Java入门高频考查基础知识8（腾讯18问1.5万字参考答案）

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Java 是一种广泛使用的面向对象编程语言，在软件开发领域有着重要的地位。Java 提供了丰富的库和强大的特性，适用于多种应用场景，包括企业应用、移动应用、嵌入式系统等。

以下是几个面试技巧：

深入理解核心概念：确保你对 Java 的核心概念，如对象、类、继承、多态、接口、异常处理和集合等有深入理解。你应该熟悉 Java 的基本语法和常用的类库。

学习并掌握常见的数据结构和算法：Java 后端开发经常需要处理大量数据和高性能场景，熟悉常见的数据结构和算法对于解决问题至关重要。例如，了解链表、栈、队列、二叉树、哈希表、排序和搜索算法等。

深入了解数据库知识：在后端开发中，与数据库交互是一个常见的任务，熟悉关系型数据库和 NoSQL 数据库的基本概念，如数据建模、事务处理、SQL 查询、索引和性能优化等，对于面试至关重要。

掌握常用的开发框架和工具：熟悉主流的 Java 后端开发框架和工具，如 Spring、Spring Boot、Hibernate、MyBatis、RESTful API 设计、Maven/Gradle 构建工具等。了解它们的原理和使用方法，并能够用它们构建和优化应用程序。

基本的系统设计和架构知识：在面试过程中，可能会涉及到对系统设计和架构的问题，例如如何设计一个高可用性、高性能或可扩展的应用程序。了解分布式系统、负载均衡、缓存、消息队列、微服务等相关概念和常用的设计模式。

解决问题的能力：面试官通常会提出一些问题和编程挑战，用于测试你的问题解决能力和编程技巧。在准备过程中，多练习编程问题和算法题，提高解题能力和思维灵活性。学会如何分析问题并提供合理的解决方案。

强调实践经验：准备面试时，准备几个自己做过的项目或经验，介绍你在项目中所做的工作和遇到的挑战。强调你的实际经验和在项目中的贡献，这将有助于展示你的技能和能力。

学会提问和沟通：在面试过程中，面试官通常会邀请你提问。准备一些针对公司和工作的相关问题，以显示你对公司和职位的真实兴趣和主动性。同时，要注意与面试官保持良好的沟通和表达能力，清晰地回答问题。

最重要的是保持自信和冷静。提前准备，并对自己的知识和经验有自信，这样您就能在面试中展现出最佳的表现。祝您面试顺利！

一、从简历项⽬中选⼀个项⽬，说说你在其中遇到了什么重⼤挑战？以及你的解决问题的思路？

二、⼀段代码要执⾏多个redis命令，不加锁的情况下如何保证原⼦性？

三、谈谈数据结构，⽐如⼆叉树、红⿊树？

四、说说B-tree 、B+tree的区别和使⽤场景

五、mysql哪个版本哪个存储引擎的索引使⽤的B+tree，为什么不使⽤红⿊树

六、⼏种常⻅的消息中间件的区别

七、rabbitmq如何保证消息的可靠性

八、springcloud服务发现原理

九、介绍下springcloud各个组件？springcloud的注册中⼼除了eureka还可以⽤什么？

十、微服务有⼏种限流⽅式

十一、限流的情况下，服务隔离还有没有必要

十二、dubbo有⼏种负载均衡？负载均衡是在服务端还是客户端

十三、如何实现redis分布式锁？需要注意什么问题？

十四、说说你看过的源码？其中⽤到了什么设计模式或者设计亮点？

十五、如何实现aop？项⽬中哪些地⽅⽤到了 aop？

十六、Spring中bean后置处理器的作用

十七、spring bean作⽤域，什么时候使⽤request作⽤域

十八、说说下⾯这道题的结果

一、从简历项⽬中选⼀个项⽬，说说你在其中遇到了什么重⼤挑战？以及你的解决问题的思路？

从我的简历项目中，我选择了一个涉及大数据处理的项⽬。在这个项⽬中，我遇到了⼀个重⼤挑战：如何有效地处理和分析大规模数据集，并在有限的时间内得出有价值的结果。

这个挑战的困难主要表现在以下⼏个⽅⾯：

数据规模极⼤，普通的计算和存储基础设施⽆法处理。
需要进⾏复杂的数据清洗和整理，以消除噪音和异常值。
需要进⾏多维度的数据分析，从⽽得出有价值的洞见。

为了解决这个问题，我采取了以下策略：

使用云计算资源：我选择亚马逊的AWS云服务，通过其提供的高性能计算（HPC）和分布式存储服务，有效地扩展了计算和存储能力。这允许我们处理大规模数据集，同时保证了数据处理的速度和准确性。
数据预处理：我创建了一个自动化脚本，用于数据清洗和整理。这包括删除无效数据、处理缺失值、消除噪音等。通过这种方式，我们减少了数据分析时的复杂性，并提高了结果的准确性。
选择合适的数据分析方法：我结合了多种数据分析方法，包括描述性统计、可视化分析和机器学习等。这使我们能够从多个角度分析数据，更全面地理解数据集，并提取有价值的信息。
优化流程：我与团队成员密切合作，对数据处理和分析流程进行了优化。通过改进数据处理脚本、提高数据加载速度和优化分析算法，我们成功地缩短了数据处理和分析的时间。

通过实施这些策略，我成功地解决了这个挑战，并使我们的团队能够高效地处理大规模数据集，从而为我们的客户提供了更有价值的信息。这次经验教会了我如何处理复杂的大数据问题，并让我更加熟悉如何运用云计算资源进行高效的数据处理和分析。

以上回答仅供参考回答结构，要以自己实际项目为准。

二、⼀段代码要执⾏多个redis命令，不加锁的情况下如何保证原⼦性？

在不加锁的情况下，可以使用 Redis 的事务机制来保证多个 Redis 命令的原子性。Redis 的事务使用 MULTI、EXEC、WATCH 和 UNWATCH 命令来实现。

事务的基本流程如下：

使用 MULTI 命令开启事务。
执行多个 Redis 命令，这些命令会被放入一个队列中，而不是立即执行。
使用 EXEC 命令提交事务，Redis 会依次执行队列中的命令。
如果在执行事务期间有其他客户端修改了被 WATCH 命令监视的键值，事务会被标记为失败。
可以使用 DISCARD 命令取消事务。

在执行事务期间，其他客户端的命令请求将会被 Redis 排队等待，直到当前事务执行完毕。因此，通过使用 Redis 事务机制，可以保证多个 Redis 命令的原子性。

需要注意的是，Redis 事务并不支持回滚（Rollback）操作。如果在事务执行过程中出现错误，事务会继续执行而不会回滚已经执行的命令。因此，在使用 Redis 事务时需要特别注意异常处理和逻辑的正确性。

示例代码如下：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
jedis.watch("key1", "key2"); // 监视被事务使用的键值Transaction tx = jedis.multi(); // 开启事务
tx.set("key1", "value1");
tx.set("key2", "value2");Response<String> result1 = tx.get("key1");
Response<String> result2 = tx.get("key2");tx.exec(); // 提交事务String value1 = result1.get(); // 获取事务内的结果
String value2 = result2.get();
在这个示例中，通过 MULTI 命令开启事务，然后执行了两条 SET 命令。最后使用 EXEC 命令提交事务，并获取事务内的结果。

值得注意的是，在事务期间使用 WATCH 命令监视了 “key1” 和 “key2” 的变化。如果这两个键值在事务执行期间发生了变化，事务会被标记为失败。

通过 Redis 的事务机制，即使没有加锁，也可以保证多个 Redis 命令的原子性。

三、谈谈数据结构，⽐如⼆叉树、红⿊树？

二叉树

二叉树是一种常见的树状数据结构，每个节点最多有两个子节点。它由一组称为节点的元素组成，其中每个节点包含一个值和指向其左子节点和右子节点的引用。以下是关于二叉树的一些重要概念和特点：

根节点：二叉树的最顶层节点称为根节点。
父节点、子节点：具有连接关系的节点成对地称为父节点和子节点。每个节点可以有零、一个或两个子节点。
叶子节点：没有子节点的节点称为叶子节点（也称为终端节点）。
深度和高度：二叉树的深度是从根节点到叶子节点的最长路径上的节点数。树的高度是从根节点到最远叶子节点的路径上的边数。
二叉树的遍历：二叉树的遍历是指按照一定的顺序访问二叉树中的所有节点。常用的遍历方法有前序遍历、中序遍历和后序遍历。
前序遍历：先访问根节点，然后按照左子树-右子树的顺序递归遍历其左右子树。
中序遍历：先递归遍历左子树，然后访问根节点，最后递归遍历右子树。
后序遍历：先递归遍历左子树和右子树，然后访问根节点。
二叉查找树（Binary Search Tree，BST）：是一种特殊的二叉树，具有以下特点：
对于任意节点，其左子树中的所有节点的值都小于该节点的值。
对于任意节点，其右子树中的所有节点的值都大于该节点的值。
左右子树也分别是二叉查找树。

二叉树在实际应用中有广泛的应用，例如在数据库系统中作为索引结构，算法中的树状结构，图形结构等。了解并熟练掌握二叉树的基本概念和遍历方法，对于理解和应用许多相关领域的算法和数据结构都是非常重要的。



红黑树

红黑树是一种自平衡二叉查找树，它在计算机科学中用作实现关联数组的一种数据结构。红黑树的特点是每个节点都有一个颜色属性，可以是红色或黑色，并且通过颜色属性来满足以下条件：

每个节点要么是红色，要么是黑色。
根节点是黑色的。
每个叶子节点（NIL 节点，空节点）是黑色的。
如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定成立）。
从任一节点到其叶子节点的路径上，黑色节点的数量相同。

红黑树的插入操作遵循以下规则：

如果要插入的节点是红色的，则可以直接插入，因为红黑树的性质允许红色节点存在。
如果要插入的节点是黑色的，则需要通过一系列的旋转和颜色调整来维持红黑树的性质。

在删除操作中，红黑树同样需要进行一些调整以保持其性质。

  插入或删除

当红黑树进行插入或删除操作时，可能会破坏红黑树的平衡性质。为了确保红黑树的平衡，需要进行一系列的旋转和变色操作。



插入操作：

1. 当插入新节点时，按照二叉搜索树的规则先找到插入位置，并将新节点标记为红色。

2. 如果新节点的父节点是黑色，那么插入操作完成，红黑树仍然平衡。

3. 如果新节点的父节点是红色，根据其叔节点的颜色进行相应的调整：

如果叔节点也是红色，将父节点和叔节点的颜色都变为黑色，将祖父节点变为红色，然后以祖父节点作为当前节点继续向上调整。
如果叔节点是黑色或是空节点，需进行旋转和颜色变换来调整红黑树的平衡性：
如果新节点是其父节点的右子节点，且父节点是祖父节点的左子节点，进行左旋操作，然后以原父节点作为当前节点进行下一步操作。
如果新节点是其父节点的左子节点，且父节点是祖父节点的左子节点，进行右旋操作，并将父节点和祖父节点的颜色互换。
如果新节点是其父节点的左子节点，且父节点是祖父节点的右子节点，进行双旋操作，即先以父节点为支点进行一次右旋操作，然后再以祖父节点为支点进行一次左旋操作，最后将原父节点和祖父节点的颜色互换。

4. 插入操作完成后，将根节点颜色设置为黑色，确保红黑树的黑色平衡。



删除操作：

1. 当删除节点时，首先根据二叉搜索树规则找到要删除的节点。

2. 如果该节点只有一个子节点或没有子节点，直接删除。

3. 如果被删除的节点有两个子节点，需要找到其后继节点（即右子树中的最小节点）来替代被删除的节点，然后删除后继节点。

4. 删除后继节点会导致红黑树的平衡性质破坏，需要进行调整：

如果后继节点是红色，直接删除。
如果后继节点是黑色，需要做进一步的调整：
如果后继节点的兄弟节点是红色，进行旋转和颜色调整，将情况转化为后继节点的兄弟节点是黑色的情况。
如果后继节点的兄弟节点是黑色，并且其两个子节点都是黑色，进行颜色调整，并以其父节点为当前节点继续调整。
如果后继节点的兄弟节点是黑色，并且有一个红色子节点，进行旋转和颜色调整。

5. 删除操作完成后，需要检查根节点的颜色，将其设置为黑色。

红黑树通过这些旋转和变色操作来保持整棵树的平衡，确保树高度相对较低，从而保证了红黑树的搜索、插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)。这使得红黑树成为一种高效的自平衡查找树，被广泛应用于各种数据结构和算法的实现中。

四、说说B-tree 、B+tree的区别和使⽤场景

B-tree

· B-tree 利⽤了磁盘块的特性进⾏构建的树。每个磁盘块⼀个节点，每个节点包含了很关键字。把树的节点关键字增多后树的层级⽐原来的⼆叉树少了，减少数据查找的次数和复杂度。

· B-tree巧妙利⽤了磁盘预读原理，将⼀个节点的⼤⼩设为等于⼀个⻚（每⻚为4K），这样每个节点只需要⼀次I/O就可以完全载⼊。

· B-tree 的数据可以存在任何节点中。

B+tree

B+tree 是 B-tree 的变种， B+tree 数据只存储在叶⼦节点中。这样在B树的基础上每个节点存储的关键字数更多，树的层级更少所以查询数据更快，所有指关键字指针都存在叶⼦节点，所以每次查找的次数都相同所以查询速度更稳定;