2018秋招京东一面（Java开发）

     面试完拖了好久了，今天咬咬牙，把面经写一下，也算是一场面试的收获之一吧。投了京东的简历，接到了笔试通知，感觉笔试做的很不好，应该是挂了，但是很幸运的居然过了，然后发了约面的邮件，本来是要去北京现场面的，但是因为我人不在北京，所以就申请了电话面试，然后就改成了电话面试。

      到了面试的时间点，这里要再说一句，面试官小哥哥真的很准时，约的上午十点面试，九点五十八面试官小哥哥的电话就来了，然后首先让我加了微信，说是微信面，就加了微信，这里说一下，那天微信不知我两谁的网不太好，通话质量不是很好。好了，废话说了一堆，总算要进入正题了。

      首先面试官小哥哥让我说一下个人的规划，可以是长期的也可以是短期的。

      我就针对这个问题，做了一下自我的技能啊，学习经历啊，个人特长啊之类的介绍，要说规划，说实话，从未走出校园的我真的不知道自己的职业生涯该怎么去规划，自己真正的规划，简而言之就是：做好现在能做的，未来再看未来的。

      接着就问了我的项目，让我介绍一下自己的项目。

      因为我的项目都是练习时做的，所以我就介绍了项目的基本模块和各模块的基本功能，项目就说了这些然后面试官说可以了，就算是过了这块儿。

      接下来全是一些基础知识问题：

1.说一下Java中的集合类

    Java中的集合类有三种：set（集合），list（数组），map（映射）。集合接口有collection和map接口，set和list实现了collection接口。

set中的元素数据类型可以是基本数据类型也可以是对象（引用类型），是不可重复的，无序的。集合中的元素无特定的排序方式，只是简单地把元素放在一起。

list中的元素数据类型只可以是基本数据类型，是有序的，可以重复。list关注的是索引，有一系列的针对于索引的方法，查询速度较快，因为list中插入和删除都会引起后边所有索引的改变，所以插入和删除相对比较慢。

map中是以键值对（key-value）的形式存储的，key是不可以重复的，value可以重复，一个key对应一个value，可以根据key找到value。对map进行遍历，先得到key的set，然后对key的set进行遍历找到对应的value。

2..多线程锁

Java中多线程锁的主要是为了解决资源竞争的问题。Java中的锁分为悲观锁和乐观锁。乐观锁是假设各线程在处理事务的时候不会互相影响，在不加锁的情况下只影响自己负责的部分资源，只有在提交数据的时候才会检查资源是否被其他线程改变，如果发生改变，才会将正在提交的事务回滚。悲观锁的思想是认为每次的资源访问都会引起资源的改变，引发线程冲突，所以始终对资源加锁，只有获得锁的线程才可以对资源进行访问。

3.Java的基本数据类型和引用类型

Java中的基本数据类型有八种：byte，int，long，short，float，double，char，boolean，

byte：在内存中占8位，即一个字节，取值范围为-128~127，默认值为0。

short：短整型，在内存中占16位，两个字节，取值范围为-32768~32767，默认值为0。

int：整型，在内存中占32位，四个字节，取值范围为-2^31~2^31-1,默认值为0。

float：浮点数，在内存中占32位，四个字节，用于存储带小数点的数，小数点后边只有6~7位有效数字，默认值为0。

long：长整型，在内存中占64位，八个字节，取值范围为-2^63~2^63-1,默认值为0L。

double：双精度浮点数，用于存储带小数点的数，在内存中占64位，八个字节，默认值为0。

char：字符型，用于存储单个字符，在内存中占16位，即两个字节，取值范围为0~65535，默认值为null。

boolean：布尔类型，占一个字节，用于判断真假（true，false），默认值为false。

引用类型指的是Java中的类，接口类型，数组类型，枚举类型，注解类型等。

基本数据类型和引用类型的区别：

基本数据类型在被创建的时候，在栈上划分一块内存，将数值直接存储在栈上。

引用类型在被创建的时候，首先在栈上给其引用（句柄）分配一块内存，而对象的具体信息存储在堆内存上，然后由栈上的引用指向堆中对象的地址。

4.数据库的优化

数据库优化的常用方法有：SQL语句的优化，索引优化，添加缓存，读写分离，分区，垂直切分建立分布式数据库，水平切分。

5.数据库的索引

数据库索引主要是为了加快查找速度，索引就是对数据库某个字段进行排序的一种方式，对数据库中的某个字段建立索引就会产生另外一种数据结构，其中保留着某个字段的值，每个值又指向与它相关的记录。这种值是经过排序的，所以在查找的时候相对更加快速。

同时，数据库建立索引又会带来一些不好的地方：

第一，索引的创建和维护也需要耗费时间，这种时间的消耗会随着数据量的增加而增加。

第二，索引也会占用物理空间，除了数据表占用的空间外，每个索引也需要占用一定的空间。

第三，当表中的数据增加，删除或修改时，索引也需要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度