搜狐焦点 - java后台开发 - 面试经验

一面

1.自我介绍
2.简单的进行项目介绍
3.我看你这个项目中用到了数据库，你对这方面有什么了解，比如数据库的三大范式
第一范式（1NF）：数据表中的每一列（每个字段）必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性；
第二范式（2NF）：满足1NF后，要求表中的所有列，都必须依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系，也就是说一个表只描述一件事情；
第三范式（3NF）：必须先满足第二范式（2NF），要求：表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关，（表中的每一列只能依赖于主键）；
4.数据库索引有哪些类型，应该怎么建才能优化操作
1.唯一索引： UNIQUE
表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录，对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。
2.主键索引： primary key
数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
3.聚集索引（也叫聚簇索引）：cluster
在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。 如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

如何优化
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where，order by子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
更多的数据库优化见链接 数据库优化
5.看你在项目中使用了hibernate，简单的介绍一下它，为什么要用hibernate，他的工作原理有了解吗？
原理：
1.读取并解析配置文件
2.读取并解析映射信息，创建SessionFactory
3.打开Sesssion
4.创建事务Transation
5.持久化操作
6.提交事务
7.关闭Session
8.关闭SesstionFactory

为什么要用：
Hibernate对JDBC访问数据库的代码做了封装，大大简化了数据访问层繁琐的重复性代码。
Hibernate是一个基于JDBC的主流持久化框架，是一个优秀的ORM实现。他很大程度的简化DAO层的编码工作
Hibernate使用Java反射机制，而不是字节码增强程序来实现透明性。
.Hibernate的性能非常好，因为它是个轻量级框架。映射的灵活性很出色。它支持各种关系数据库，从一对一到多对多的各种复杂关系。
6.对Hibernate的懒加载有了解吗，说一下是什么意思？
当Hibernate在查询数据的时候，数据并没有存在与内存中，当程序真正对数据的操作时，对象才存在与内存中，就实现了延迟加载，他节省了服务器的内存开销，从而提高了服务器的性能。
7.你对Spring是怎么了解的，说一下IOC和AOP吧？
8.讲一下Bean 何时被创建的？
第一：如果你使用BeanFactory作为Spring Bean的工厂类，则所有的bean都是在第一次使用该Bean的时候实例化
第二：如果你使用ApplicationContext作为Spring Bean的工厂类，则又分为以下几种情况：
（1）：如果bean的scope是singleton的，并且lazy-init为false（默认是false，所以可以不用设置），则ApplicationContext启动的时候就实例化该Bean，并且将实例化的Bean放在一个map结构的缓存中，下次再使用该Bean的时候，直接从这个缓存中取
（2）：如果bean的scope是singleton的，并且lazy-init为true，则该Bean的实例化是在第一次使用该Bean的时候进行实例化
（3）：如果bean的scope是prototype的，则该Bean的实例化是在第一次使用该Bean的时候进行实例化
9.讲一下你是怎么用git完成项目管理的？
就讲述一下常见的git操作
10.讲一下OSI七层协议还记着么？
应用层，表示层，会话层，传输层，网络层，数据链路层，物理层
11.tcp建立连接释放连接的过程是什么？

TCP的连接建立是一个三次握手过程，目的是为了通信双方确认开始序号，以便后续
通信的有序进行。主要步骤如下：

1. 连接开始时，连接建立方(Client)发送SYN包，并包含了自己的初始序号a；
2. 连接接受方(Server)收到SYN包以后会回复一个SYN包，其中包含了对上一个a包的回应信息ACK，回应的序号为下一个希望收到包的序号，即a＋1，然后还包含了自己的初始序号b；
3. 连接建立方(Client)收到回应的SYN包以后，回复一个ACK包做响应，其中包含了下一个希望收到包的序号即b＋1。

TCP终止连接的四次握手过程如下：

1. 首先进行关闭的一方（即发送第一个FIN）将执行主动关闭，而另一方（收到这个FIN）执行被动关闭。
2. 当服务器收到这个FIN，它发回一个ACK，确认序号为收到的序号加1。和SYN一样，一个FIN将占用一个序号。
3. 同时TCP服务器还向应用程序（即丢弃服务器）传送一个文件结束符。接着这个服务器程序就关闭它的连接，导致它的TCP端发送一个FIN。
4. 客户必须发回一个确认，并将确认序号设置为收到序号加1。

12.udp和tcp的区别是什么，你觉得QQ是以udp还是tcp为主？
TCP的优点： 可靠，稳定 TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前，会有三次握手来建立连接，而且在数据传递时，有确认、窗口、重传、拥塞控制机制，在数据传完后，还会断开连接用来节约系统资源。
TCP的缺点： 慢，效率低，占用系统资源高，易被攻击 TCP在传递数据之前，要先建连接，这会消耗时间，而且在数据传递时，确认机制、重传机制、拥塞控制机制等都会消耗大量的时间，而且要在每台设备上维护所有的传输连接，事实上，每个连接都会占用系统的CPU、内存等硬件资源。 而且，因为TCP有确认机制、三次握手机制，这些也导致TCP容易被人利用，实现DOS、DDOS、CC等攻击。

UDP的优点： 快，比TCP稍安全 UDP没有TCP的握手、确认、窗口、重传、拥塞控制等机制，UDP是一个无状态的传输协议，所以它在传递数据时非常快。没有TCP的这些机制，UDP较TCP被攻击者利用的漏洞就要少一些。但UDP也是无法避免攻击的，比如：UDP Flood攻击……

UDP的缺点： 不可靠，不稳定 因为UDP没有TCP那些可靠的机制，在数据传递时，如果网络质量不好，就会很容易丢包。 基于上面的优缺点，

什么时候应该使用TCP： 当对网络通讯质量有要求的时候，比如：整个数据要准确无误的传递给对方，这往往用于一些要求可靠的应用，比如HTTP、HTTPS、FTP等传输文件的协议，POP、SMTP等邮件传输的协议。 在日常生活中，常见使用TCP协议的应用如下： 浏览器，用的HTTP FlashFXP，用的FTP Outlook，用的POP、SMTP Putty，用的Telnet、SSH QQ文件传输

什么时候应该使用UDP： 当对网络通讯质量要求不高的时候，要求网络通讯速度能尽量的快，这时就可以使用UDP。 比如，日常生活中，常见使用UDP协议的应用如下： QQ语音 QQ视频 TFTP ……

QQ采用的通信协议以UDP为主，辅以TCP协议

1. 由于QQ的服务器设计容量是海量级的应用，一台服务器要同时容纳十几万的并发连接，因此服务器端只有采用UDP协议与客户端进行通讯才能保证这种超大规模的服务。
2. QQ客户端之间的消息传送也采用了UDP模式，因为国内的网络环境非常复杂，而且很多用户采用的方式是通过代理服务器共享一条线路上网的方式，在这些复杂的情况下，客户端之间能彼此建立起来TCP连接的概率较小，严重影响传送信息的效率。而UDP包能够穿透大部分的代理服务器，因此QQ选择了UDP作为客户之间的主要通信协议。
3. 采用UDP协议，通过服务器中转方式。因此，现在的IP侦探在你仅仅跟对方发送聊天消息的时候是无法获取到IP的。

大家都知道，UDP 协议是不可靠协议，它只管发送，不管对方是否收到的，但它的传输很高效。但是，作为聊天软件，怎么可以采用这样的不可靠方式来传输消息呢？
于是，腾讯采用了上层协议来保证可靠传输：如果客户端使用UDP协议发出消息后，服务器收到该包，需要使用UDP协议发回一个应答包。如此来保证消息可以无遗漏传输。之所以会发生在客户端明明看到“消息发送失败”但对方又收到了这个消息的情况，就是因为客户端发出的消息服务器已经收到并转发成功，但客户端由于网络原因没有收到服务器的应答包引起的。
13.你对JVM有了解过吗，说一说jvm的内存模型

1、程序计数器
程序计数器（Program Counter Register）是一块较小的内存空间，它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。在虚拟机的概念模型里（仅是概念模型，各种虚拟机可能会通过一些更高效的方式去实现），字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖这个计数器来完成。

2、Java 虚拟机栈
与程序计数器一样，Java 虚拟机栈（Java Virtual Machine Stacks）也是线程私有的，它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java 方法执行的内存模型：每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧，用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。经常有人把Java 内存区分为堆内存（Heap）和栈内存（Stack），这种分法比较粗糙，Java 内存区域的划分实际上远比这复杂。这种划分方式的流行只能说明大多数程序员最关注的、与对象内存分配关系最密切的内存区域是这两块。其中所指的“堆”在后面会专门讲述，而所指的“栈”就是现在讲的虚拟机栈，或者说是虚拟机栈中的局部变量表部分。局部变量表存放了编译期可知的各种基本数据类型（boolean、byte、char、short、int、float、long、double）、对象引用（reference 类型，它不等同于对象本身，根据不同的虚拟机实现，它可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能指向一个代表对象的句柄或者其他与此对象相关的位置）和returnAddress 类型（指向了一条字节码指令的地址）。其中64 位长度的long 和double 类型的数据会占用2 个局部变量空间（Slot），其余的数据类型只占用1 个。局部变量表所需的内存空间在编译期间完成分配，当进入一个方法时，这个方法需要在帧中分配多大的局部变量空间是完全确定的，在方法运行期间不会改变局部变量表的大小。

3、本地方法栈
本地方法栈（Native Method Stacks）与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的，其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java 方法（也就是字节码）服务，而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native 方法服务。虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定，因此具体的虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机（譬如Sun HotSpot 虚拟机）直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样，本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError 和OutOfMemoryError异常。

4、Java 堆
对于大多数应用来说，Java 堆（Java Heap）是Java 虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java 堆是被所有线程共享的一块内存区域，在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例，几乎所有的对象实例都在这里分配内存。这一点在Java 虚拟机规范中的描述是：所有的对象实例以及数组都要在堆上分配①，但是随着JIT 编译器的发展与逃逸分析技术的逐渐成熟，栈上分配、标量替换②优化技术将会导致一些微妙的变化发生，所有的对象都分配在堆上也渐渐变得不是那么“绝对”了。

5、方法区
方法区（Method Area）与Java 堆一样，是各个线程共享的内存区域，它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。虽然Java 虚拟机规范把方法区描述为堆的一个逻辑部分，但是它却有一个别名叫做Non-Heap（非堆），目的应该是与Java 堆区分开来。
运行时常量池（Runtime Constant Pool）是方法区的一部分。Class 文件中除了有类的版本、字段、方法、接口等描述等信息外，还有一项信息是常量池（Constant PoolTable），用于存放编译期生成的各种字面量和符号引用，这部分内容将在类加载后存放到方法区的运行时常量池中

14.说一说垃圾回收过程，你对垃圾收集器有了解过吗
标记-清除算法
  标记-清除算法采用从根集合（GC Roots）进行扫描，对存活的对象进行标记，标记完毕后，再扫描整个空间中未被标记的对象，进行回收，如下图所示。标记-清除算法不需要进行对象的移动，只需对不存活的对象进行处理，在存活对象比较多的情况下极为高效，但由于标记-清除算法直接回收不存活的对象，因此会造成内存碎片。
  
复制算法
  复制算法的提出是为了克服句柄的开销和解决内存碎片的问题。它开始时把堆分成 一个对象 面和多个空闲面， 程序从对象面为对象分配空间，当对象满了，基于copying算法的垃圾 收集就从根集合（GC Roots）中扫描活动对象，并将每个 活动对象复制到空闲面(使得活动对象所占的内存之间没有空闲洞)，这样空闲面变成了对象面，原来的对象面变成了空闲面，程序会在新的对象面中分配内存。
  
标记-整理算法
  标记-整理算法采用标记-清除算法一样的方式进行对象的标记，但在清除时不同，在回收不存活的对象占用的空间后，会将所有的存活对象往左端空闲空间移动，并更新对应的指针。标记-整理算法是在标记-清除算法的基础上，又进行了对象的移动，因此成本更高，但是却解决了内存碎片的问题。
  
分代收集算法是目前大部分JVM的垃圾收集器采用的算法。它的核心思想是根据对象存活的生命周期将内存划分为若干个不同的区域。一般情况下将堆区划分为老年代（Tenured Generation）和新生代（Young Generation），在堆区之外还有一个代就是永久代（Permanet Generation）。老年代的特点是每次垃圾收集时只有少量对象需要被回收，而新生代的特点是每次垃圾回收时都有大量的对象需要被回收，那么就可以根据不同代的特点采取最适合的收集算法

年轻代（Young Generation）的回收算法
a) 所有新生成的对象首先都是放在年轻代的。年轻代的目标就是尽可能快速的收集掉那些生命周期短的对象。
b) 新生代内存按照8:1:1的比例分为一个eden区和两个survivor(survivor0,survivor1)区。一个Eden区，两个 Survivor区(一般而言)。大部分对象在Eden区中生成。回收时先将eden区存活对象复制到一个survivor0区，然后清空eden区，当这个survivor0区也存放满了时，则将eden区和survivor0区存活对象复制到另一个survivor1区，然后清空eden和这个survivor0区，此时survivor0区是空的，然后将survivor0区和survivor1区交换，即保持survivor1区为空， 如此往复。
c) 当survivor1区不足以存放 eden和survivor0的存活对象时，就将存活对象直接存放到老年代。若是老年代也满了就会触发一次Full GC，也就是新生代、老年代都进行回收。
d) 新生代发生的GC也叫做Minor GC，MinorGC发生频率比较高(不一定等Eden区满了才触发)。
老年代（Old Generation）的回收算法
a) 在年轻代中经历了N次垃圾回收后仍然存活的对象，就会被放到年老代中。因此，可以认为年老代中存放的都是一些生命周期较长的对象。
b) 内存比新生代也大很多(大概比例是1:2)，当老年代内存满时触发Major GC即Full GC，Full GC发生频率比较低，老年代对象存活时间比较长，存活率标记高。

主流的虚拟机一般采用的是分代收集
15.我如何判断一个对象是否存活呢

  通过可达性分析法，程序把所有的引用关系看作一张图，从一个节点GC ROOT开始，寻找对应的引用节点，找到这个节点以后，继续寻找这个节点的引用节点，当所有的引用节点寻找完毕之后，剩余的节点则被认为是没有被引用到的节点，即无用的节点，无用的节点将会被判定为是可回收的对象。

在Java语言中，可作为GC Roots的对象包括下面几种：

a) 虚拟机栈中引用的对象（栈帧中的本地变量表）；

b) 方法区中类静态属性引用的对象；

c) 方法区中常量引用的对象；

d) 本地方法栈中JNI（Native方法）引用的对象。
16.Spring的IOC容器你觉得是哪种数据类型呢
map
17.那么你对hashmap有过了解吗，他是如何把一个key，value键值对放进去的
首先讲一下hashmap是一个怎样的数据结构，然后如何散列，如果遇到冲突采用链地址法，如果链超过长度则转为红黑树，具体请看链接。
HashMap实现原理及源码分析
18.非递归实现二叉树的前序遍历
前序遍历非递归

  public void preOrder1(BinaryNode Node)
  {
      Stack stack = new Stack<>();
      while(Node != null || !stack.empty())
      {
          while(Node != null)
          {
              System.out.print(Node.element + "   ");
              stack.push(Node);
              Node = Node.left;
          }
          if(!stack.empty())
          {
              Node = stack.pop();
              Node = Node.right;
          }
      }
  }

 **中序遍历非递归**
 
 ```
public void midOrder1(BinaryNode Node)
{
    Stack stack = new Stack<>();
    while(Node != null || !stack.empty())
    {
        while (Node != null)
        {
            stack.push(Node);
            Node = Node.left;
        }
        if(!stack.empty())
        {
            Node = stack.pop();
            System.out.print(Node.element + "   ");
            Node = Node.right;
        }
    }
}

  ***后序遍历非递归*** 
    public void posOrder1(BinaryNode Node)
    {
        Stack stack1 = new Stack<>();
        Stack stack2 = new Stack<>();
        int i = 1;
        while(Node != null || !stack1.empty())
        {
            while (Node != null)
            {
                stack1.push(Node);
                stack2.push(0);
                Node = Node.left;
            }

            while(!stack1.empty() && stack2.peek() == i)
            {
                stack2.pop();
                System.out.print(stack1.pop().element + "   ");
            }

            if(!stack1.empty())
            {
                stack2.pop();
                stack2.push(1);
                Node = stack1.peek();
                Node = Node.right;
            }
        }
    }

二面

leeder让我讲讲我项目中感觉实现最好的是哪里，是怎么完成的，然后整个面试环节围绕着项目，最后让写了一个算法题：两个排好序的数组，如何在O（log2n）实现找到中位数
在此给出buildCourage大佬给出的解析，大家有兴趣可以去他的博客逛逛，很有多实用的技术资料
对于这两个数组而言分别取他们的中位数，X[n/2],Y[n/2]；比较两数的大小，若X[n/2]>Y[n/2]，那么我们可以舍去X[n/2]之后和Y[n/2]之前的数；若X[n/2]

---

    public static double findMedianSortedArrays3(int[] nums1, int[] nums2) {
        int length1 = nums1.length;
        int length2 = nums2.length;
        int lengthall = length1 + length2;
        int l = (lengthall+1)/2;
        int r = (lengthall+2)/2;
 
        return (getKMin(nums1,0,nums2,0,l)+getKMin(nums1,0,nums2,0,r))*1.0/2;
    }
    public static int getKMin(int[] A, int Astart, int[] B, int Bstart, int k){
        if (Astart>A.length-1){
            return B[Bstart + k -1];
        }
        if (Bstart>B.length-1){
            return A[Astart + k -1];
        }
        if (k==1){
            return Math.min(A[Astart],B[Bstart]);
        }
 
        int Amin = Integer.MAX_VALUE,Bmin = Integer.MAX_VALUE;
        if (Astart + k/2 -1 < A.length){
            Amin = A[Astart + k/2 -1];
        }
        if (Bstart + k/2 -1 < B.length){
            Bmin = B[Bstart + k/2 -1];
        }
 
        return Amin < Bmin ? getKMin(A,Astart + k/2, B, Bstart,k-k/2):getKMin(A,Astart,B,Bstart+k/2,k-k/2);

博客参考：
Tcp三次握手连接和四次挥手断开过程详解
TCP和UDP的优缺点及区别
QQ 为什么以 UDP 协议为主，以 TCP 协议为辅？
深入理解JVM—JVM内存模型
扒一扒JVM的垃圾回收机制