Java后端模拟面试题集④

1.你先作个自我介绍吧

面试官您好，我叫张睿超，来自湖南长沙，大学毕业于湖南农业大学，是一名智能科学与技术专业的统招一本本科生。今天主要过来面试贵公司的Java后端开发工程师岗位。

大学里面主修的课程是Java、Python、数字图像处理、JavaEE。

大学期间，英语获得6级460分，参加过华为云的比赛，获得了全国高校绿色计算系列大赛团体三等奖。

我熟悉的技术栈在简历上都写了，我自己认为自己的亮点在以下几点：能进行简单的JVM调优；有实际处理高并发问题的经验；熟悉MySQL的操作，了解数据库调优原理；熟悉Linux的基本操作。

我自学C#两周、听学校讲解Python的Django框架2周，都写出了简单的项目；半年时间研究出了一个图像加密算法，并发表为了毕业论文。Java学习了一个学期、自学了2个月，之后在校企合作的项目中做出了这两个Java项目。

领导过小组作出Django框架的项目，参与过校企合作的两个Java项目。

了解到贵公司的业务需求偏向于xxx，我正好擅长xxx，所以我来应聘贵公司的Java开发岗位。

（或者衔接）

了解到贵公司的业务需求偏向于xxx，我最近做了一个xx项目，正好做了xxx，您看需不需要作一个简单的项目介绍。

2.你说一下这个IoC和AOP

IoC:（Inverse of Control）控制反转，也叫DI依赖注入，指的是将对象的创建权交给 Spring 容器去创建。（然后举例轮子和汽车）

其实，IoC有很多种方式。不仅是Spring技术中最常用的Bean注入，还有构造方法、Setter方法实现。

AOP：（Aspect Oriented Programming）面向切面编程，能增强Spring中具体业务的功能，能实现鉴权或公共字段填充的业务。

动态代理主要有两种方式，JDK动态代理和CGLIB动态代理。

SpringMVC用的三级缓存而不是二级缓存，其中原因之一就是方便使用AOP。

关于SpringMVC使用三级缓存，我这里可以给你讲一下，……

关于我们用AOP做的公共字段填充，我这里可以给你讲一下，……

3.JWT了解过吗，有用过吗

了解的，有用过。

JWT就是JSON Web Token，是继Cookie、Session之后一个比较好用的身份验证技术。

Cookie是HTTP协议支持的技术，这是它的优点。

但它的缺点也很明显，它不支持移动端APP，比如Android、IOS；第二点是它不安全，用户自己可以禁用Cookie；第三点是它不能跨域。

Session则是基于Cookie的服务器会话跟踪技术，优点是存储在服务端，安全。

缺点也很明显，因为是基于Cookie的，Cookie自带的毛病它都有：移动端APP不能用、用户自己可以禁用、不能跨域；除此以外，搭建了集群的服务器它也无法使用；它还占用服务器内存。

而企业常用的JWT技术则完美解决了上述的问题。PC端、移动端，它都行；集群中，它也能用；不需要服务器存储，不给服务器带来存储压力。

如果要说它有什么缺点，那就是需要自己实现吧。

那么怎么实现呢？我们这样把JWT加入我们的登录流程：

首先浏览器中访问登录界面，校验用户登录成功后，我们后端就生成一个JWT令牌，并将这个JWT令牌返回给前端。

前端拿到JWT令牌后存起来，后续的请求的请求头都带上这个。

然后后端统一拦截就检查这个JWT，就完成了校验。

JWT令牌包括三部分：

Header头，记录令牌类型、签名算法等。例如：{"alg":"HS256","type":"JWT"}

Payload有效载荷，携带一些自定义信息、默认信息等。例如：{"id":"1","username":"Tom"}

Signature签名，防止Token被篡改、确保安全性。将header、payload，加入指定秘钥，通过指定签名算法计算而来。

4.es用过吗，你们是怎么用到的

我们用到了es，在我的外卖项目中，为了提供商家搜索的功能，我们设计了es的搜索流程。

首先，基本的搜索接口4方面分别是，请求方式POST，请求路径为/shopSearch/list，请求参数有关键词、页数、分页大小、排序方式，返回值为页面结果类。

首先定义好Controller；

然后准备设置好ES官方提供的Java语言客户端，Java HighLevel Rest Client，在启动类中创建一个对应Bean，初始化时传入ES客户端的ip地址；

最后写业务处理Service层。

首先准备请求Request
然后准备DSL，包括query和请求分页
第三步发送请求
第四步进行解析

解析的具体流程是：

对响应response.getHits()初步解析
getTotalHits().value获取总条数
再getHits()获取文档数组
开始遍历，getSourcceAsString()获取文档source
然后反序列化parseObject
最后放入集合
最后的最后封装返回

然后，我们扩展基础搜索，加上过滤条件，比如在排序上，可以综合排序、销量优先、速度优先等；在优惠活动中，可以选择一些日常举办的活动；还有选择价格的范围等。

明确了业务之后，我们做具体的代码工作：

我们对对应传参的实体类进行修改，增加这些字段的选项
然后在业务逻辑，即service层中，在准备DSL的阶段增加绑定查询字段的步骤。
1. 首先构建BoolQueryBuilder bool = new ~；
2. 然后添加过滤条件：
  1. 分别判断传入的实体类中过滤参数不为空，比如优惠活动 params.getEvent()!=null && !params.getEvent().equals("")；
  2. 一旦不为空，就对构建的BoolQueryBuilder进行过滤条件的构建，即bool.filter(QueryBuilders.termQuery("event", params.getEvent());
  3. 至于价格过滤，filter中的参数是这样的：QueryBuilders.rangeQuery("price").gte(params.getMinPrice()).lte(params.getMaxPrice())
3. 最后放入查询请求的source中， request.source().query(bool);

第二个扩展是添加根据地理位置选择就近的餐馆。

这个在请求和响应中分别添加排序的操作就可以。

第三个扩展是添加店家竞价排名。

我们用function_score查询实现，它包括了3个方面要确定：

过滤条件：查询出符合条件的，进一步进行分数计算。
算分函数：计算出来分数，以便进行比较。包括
1. weight使用权重
2. random_score计算随机数
3. field_value_factor以文档中的某个字段值作为函数结果
4. script_score自定义算分函数算法
运算模式：计算的分数和原始值，原始值是根据词频等计算出的，进行操作，得到最终结果。包括
1. multiply：相乘
2. replace：用function score替换query score
3. 其它，例如：sum、avg、max、min

我们这里确定的三个方面是：

过滤条件：添加isAD字段，为true则进行加权计算
算分函数：weight
运算模式：默认的multiply

代码层面的改动，

首先在实体类中添加isAD字段

然后在DSL中绑定过滤条件时，添加算分，即

FunctionScoreQueryBuilder functionScoreQuery =QueryBuilders.functionScoreQuery(// 原始查询，相关性算分的查询boolQuery,// function score的数组new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder[]{// 其中的一个function score 元素new FunctionScoreQueryBuilder.FilterFunctionBuilder(// 过滤条件QueryBuilders.termQuery("isAD", true),// 算分函数ScoreFunctionBuilders.weightFactorFunction(10))});

最后suorce的不是bool，而是包装号的function的。

5.Neo4j数据库是怎么存数据的，里面有什么类型的节点，什么类型的路线

我们节点存的是机构，分为三种标签：一级转运中心、二级转运中心和节点。

节点的属性包括：Neo4j自带的id、业务id、名称、电话、地址、坐标等。

关系存的是路线，属性包括自带id和成本。

6.你说查询最短路线和成本最低路线，Neo4j查询语言是什么样的

Neo4j语句：

查询最短

MATCH path = shortestPath((start:AGENCY) -[*..10]-> (end:AGENCY))
WHERE start.bid = 123123 AND end.bid = 123456
RETURN path

查询成本最低

MATCH path = (start:AGENCY) -[*..10]->(end:AGENCY)
WHERE start.bid = 123123 AND end.bid = 123456
UNWIND relationships(path) AS r
WITH sum(r.cost) AS cost, path
RETURN path ORDER BY cost ASC, LENGTH(path) ASC LIMIT 1

Java语句：

查询最短

获取网点的类型
构造查询语句
执行查询
1. 设置参数
2. 设置响应数据类型
3. 对结果进行封装处理
  1. 读取节点数据，进入stream流
    1. 取第一个标签作为类型
    2. 封装好经纬度数据

    @Overridepublic TransportLineNodeDTO findShortestPath(AgencyEntity start, AgencyEntity end) {//获取网点数据在Neo4j中的类型String type = AgencyEntity.class.getAnnotation(Node.class).value()[0];//构造查询语句String cypherQuery = StrUtil.format("MATCH path = shortestPath((start:{}) -[*..10]-> (end:{}))\n" +"WHERE start.bid = $startId AND end.bid = $endId \n" +"RETURN path", type, type);//执行查询Optional<TransportLineNodeDTO> optional = this.neo4jClient.query(cypherQuery).bind(start.getBid()).to("startId") //设置参数.bind(end.getBid()).to("endId")//设置参数.fetchAs(TransportLineNodeDTO.class) //设置响应数据类型.mappedBy((typeSystem, record) -> { //对结果进行封装处理PathValue pathValue = (PathValue) record.get(0);Path path = pathValue.asPath();TransportLineNodeDTO dto = new TransportLineNodeDTO();// 读取节点数据List<OrganDTO> nodeList = StreamUtil.of(path.nodes()).map(node -> {Map<String, Object> map = node.asMap();OrganDTO organDTO = BeanUtil.toBeanIgnoreError(map, OrganDTO.class);//取第一个标签作为类型OrganTypeEnum organTypeEnum = OrganTypeEnum.valueOf(CollUtil.getFirst(node.labels()));organDTO.setType(organTypeEnum.getCode());//查询出来的数据，x：经度，y：纬度organDTO.setLatitude(BeanUtil.getProperty(map.get("location"), "y"));organDTO.setLongitude(BeanUtil.getProperty(map.get("location"), "x"));return organDTO;}).collect(Collectors.toList());dto.setNodeList(nodeList);//提取关系中的 cost 数据，进行求和计算，算出该路线的总成本double cost = StreamUtil.of(path.relationships()).mapToDouble(relationship -> {Map<String, Object> objectMap = relationship.asMap();return Convert.toDouble(objectMap.get("cost"), 0d);}).sum();dto.setCost(cost);//取2位小数dto.setCost(NumberUtil.round(dto.getCost(), 2).doubleValue());return dto;}).one();return optional.orElse(null);}

查询成本最优，略

7.你的项目是前端后端都有吗，前端有什么了解

前端我学过HTML、CSS、JS的基础，接触过一些Vue、Ajax的算法，了解最新的技术中有饿了么开发的ElementUI等。

8.你的整型数据预测，这个是做的什么预测

这个做的是拨叉整型数据的预测。拨叉是汽车上的一个零件，像一把只有两个头的叉子。从塑型的机器中做出来的初始拨叉形状精度还达不到，需要二次整型。其中，机器的参数就是我们的输入，整型的形变量就是我们的输出。我们用已经测好的数据作为训练集样本，以期预测输入参数后的形变量。

9.我看你还做了个人脸识别，是自己做的吗

是我们组做的，我是组长，负责其他模块，对这个人脸识别了解一点。

这个人脸识别调用的是训练好的模型，用opencv做的。我还记得组员解决不了，我找到了源码给他们看，他们自己看完后就完成进度了。

10.核函数了解吗

了解。它是一种数学函数，能将高维数据经过它数学函数的计算降成低维结果。

核函数有很多应用场景，其中之一就是替代SVM（支持向量机）中计算距离的函数，方便对数据分类。

11.SVM用什么核函数知道吗

一般有线性核，除此之外还有高斯核、高斯径向基函数、Sigmoid核等。

12.论文的创新点是什么

我结合了该领域的两种主流思想，位图标记与位图嵌入，并运用在经典算法中，实现了嵌入秘密信息的能力上的进步。

13.Java的基本数据类型有哪些

四类八种。

巴拉巴拉

14.说一下==和equals的区别

“==”是运算符，如果是基本数据类型，则比较存储的值；如果是引用数据类型，则比较所指向对象的地址值。
equals是Object的方法，比较的是所指向的对象的地址值，一般情况下，重写之后比较的是对象的值。

（摘自详解“==”和equals的区别）

15.Spring的配置文件有几种

3种。properties、yml和yaml。优先级顺序是：

properties>yml>yaml

此外，还有两种设置参数的方式，

一种是Java系统属性配置，格式为：-Dkey=value，这个开发人员偶尔用。例如：

-Dserver.port=9000

还有一种是命令行参数，格式为：--key=value，这个测试人员经常用。例如：

--server.port=10010

总结，有3种配置文件。

此外，这三种配置文件，加上5种设置参数方式，优先级如下（从低到高）：

application.yaml（忽略）
application.yml （企业实用）
application.properties
java系统属性（-Dxxx=xxx）
命令行参数（--xxx=xxx）（测试人员实用）

16.StringBuilder和StringBuffer有什么区别，效率的比较呢

StringBuilder是线程不安全的，效率比后者快；

StringBuffer是线程安全的，效率比前者慢；

对字符串拼接操作时，都比String快。

17.Linux想要获取当前文件夹的路径怎么办

pwd

18.有没有做项目的部署，部署过哪些项目

我们用Docker做项目的部署。

Docker是一个容器管理工具，它能将某一个组件，比如MySQL，需要运行的环境单独封装，在Linux上跑，这样就能方便地部署与使用。

首先安装Docker，镜像源之类的就不说了，直接

yum install -y docker-ce

关闭防火墙，systemctl start docker启动，docker -v查看版本，没问题就装好了。

然后是拉取镜像，比如拉取mysql，直接

docker pull mysql:latest

19.Python的Pytest框架你有了解吗

20.写过接口服务吗，后端和前端怎么交互的

写过。

前端呈现页面，用户通过浏览器操作页面，不同的操作发送HTTP请求给后端服务器，服务器对这些请求作出反应，处理业务，并查找数据库，返回响应结果给前端。

21.数据库有用过什么

有。有用过关系型数据库MySQL、非关系型数据库MongoDB、Neo4j等。

22.MySQL分类查询怎么查询

group by

23.如果我想复制一张表，该怎么写，如果我要删除/创建呢

复制：

create table 表1 select * from 表2

删除：

drop table 表1

创建：

create table 表1 if not exists

24.写过比较复杂的查询吗，复杂查询是什么样子的

写过。复杂查询通常涉及多表，需要灵活运用内外连接。比如两个表table1、table2，连接的字段为id，则写为如下：

select * from table1 as t1 inner join table2 as t2 on t1.id = t2.id where 条件1, 条件2