这才是打开 Java 面试的正确方式“金九银十”看这个就对了

- 日理万妓 2024-03-24 23:17 23阅读 0赞

作为一个 Java 程序员，你平时总是陷在业务开发里，每天噼里啪啦忙敲着代码，上到系统开发，下到 Bug 修改，你感觉自己无所不能。然而偶尔的一次聚会，你听说和自己一起出道的同学早已经年薪 50 万，而自己却囊中羞涩。于是你也想看看新机会，找个新平台，好好发展。

但是面试的时候，当那个笑眯眯的面试官问出那些你再熟悉不过的 Java 问题时，你只是感觉似曾相识，却怎么也回答不到点上。比如 HashMap 的工作原理，再或者 volatile 的使用场景。

这个时候，你可能会怀疑自己的能力，也痛恨为什么当初自己没有好好复习。

### 两个有助于拿高薪的点 ###

1.  很多时候短暂的面试，面试官不能知道你具体的技术水平。但是你如果能给出你的 github 或者博客的地址，会让面试官眼前一亮。而且长期的更新博客，可以总结、回顾技术知识，对技术的提升有极大的帮助。
2.  很多时候，面试你的人并不一定面试是你的技术水平，你做过多少项目不是最重要的，更多的是你的表达能力、理解能力，你做的东西面试官也不一定懂，但是可以感知到你表达能力和理解能力。表述项目经验的时候需要从项目的需求、架构、技术点、自己负责开发的模块去讲述。**表述自己开发的模块尤为重要。清晰的讲完 1 个项目，远比模糊的讲完 10 个项目重要的多了。（面试造火箭，应该都懂的吧~）**

话又说回来，现在的 Java 面试真就老八股文了。我光是整理题目就理了半天，答案背也背不完，在肝了几天，跟一些资深面试官交流之后，我总结出了这套还算切实可行的八股文，尽力的去进行了精简，每一个知识点都只取一些最具有代表性的题，要不然肯定得往一千道题跑了，希望对正在秋招或者跳槽的朋友有些帮助。

### JAVA 集合 ###

1.  接口继承关系和实现
2.  List
3.  ArrayList（数组）
4.  Vector（数组实现、线程同步）
5.  LinkList（链表）
6.  Set
7.  HashSet（Hash 表）
8.  TreeSet（二叉树）

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### JVM ###

**JVM 就是 java 虚拟机,它是一个虚构出来的计算机,可在实际的计算机上模拟各种计算机的功能。JVM 有自己完善的硬件结构,例如处理器、堆栈和寄存器等,还具有相应的指令系统。**

1.  线程
2.  JVM 内存区域
3.  JVM 运行时内存
4.  垃圾回收与算法
5.  JAVA 四种引用类型
6.  GC 分代收集算法 VS 分区收集算法
7.  GC 垃圾收集器
8.  JAVA IO/NIO
9.  JVM 类加载机制

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### JAVA 多线程并发 ###

1.  JAVA 并发知识库
2.  JAVA 线程实现/创建方式
3.  4 种线程池
4.  线程生命周期(状态)
5.  终止线程 4 种方式
6.  sleep 与 wait 区别
7.  start 与 run 区别
8.  JAVA 后台线程
9.  JAVA 锁
10. 线程基本方法 4.1.11. 线程上下文切换
11. 同步锁与死锁
12. 线程池原理
13. JAVA 阻塞队列原理
14. CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore 的用法
15. volatile 关键字的作用（变量可见性、禁止重排序）
16. 如何在两个线程之间共享数据

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![format_png 5][]

### Spring 原理 ###

1.  Spring 特点
2.  Spring 核心组件
3.  Spring 常用模块
4.  Spring 主要包
5.  Spring 常用注解
6.  Spring 第三方结合
7.  Spring IOC 原理
8.  Spring APO 原理
9.  Spring MVC 原理
10. Spring Boot 原理
11. JPA 原理
12. Mybatis 缓存
13. Tomcat 架构

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### 微服务 ###

刚开始进入软件行业时还是单体应用的时代，前后端分离的概念都还没普及，开发的时候需要花大量的时间在“强大”的 JSP 上面，那时候 SOA 已经算是新技术了。现在，微服务已经大行其道，有哪个互联网产品不说自己是微服务架构呢？

1.  您对微服务有何了解？
2.  微服务架构有哪些优势？
3.  微服务有哪些特点？
4.  设计微服务的最佳实践是什么？
5.  微服务架构如何运作？
6.  微服务架构的优缺点是什么？
7.  单片，SOA 和微服务架构有什么区别？
8.  在使用微服务架构时，您面临哪些挑战？
9.  SOA 和微服务架构之间的主要区别是什么？
10. 什么是凝聚力？
11. 什么是耦合？
12. 什么是 REST / RESTful 以及它的用途是什么？

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### Netty 与 RPC ###

1.  Netty 原理
2.  Netty 高性能
3.  Netty RPC 实现
4.  关键技术
5.  核心流程
6.  消息编解码
7.  通讯过程
8.  RMI 实现方式

![format_png 10][]

### 网络 ###

1.  网络 7 层架构
2.  TCP/IP 原理
3.  TCP 三次握手/四次挥手
4.  HTTP 原理
5.  CDN 原理
6.  分发服务系统
7.  负载均衡系统
8.  管理系统

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### 日志 ###

1.  Slf4j
2.  Log4j
3.  LogBack
4.  Logback 优点
5.  ELK

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![format_png 14][]

### Kafka ###

1.  Kafka 概念
2.  Kafka 数据存储设计
3.  partition 的数据文件（offset，MessageSize，data）
4.  数据文件分段 segment（顺序读写、分段命令、二分查找）
5.  数据文件索引（分段索引、稀疏存储）
6.  生产者设计
7.  负载均衡（partition 会均衡分布到不同 broker 上）
8.  批量发送
9.  压缩（GZIP 或 Snappy）
10. 消费者设计

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### Dubbo 方面 ###

*  为什么要用 Dubbo？
 *  Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?
 *  默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗?
 *  服务调用是阻塞的吗？
 *  一般使用什么注册中心？还有别的选择吗？
 *  默认使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？
 *  服务提供者能实现失效踢出是什么原理？
 *  服务上线怎么不影响旧版本？
 *  Dubbo 推荐用什么协议？

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### Hbase ###

1.  Hbase 概念
2.  列式存储
3.  Hbase 核心概念
4.  Hbase 核心架构
5.  Hbase 的写逻辑
6.  HBase vs Cassandra
7.  MongoDB
8.  MongoDB 概念
9.  MongoDB 特点

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### Cassandra ###

1.  Cassandra 概念
2.  数据模型
3.  Cassandra 一致 Hash 和虚拟节点
4.  Gossip 协议
5.  数据复制
6.  数据写请求和协调者
7.  数据读请求和后台修复
8.  数据存储（CommitLog、MemTable、SSTable）
9.  二级索引（对要索引的 value 摘要，生成 RowKey）
10. 数据读写

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### 设计模式 ###

1.  设计原则
2.  工厂方法模式
3.  抽象工厂模式
4.  单例模式
5.  建造者模式
6.  原型模式
7.  适配器模式
8.  装饰器模式
9.  代理模式
10. 外观模式
11. 桥接模式
12. 组合模式
13. 享元模式
14. 策略模式
15. 模板方法模式
16. 观察者模式
17. 迭代子模式
18. 责任链模式
19. 命令模式
20. 备忘录模式

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### 数据库 ###

1.  存储引擎
2.  索引
3.  数据库三范式
4.  数据库是事务
5.  存储过程(特定功能的 SQL 语句集)
6.  触发器(一段能自动执行的程序)
7.  数据库并发策略
8.  数据库锁
9.  基于 Redis 分布式锁
10. 分区分表
11. 两阶段提交协议
12. 三阶段提交协议
13. 柔性事务
14. CAP

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![format_png 24][]

### 一致性算法 ###

1.  Paxos
2.  Zab
3.  Raft
4.  NWR
5.  Gossip
6.  一致性 Hash
7.  一致性 Hash 特性
8.  一致性 Hash 原理

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### JAVA 算法 ###

1.  二分查找
2.  冒泡排序算法
3.  插入排序算法
4.  快速排序算法
5.  希尔排序算法
6.  归并排序算法
7.  桶排序算法
8.  基数排序算法
9.  剪枝算法
10. 回溯算法
11. 最短路径算法
12. 最大的数组算法
13. 最长公共子序算法
14. 最小生成树算法

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![format_png 28][]

### 数据结构 ###

1.  栈（stack）
2.  队列（queue）
3.  链表（Link）
4.  散列表（Hash Table）
5.  排序二叉树
6.  红黑树
7.  B-TREE
8.  位图

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![format_png 30][]

### Hadoop ###

1.  Hadoop 概念
2.  HDFS
3.  Client
4.  NameNode
5.  Secondary NameNode
6.  DataNode
7.  MapReduce
8.  JobTracker
9.  TaskTracker
10. Task
11. Reduce Task 执行过程
12. Hadoop MapReduce 作业的生命周期
13. 作业提交与初始化
14. 任务调度与监控。
15. 任务运行环境准备
16. 任务执行
17. 作业完成

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### Spark ###

1.  Spark 概念
2.  核心架构
3.  核心组件
4.  SPARK 编程模型
5.  SPARK 计算模型
6.  SPARK 运行流程
7.  SPARK RDD 流程
8.  SPARK RDD

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### Storm ###

1.  Storm 概念
2.  集群架构
3.  Nimbus（master-代码分发给 Supervisor）
4.  Supervisor（slave-管理 Worker 进程的启动和终止）
5.  Worker（具体处理组件逻辑的进程）
6.  Task
7.  ZooKeeper
8.  编程模型（spout->tuple->bolt）
9.  opology 运行
10. Storm Streaming Grouping
11. ResourceManager
12. NodeManager
13. ApplicationMaster
14. YARN 运行流程

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### 云计算 ###

1.  SaaS
2.  PaaS
3.  IaaS
4.  Docker
5.  Openstack
6.  Namespaces
7.  进程(CLONE\_NEWPID 实现的进程隔离)
8.  Libnetwork 与网络隔离
9.  资源隔离与 CGroups
10. 镜像与 UnionFS
11. 存储驱动

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