学分布式

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了十位互联网一线高工手写Java高级知识，原理+实战讲解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一面（个人感觉回答得还不错）

1. 自我介绍
2. 说项目，项目问的非常深（本人提到之前做过的一篇关于FULL GC的问题定位和优化的项目以及一个多并发的项目）

2.1 对于自己产于过项目的系统定位是否清楚？
2.2 对于系统的各个模块是否清楚？
2.3 每个接口的tps？
2.4 对于上下游系统的依赖？
2.5 对于使用到的中间件、框架是否清楚？

3. 你觉得你做的项目中最有亮点的事情？
4. memcache redis同类中间的差异、优缺点？使用注意点有哪些？

memcache可以存储的数据类型只有字符串类型，而redis可以存储字符，list，sorted List，hash数据类型的数据；
memcache不支持数据持久化，redis支持RDB，AOF持久化；
memcache不支持集群，redis支持redis-cluster集群

5. redis分布式锁说说

我提到了redis的setnx()方法，以及使用redis的KV结构，lock作为key，key对应的value使用map结构，map中使用请求requestId作为map的key，过期时间作为map的value，获取锁使用cas算法，比较时间是否过期来获取锁和释放锁

6. TCP，UDP
7. 多并发项目的并发量，有没有压测过，以及QPS，请求的消息量太大，使用自己创建的任务队列会不会使内存爆？
8. Redis集群主从数据同步

主从集群实现了数据的读写分离，主服务器负责读写，偏重写，从服务器只负责读。主服务器启动之后向从服务器发送日志文件，从服务器根据日志文件进行数据的更新，之后如果主服务器有写操作，也会向从服务器发送相应的写操作

9. Zookeeper实现选举的原理

zk的选举过程中其起始所有结点的状态为looking，当某个结点的选票超过所有结点数的一半，该结点就会成为leader，结点状态为leading，其他结点会成为followers，结点状态为following。选举的依据是（sid,zxid）数据，sid代表结点的ID，zxid代表事务ID，选举过程中每个结点第一轮选举会选举自己作为leader，将（sid,zxid）发送给其他结点，其他结点收到数据（sid,zxid）与自身的数据做比较，如果zxid比自身zxid的要大，则直接选举当前结点；如果小于，坚持选举自己；如果zxid相等，比较sid哪个大，大者作为leader。

10. 说说分布式（我说的是Dubbo）
11. 数据库事务，分布式数据一致性如何实现？

读者可以了解一下ZAB协议，我大概就是围着ZAB协议说的

12. SpringIOC，SpringAOP

我简单说了说IOC，AOP的原理，以及原理依赖的模式

13. 数据库事务的隔离级别

四大隔离界别：Uncommitted-read Commited-read Repeated-read Serializable分别针对数据库脏读，不可重复读，虚读问题

14. 谈谈RPC

RPC远程调用，说了说原理，使用到的组件，以及RPC主要的任务：序列化，传输数据，方法调用（方法对应的ID）

15. 算法题：笔试题-最短路径问题（这道题是通过的）
某物流派送员p，需要给a、b、c、d4个快递点派送包裹，请问派送员需要选择什么的路线，才能完成最短路程的派送。假设如图派送员的起点坐标(0,0)，派送路线只能沿着图中的方格边行驶，每个小格都是正方形，且边长为1，如p到d的距离就是4。随机输入n个派送点坐标，求输出最短派送路线值（从起点开始完成n个点派送并回到起始点的距离）。