（2021）Java架构师面试题汇总

矫情吗；* 2022-09-06 10:24 1420阅读 0赞

# 前言 #

面试题汇总，答案继续中

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# 面试题汇总 #

## 1、HashMap底层存储原理详解 ##

**HashMap存储原理**  
☆获取到传过来的key，调用hash算法获取到hash值  
☆获取到hash值之后调用indexFor方法，通过获取到的hash值以及数组的长度算出数组的下标 (把哈希值和数组容量转换为二进，再在数组容量范围内与哈希值进行一次与运算，同为1则1，不然则为0，得出数组的下标值，这样可以保证计算出的数组下标不会大于当前数组容量)把传过来的key和value存到该数组下标当中。  
☆如该数组下标下以及有值了，则使用链表，jdk7是把新增元素添加到头部节点 jdk8则添加到尾部节点。

**HashMap存储流程**  
前面寻址算法都是一样的，根据key的hashcode经过高低位异或之后的值，再按位与 &(table.lingth - 1),得到一个数组下标，然后根据这个数组下标内的状况，状况不同，然后情况也不同，大概分为了4种状态：

( 1.)第一种就是数组下标下内容为空：  
这种情况没什么好说的，为空据直接占有这个slot槽位就好了，然后把当前.put方法传进来的key和value包装成一个node对象,放到这个slot中就好了。

( 2.)第二种情况就是数组下标下内容不为空，但它引用的node还没有链化：  
这种情况下先要对比一下这个node对象的key与当前put对象的key是否完全.相等，如果完全相等的情况下，就行进行replace操作，把之前的槽位中node.下的value替换成新的value就可以了，否则的话这个put操作就是一个正儿.八经的hash冲突,这种情况在slot槽位后面追加一个node就可以了,用尾插法 ( 前面讲过，jdk7是把新增元素添加到头部节点，而jdk8则添加到尾部节点)。

( 3.)第三种就是该数组下标下内容已经被链化了：  
这种情况和第二种情况处理很相似，首先也是迭代查找node，看看链表上中元素的key，与当前传过来的key是否完全一致，如果完全一致的话还是repleace操作，用put过来的新value替换掉之前node中的value，否则的话就是一致迭代到链表尾节点也没有匹配到完全一致的node，就和之前的一样，把put进来数据包装成node追加到链表的尾部，再检查一下当前链表的长度，有没有达到树化阈值，如果达到了阈值就调用一个树化方法，树化操作都是在这个方法里完成的。

( 4.)第四种情况就是冲突很严重的情况下，这个链表已经转化成红黑树了：  
红黑树就比较复杂 要将清楚这个红黑树还得从TreeNode说起 TreeNode继承了Node结构，在Node基础上加了几个字段，分别是指向父节点parent字段，指向左子节点left字段，指向右子节点right字段，还有一个表示颜色的red字段，这就是TreeNode的基本结构，然后红黑树的插入操作，首先找到一个合适的插入点，就是找到插入节点的父节点，然后红黑树它又满足二叉树的所有特性，所以找这个父节点的操作和二叉树排序是完全一致的，然后说一下这个二叉树排序，其实就是二分查找算法映射出来的结构，就是一个倒立的二叉树，然后每个节点都可以有自己的子节点，本且左节点小于但前节点，右节点大于当前节点，然后每次向下查找一层就能那个排除掉一半的数据，查找效率非常的高效，当查找的过程中也是分情况的。

☆首先第一种情况就是一直向下探测，直到查询到左子树或者右子树位null，说明整个树中，并没有发现node链表中的key与当前put key一致的TreeNode,那此时探测节点就是插入父节点的所在了，然后就是判断插入节点的hash值和父节点的hash值大小决定插入到父节点的左子树还是右子树。当然插入会打破平衡，还需要一个红黑树的平衡算法保持平衡。

☆其次第二种情况就是根节点在向下探测过程中发现TreeNode中key与当前put的key完全一致，然后就也是一次repleace操作，替换value。

## 2、HashMap哈希算法详解 ##

*  hash再运算

static final int hash(Object key) { 
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }

*  计算桶位置

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
                       boolean evict) { 
        ...代码省略
        // 计算桶位置
        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    
        ...代码省略

☆ 代码讲解  
key的hash值做再运算,这里采用的是hash值高16位与低16位的异或运算，有两个问题，  
1-为什么要高位与低位进行运算，  
2-为什么用异或进行运算，而不用&或者|呢  
原因:因为之后的计算hash桶位置的时候，用的算法是除余，并且数组的长度始终是2的n次方，所以桶位置的运算用2的n次方-1做与运算即可，但是这样hash高位的特征就丧失了，为了将高位特征也加入到hash计算中，所以这么操作。  
那为什么要用 ^ 运算，而不用&或者|呢？因为使用&，每位数据将会有1/4的概率变为0，使用|每位数据将会有3/4的概率变为1，只有使用 ^ 每位的数据变成0或者1的概率都是1/2，所以使用^。

## 3、哈希冲突产生的原因详解 ##

### ☆哈希冲突的产生原因 ###

哈希是通过对数据进行再压缩，提高效率的一种解决方法。但由于通过哈希函数产生的哈希值是有限的，而数据可能比较多，导致经过哈希函数处理后仍然有不同的数据对应相同的值。这时候就产生了**哈希冲突**。

### ☆产生哈希冲突的影响因素 ###

装填因子（装填因子=数据总数 / 哈希表长）、哈希函数、处理冲突的方法

### ☆解决哈希冲突的四种方法 ###

**1.开放地址方法**  
（1）线性探测：按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上往后加一个单位，直至不发生哈希冲突。　  
（2）再平方探测：按顺序决定值时，如果某数据的值已经存在，则在原来值的基础上先加1的平方个单位，若仍然存在则减1的平方个单位。随之是2的平方，3的平方等等。直至不发生哈希冲突。  
（3）伪随机探测：按顺序决定值时，如果某数据已经存在，通过随机函数随机生成一个数，在原来值的基础上加上随机数，直至不发生哈希冲突。  
**2.链式地址法（HashMap的哈希冲突解决方法）**  
对于相同的值，使用链表进行连接。使用数组存储每一个链表。  
优点：  
（1）拉链法处理冲突简单，且无堆积现象，即非同义词决不会发生冲突，因此平均查找长度较短；  
（2）由于拉链法中各链表上的结点空间是动态申请的，故它更适合于造表前无法确定表长的情况；  
（3）开放定址法为减少冲突，要求装填因子α较小，故当结点规模较大时会浪费很多空间。而拉链法中可取α≥1，且结点较大时，拉链法中增加的指针域可忽略不计，因此节省空间；  
（4）在用拉链法构造的散列表中，删除结点的操作易于实现。只要简单地删去链表上相应的结点即可。  
缺点：  
指针占用较大空间时，会造成空间浪费，若空间用于增大散列表规模进而提高开放地址法的效率。

**3.建立公共溢出区**  
建立公共溢出区存储所有哈希冲突的数据。  
**4.再哈希法**  
对于冲突的哈希值再次进行哈希处理，直至没有哈希冲突。

## 4、HashMap底层存储数据结构详解 ##

*  **JDK7与JDK8及以后的HashMap结构与存储原理有所不同：**  
    Jdk1.7：数组 + 链表 ( 当数组下标相同，则会在该下标下使用链表)  
    Jdk1.8：数组 + 链表 + 红黑树 (预值为8 如果链表长度 >=8则会把链表变成红黑树 )  
    Jdk1.7中链表新元素添加到链表的头结点,先加到链表的头节点,再移到数组下标位置  
    Jdk1.8中链表新元素添加到链表的尾结点  
    (数组通过下标索引查询，所以查询效率非常高，链表只能挨个遍历，效率非常低。jdk1.8及以  
    上版本引入了红黑树，当链表的长度大于或等于8的时候则会把链表变成红黑树，以提高查询效率)

## 5、HashMap在JDK8新增的红黑树详解 ##

其实主要就是为了解决jdk1.8以前hash冲突所导致的链化严重的问题，因为链表结构的查询效率是非常低的，他不像数组，能通过索引快速找到想要的值，链表只能挨个遍历，当hash冲突非常严重的时候，链表过长的情况下，就会严重影响查询性能，本身散列列表最理想的查询效率为O(1)，当时链化后链化特别严重，他就会导致查询退化为O(n)为了解决这个问题所以jdk8中的HashMap添加了红黑树来解决这个问题，当链表长度>=8的时候链表就会变成红黑树，红黑树其实就是一颗特殊的二叉排序树嘛，这个时间复杂…反正就是要比列表强很多

## 6、头插入和尾插法的优缺点是什么? ##

尾插法：优点不需要遍历一次链表再进行数据插入，

## 7、手写实现HashMap并性能测试 ##

HashMap = 数组 + 链表;  
哈希表也可称为哈希映射。  
设计哈希表的目的：快速查找其实我这个类HashMap的实现方法并不复杂，其内部是一个容量很大的数组，通过在数组每个元素内挂一个链表来存储和查找数据的。

我们看一下官方HashMap的用法（Student类自备）：

HashMap map = new HashMap<>(); 
    map.put("1001", new Student(20191001, "张三")); 
    Student s = map.get("1001"); 
    System.out.println(s);

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5oC75piv5bm456aP55qE6ICB6LGM6LGG_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

Student[] a = new Student[100000000];
    a[20191001] = ...
    a[20191002] = ...

如图一，我们发现数组是不是太夸张了，且很多空间都比较浪费。所以优化一下取后四位数即可，如图二  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5oC75piv5bm456aP55qE6ICB6LGM6LGG_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

Student[] a = new Student[10000];
    a[1001]=...
    a[1002]=...

这样，我们把数组设置10000的容量，通过数组下标就可以快速的查找到对应的数据。

**具体代码实现：**

public class MyHashMap
    {  //创建一个容量为10000的数组 private Object[] buffer = new Object[10000]; //添加数据 public void put(Object key, Object value) { int index = key2index(key); buffer[index] = value;
    	} public Object get(Object key)
    	{ 
    		int index = key2index(key); return buffer[index];
    	}
    
    	//映射key值（数组下标），将Key映射为数组下标Index
    	private int key2index(Object key)
    	{  //除10000取余
    		return (Integer)key % 10000;
    	}
    }

**关键步骤：Key2Index方法，将Key映射为数组下标Index**  
测试一下：

MyHashMap map = new MyHashMap(); 
    map.put(20191001, new Student(20191001, "张三"));
    map.put(20191002, new Student(20191002, "李四"));
    map.put(20191003, new Student(20191003, "麻五"));
     Student s = (Student)map.get(20191001); 
     System.out.println("结果：" + s);

![在这里插入图片描述][22d73356eb9249818c60246a204a0cd4.png]

map.put(20201001, new Student(20201001, "小新"));
    Student s = (Student)map.get(20191001); 
    System.out.println("结果：" + s);

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5oC75piv5bm456aP55qE6ICB6LGM6LGG_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

public class MyHashMap
    { 
    	//每个链表的节点
    	public static class Node
    	{ 
    		Object key;
    		Object value;
    		Node next;
    	} //创建一个容量为10000的数组 private Node[] buffer = new Node[10000]; //这里使用有头链表实现 public MyHashMap() { //给所有数组元素添加一个头节点（空） for(int i = 0; i < buffer.length; i ++) buffer[i] = new Node(); } //添加数据 public void put(Object key, Object value) { int index = key2index(key); //创建一个链表，将键值对赋值 Node node = new Node();
    		node.key = key;
    		node.value = value; //遍历节点找到尾节点，并将新节点附加
    		Node tail = buffer[index];
    		while(tail.next != null) tail = tail.next; tail.next = node;
    	} public Object get(Object key)
    	{ 
    		int index = key2index(key); Node tail = buffer[index];
    		//遍历节点找到key值所对应的节点，并返回
    		while(tail.next != null)
    		{  if(tail.next.key.equals(key)) return tail.next.value; tail = tail.next;
    		} return null;
    	}
    
    	//映射key值（数组下标），将Key映射为数组下标Index
    	private int key2index(Object key)
    	{  //除10000取余
    		return (Integer)key % 10000;
    	}
    }

**实现按名字检索（字符串查找）**

此时，Key应该是字符串类型，我们需要把字符串映射为0-10000的 Index

**解决方案：**

取得字符串首字母，将其转化为整数，例如：“张三”取“首字母z”映射为109（参照ASCII码）所有字母”z“开头的都挂在buffer\[109\]位置的链表下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5oC75piv5bm456aP55qE6ICB6LGM6LGG_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
**代码实现：改造key2index方法**

//映射key值（数组下标），将Key映射为数组下标Index
    	private int key2index(Object key)
    	{ 
    		//Key若是数字类型
    		if(key instanceof Integer || key instanceof Double)
    		{  return (Integer)key % 10000;
    		}
    		//Key若为字符串
    		else if(key instanceof String)
    		{  //取首字母转成字符 char n = ((String) key).charAt(0); int p = n; return p % 10000;
    		}
    		//直接取对象的HashCode(哈希码)
    		return key.hashCode() % 10000;
    	}

**HashCode，Object下的方法，默认返回对象的内存地址（整型）**

测试：

map.put("zhangsan", new Student(20191001, "张三"));
    map.put("zhangsi", new Student(20191002, "张四"));
     Student s = (Student)map.get("zhangsi"); 
     System.out.println("结果：" + s);

![在这里插入图片描述][74e36cdff8b34696b0c8d341f629f29d.png]  
至此，HashMap的设计基本完成。  
最后，再加上泛型的处理就OK啦！  
***上最终代码***

public class MyHashMap
    { 
    	//节点
    	public static class Node
    	{ 
    		Object key;
    		Object value;
    		Node next;
    	} //数组缓冲区
    	private Node[] buffer = new Node[10000]; //初始化每个头节点
    	public MyHashMap()
    	{ 
    		for(int i = 0; i < buffer.length; i ++) buffer[i] = new Node();
    	} /*添加数据 * */
    	public void put(K key, V value)
    	{ 
    		int index = key2index(key); Node node = new Node();
    		node.key = key;
    		node.value = value; Node tail = buffer[index];
    		while(tail.next != null) tail = tail.next; tail.next = node;
    	} /*取得数据 * */
    	public V get(K key)
    	{ 
    		int index = key2index(key); Node tail = buffer[index];
    		while(tail.next != null)
    		{  if(tail.next.key.equals(key)) return (V)tail.next.value; tail = tail.next;
    		} return null;
    	} /*删除 * */
    	public void remove(K key)
    	{ 
    		int index = key2index(key); Node tail = buffer[index];
    		while(tail.next != null)
    		{  if(tail.next.key.equals(key)) tail.next = tail.next.next; else tail = tail.next;
    		}
    	} //哈希函数
    	public Integer key2index(K key)
    	{ 
    		//Key若是数字类型
    		if(key instanceof Integer || key instanceof Double)
    		{  return (Integer)key % 10000;
    		}
    		//Key若为字符串
    		else if(key instanceof String)
    		{  //取首字母转成字符 char n = ((String) key).charAt(0); int p = n; return p % 10000;
    		}
    		//直接取对象的HashCode(哈希码)
    		return key.hashCode() % 10000;
    	}
    }

测试：

MyHashMap map = new MyHashMap<>(); 
    map.put("1001", new Student(20191001, "张三")); 
    Student s = map.get("1001"); 
    System.out.println(s);

结果：  
![在这里插入图片描述][bb85f8f4b05c4e4d94aab19ba8ceb89f.png]  
Key和Value可以是任意类型。这就实现了JDK中HashMap的基本功能了。

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2、Redis底层string编码int&embstr&raw详解  
3、Redis底层压缩列表&跳表&哈希表详解  
4、Redis底层ZSet实现压缩列表和跳表如何选择  
5、微博与微信消息流Redis实现  
6、微信点赞、收藏与标签基于Redis实现  
7、微博与微信朋友关注模型基于Redis实现  
8、微博附近的人基于Redis实现  
9、电商购物车如何用Redis实现  
10、电商推荐系统如何用Redis实现

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1.  Innodb存储基本单位页结构详解
2.  索引底层原理与执行流程精讲
3.  Mysql是如何选择最优索引的
4.  覆盖索引底层原理与执行流程精讲
5.  索引下推底层原理与执行流程精讲
6.  Mysql为什么会出现索引失效
7.  亿级流量下Mysql索引优化策略
8.  一线大厂为什么要基于Mysql开发自研数据库

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1.Zookeeper原子广播协议(Zab)底层原理详解  
2.Zab&Raft&Paxos的算法过程与异同点分析  
3.快速领导者选举算法底层工作流程解析  
4.过半机制与两阶段提交底层核心源码详解  
5.云环境下Zookeeper集群会不会出现脑裂？  
6.高性能Zookeeper&Redis分布式锁原理分析

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1、synchronized volatile的CPU原语是如何实现的？  
2、线程底层原理与线程池与线程性能如何对比？  
3、无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁有什么差别？  
4、Java中用到的线程调度算法是什么？  
5、阿里巴巴开发手册为何不推荐使用自带的线程池工具类？

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1.深入源码详解Bean的生命周期  
2.深入源码讲解SpringAOP底层原理  
3.深入源码讲解推断构造方法底层原理  
4.深入源码分析@Autowired底层原理  
5.深入源码分析@Resource底层原理  
6.深入源码讲解Spring事务底层原理  
7.深入源码讲解Configuration底层原理  
8.深入源码讲解Spring启动步骤

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2、RabbitMQ特性深度剖析  
3、RabbitMQ工作模式深度剖析  
4、RabbitMQ消息投递解密与实战演练  
5、RabbitMQ削峰限流实战  
6、RabbitMQ实现消息可靠投递  
7、RabbitMQ集群高可用架构实战  
8、RabbitMQ线上消息积压、重复消费、消息丢失解决方案

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1、开源框架Mybatis源码如何学习  
2、源码中用到了哪些设计模式  
3、Mybatis如何获取数据库源  
4、Mybatis如何执行SQL语句  
5、Mybatis结果集处理源码分析  
6、Mybatis执行器原理深入分析  
7、一级和二级缓存实现原理  
8、MybatisPlus原理详解  
9、数据库与缓存一致性问题解决方案

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1、ElasticSearch快速入门  
2、ElasticSearch应用场景详解  
3、ElasticSearch底层原理深度剖析  
4、ElasticSearch数据管理详解  
5、Java API整合ElasticSearch实战  
6、百度、维基百科等搜索技术如何实现  
7、ElasticSearch集群高可用环境快速实战  
8、ElasticSearch集群脑裂问题如何解决  
9、IK分词器源码升级改造实现自定义词库热更新  
10、大厂面试ElasticSearch都问了什么

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1、BIO&NIO&AIO模型快速实战  
2、深入Hotspot源码理解NIO多路复用器  
3、深入Linux内核理解Epoll事件轮询模型  
4、阿里面试问的select、poll、epoll模型的区别  
5、深入Redis源码理解Redis高并发线程模型  
6、Reactor响应式编程设计模式精讲  
7、Netty主从Reactor高并发线程模型精讲  
8、彻底讲透同步异步阻塞非阻塞

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1、Redis快速介绍与使用  
2、Redis客户端通讯分层详解  
3、TCP/UDP协议传输控制协议详解  
4、Jedis通讯与发送数据窃取分析  
5、协议数据深入详解与分析  
6、模拟实现Redis底层通讯协议  
7、Redis底层数据结构详解

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1、Redis核心数据存储结构精讲  
2、Redis底层string编码int&embstr&raw详解  
3、Redis底层压缩列表&跳表&哈希表详解  
4、Redis底层ZSet实现压缩列表和跳表如何选择  
5、微博与微信消息流Redis实现  
6、微信点赞、收藏与标签基于Redis实现  
7、微博与微信朋友关注模型基于Redis实现  
8、微博附近的人基于Redis实现  
9、电商购物车如何用Redis实现  
10、电商推荐系统如何用Redis实现

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1、线程底层原理与线程池与线程性能对比  
2、可缓存线程池使用与原理深入详解  
3、固定个数线程池使用与原理深入详解  
4、单线程池使用与原理深入详解  
5、提交任务时execute和submit方法的区别?  
6、阿里巴巴开发手册为何不推荐使用自带的线程池工具类  
7、阿里巴巴生产环境中线程池如何调优使用？  
8、在线程中你怎么处理不可捕捉异常?

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1、亿级流量电商网站微服务架构详解  
2、Nacos注册中心实现电商微服务拆分实战  
3、Nacos如何支撑双十一上百万服务实例的访问  
4、Sentinel如何抗住阿里近十年双十一流量洪峰  
5、Sentinel底层如何计算双十一线上系统实时QPS  
6、阿里微服务分布式事务控制Seata实战  
7、统一路由&大促限流&安全认证网关Gateway实战  
8、双十一线上服务调用链路追踪SkyWalking详解  
9、微服务自动化监控Prometheus&Grafana详解  
10、阿里京东双十一后端微服务中台架构剖析

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1、Mybatis源码中用到了哪些设计模式  
2、Mybatis如何获取数据库源  
3、Mybatis如何执行SQL语句  
4、Mybatis结果集处理源码分析  
5、Mybatis执行器原理深入分析  
6、一级和二级缓存实现原理  
7、Mybatis插件原理机制详解  
8、数据库与缓存一致性问题解决方案

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1、ElasticSearch快速入门  
2、ElasticSearch底层原理深度剖析  
3、ElasticSearch数据管理详解  
4、Java API整合ElasticSearch实战  
5、百度、维基百科等搜索技术如何实现  
6、ElasticSearch集群高可用环境快速实战  
7、ElasticSearch集群脑裂问题如何解决  
8、ElasticSearch集群架构读写原理剖析  
9、IK分词器源码升级改造实现自定义词库热更新  
10、ElasticSearch文档算分原理解密  
11、大厂面试ElasticSearch都问了什么

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1、深入字节码剖析Java虚拟机内存模型  
2、JVM垃圾收集机制详解  
3、从蚂蚁金服面试题窥探STW机制  
4、阿里巴巴内部JVM调优工具Arthas详解  
5、双十一亿级电商网站JVM参数调优实战  
6、双十一高并发秒杀系统JVM调优实战  
7、单机几十万并发的系统JVM如何优化  
8、垃圾收集器CMS&G1&ZGC设计原理  
9、高并发系统使用CMS&G1&ZGC的区别  
10、动手实战优化自己公司线上系统JVM

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1、CPU多核并发缓存架构解析  
2、Java多线程内存模型JMM底层原理详解  
3、内存模型底层八大原子操作是什么  
4、CPU缓存一致性协议剖析  
5、深入汇编底层理解volatile关键字  
6、CPU指令重排是怎么回事  
7、高并发下双重检测锁DCL指令重排问题剖析  
8、as-if-serial与happens-before原则详解  
9、深入Hotspot源码理解内存屏障如何禁止指令重排  
10、从Spring Cloud微服务框架源码看下并发编程的应用

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1、RabbitMQ快速实战  
2、RabbitMQ特性深度剖析  
3、RabbitMQ工作模式深度剖析  
4、RabbitMQ消息投递解密与实战演练  
5、RabbitMQ削峰限流实战  
6、RabbitMQ实现消息可靠投递  
7、RabbitMQ集群高可用架构实战  
8、RabbitMQ线上消息积、重复消费等解决方案  
9、大厂面试MQ消息中间件都问了什么

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1、手写源码实现Spring启动流程  
2、手写源码实现Spring扫描流程  
3、手写源码实现Spring依赖注入流程  
4、手写源码实现Spring生命周期流程  
5、手写源码实现Spring后置处理器流程  
6、手写源码实现Spring中AOP底层流程

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1、线程底层原理与线程池与线程性能对比  
2、可缓存线程池使用与原理深入详解  
3、固定个数线程池使用与原理深入详解  
4、单线程池使用与原理深入详解  
5、阿里巴巴开发手册为何不推荐使用自带的线程池工具类  
6、阿里巴巴生产环境中线程池如何调优使用？  
7、在实战中多线程你怎么处理不可捕捉异常?

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1、JVM可回收垃圾对象概述  
2、JVM垃圾定位算法详解  
3、JVM垃圾回收算法详解  
4、Serial&Parallel&CMS垃圾回收器深度剖析  
5、G1&ZGC垃圾回收器详解  
6、垃圾收集算法底层实现细节解密  
7、JVM内存模型深度剖析  
8、JVM垃圾回收调优工具使用详解  
9、不同垃圾收集器如何实现技术选型  
10、百万级交易系统JVM内存调优实战

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1、Spring MVC整合Tomcat底层原理分析  
2、DispatcherServlet底层工作原理分析  
3、Spring MVC零配置底层原理分析  
4、Spring Boot整合Tomcat底层原理分析  
5、Spring Boot中Tomcat启动原理分析  
6、Spring Boot零配置底层原理分析

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1、用Netty十分钟开发一个聊天室  
2、Netty异步非阻塞线程模型精讲  
3、深入Netty源码理解Netty对NIO模型的封装  
4、Netty主从Reactor高并发线程模型源码剖析  
5、单机百万连接Netty高并发架构实现  
6、深入Netty源码理解零拷贝机制  
7、Netty长连接心跳保活机制源码剖析  
8、基于Netty设计微信钉钉后端高并发IM架构

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1、SpringIOC之Bean生命周期重点步骤详解  
2、SpringIOC之依赖自动注入六层筛选源码剖析  
3、SpringAOP之核心底层原理深入剖析  
4、SpringAOP之事务核心底层原理深度剖析  
5、Spring容器之BeanFactory架构设计剖析  
6、Spring容器之ApplicationContex架构设计剖析  
7、Spring扩展之与第三方框架整合的底层工作原理  
8、参考Spring如何给公司内部设计一个开发框架

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1、从java.exe开始讲透Java类加载全过程  
2、从JDK源码级别剖析JVM核心类加载器  
3、从JDK源码级别剖析类加载双亲委派机制  
4、手写自定义类加载器打破双亲委派机制  
5、阿里P7面试题Tomcat类加载机制深度剖析  
6、手写Tomcat类加载器实现多版本代码共存隔离  
7、成为Java顶尖高手的正确姿势你掌握了吗

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1、亿级流量电商网站微服务架构详解  
2、Nacos注册中心实现电商微服务拆分实战  
3、Nacos如何支撑双十一上百万服务实例的访问  
4、Sentinel如何抗住阿里近十年双十一流量洪峰  
5、Sentinel底层如何计算双十一线上系统实时QPS  
6、Sentinel限流滑动时间窗&漏桶&令牌桶算法详解  
7、阿里微服务分布式事务控制Seata实战  
8、统一路由&大促限流&安全认证网关Gateway实战  
9、双十一线上服务调用链路追踪SkyWalking详解  
10、微服务自动化监控Prometheus&Grafana详解  
11、阿里京东双十一后端微服务中台架构剖析

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1、高并发场景秒杀抢购超卖Bug实战重现  
2、秒杀抢购场景下实战JVM级别锁与分布式锁  
3、大厂分布式锁Redisson框架实战  
4、从Redisson源码剖析lua解决锁的原子性问题  
5、Redis主从架构锁失效问题及Redlock详解  
6、双十一大促如何将分布式锁性能提升100倍  
7、利用Redis缓存集群架构抗住12306和双11流量洪峰  
8、从CAP角度剖析Redis&Zookeeper锁架构异同  
9、Redis缓存与数据库双写不一致终极解决  
10、Redis缓存雪崩&穿透&失效终极解决

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1、Redis核心数据存储结构精讲  
2、基于Redis实现微博与微信核心业务  
3、Redis底层string编码int&embstr&raw详解  
4、Redis底层压缩列表&跳表&哈希表详解  
5、Redis底层ZSet实现压缩列表和跳表如何选择  
6、Redis实现微博与微信消息时间线Timeline  
7、微信点赞、收藏与标签基于Redis实现  
8、微博与微信朋友关注模型基于Redis实现  
9、美团单车查找附近的车基于Redis实现  
10、电商推荐系统如何用Redis实现

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1、千万级数据表如何用索引快速查找  
2、如何基于索引B+树精准建立高性能索引  
3、聚集索引与覆盖索引与索引下推到底是什么  
4、联合索引底层数据存储结构又是怎样的  
5、如何使用Mysql查询计划定位线上慢sql问题  
6、Mysql最左前缀优化原则是怎么回事  
7、为什么推荐使用自增整型的主键而不是UUID  
8、Mysql并发支撑底层Buffer Pool机制详解  
9、基于Prometheus&Grafana自动化监控Mysql  
10、京东阿里巴巴内部Mysql索引优化军规

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