2018最新Java面试78题：数据结构+网络+NoSQL+分布式架构

算法和数据结构

• 数组、链表、二叉树、队列、栈的各种操作（性能，场景）
• 二分查找和各种变种的二分查找
• 各类排序算法以及复杂度分析（快排、归并、堆）
• 各类算法题（手写）
• 理解并可以分析时间和空间复杂度。
• 动态规划（笔试回回有。。）、贪心。
• 红黑树、AVL树、Hash树、Tire树、B树、B+树。
• 图算法（比较少，也就两个最短路径算法理解吧）

计算机网络

1.OSI7层模型（TCP4层）

• 每层的协议
• url到页面的过程

2.HTTP

• http/https 1.0、1.1、2.0
• get/post 以及幂等性
• http 协议头相关
• 网络攻击（CSRF、XSS）

3.TCP/IP

• 三次握手、四次挥手
• 拥塞控制（过程、阈值）
• 流量控制与滑动窗口
• TCP与UDP比较
• 子网划分（一般只有笔试有）
• DDos攻击

4.IO/NIO/AIO

• 三者原理，各个语言是怎么实现的
• Netty
• Linux内核select poll epoll

数据库（最多的还是mysql，Nosql有redis）

1.mysql和nosql

• 索引（包括分类及优化方式，失效条件，底层结构）
• sql语法（join，union，子查询，having，group by）
• 引擎对比（InnoDB，MyISAM）
• 数据库的锁（行锁，表锁，页级锁，意向锁，读锁，写锁，悲观锁，乐观锁，以及加锁的select sql方式）
• 隔离级别，依次解决的问题（脏读、不可重复读、幻读）
• 事务的ACID
• B树、B+树
• 优化（explain，慢查询，show profile）
• 数据库的范式。
• 分库分表，主从复制，读写分离。
• Nosql相关（redis和memcached区别之类的，如果你熟悉redis，redis还有一堆要问的）

2.操作系统：

• 进程通信IPC（几种方式），与线程区别
• OS的几种策略（页面置换，进程调度等，每个里面有几种算法）
• 互斥与死锁相关的
• linux常用命令（问的时候都会给具体某一个场景）
• Linux内核相关（select、poll、epoll）

3.编程语言（这里只说Java）：

• 把我之后的面经过一遍，Java感觉覆盖的就差不多了，不过下面还是分个类。
• Java基础（面向对象、四个特性、重载重写、static和final等等很多东西）
• 集合（HashMap、ConcurrentHashMap、各种List，最好结合源码看）
• 并发和多线程（线程池、SYNC和Lock锁机制、线程通信、volatile、ThreadLocal、CyclicBarrier、Atom包、CountDownLatch、AQS、CAS原理等等）
• JVM（内存模型、GC垃圾回收，包括分代，GC算法，收集器、类加载和双亲委派、JVM调优，内存泄漏和内存溢出）
• IO/NIO相关
• 反射和代理、异常、Java8相关、序列化
• 设计模式（常用的，jdk中有的）
• Web相关（servlet、cookie/session、Spring 、Mybatis、Tomcat、Hibernate等） 、ioc、mvc、事务、动态代理>
• 看jdk源码

项目实战经历

• 这个每个人的项目不同，覆盖的技术也不一样，所以不能统一去说。
• 这里的技巧呢，无非是找到自己项目中的亮点，简历上叙述的简练并且吸引眼球，同时自己要很熟悉这个点（毕竟可以提前准备）
• 最好自己多练，就像有个剧本或者稿子一样，保证面试中可以很熟练通俗地讲出，并且让人听着很舒服。

分布式架构：

• CAP原理和BASE理论。
• Nosql与KV存储（redis，hbase，mongodb，memcached等）
• 服务化理论（包括服务发现、治理等，zookeeper、etcd、springcloud微服务、）
• 负载均衡（原理、cdn、一致性hash）
• RPC框架（包括整体的一些框架理论，通信的netty，序列化协议thrift，protobuff等）
• 消息队列（原理、kafka，activeMQ，rocketMQ）
• 分布式存储系统（GFS、HDFS、fastDFS）、存储模型（skipList、LSM等）
• 分布式事务、分布式锁等

脚本语言：（只是作为横向扩充，一般问到linux也会问问shell脚本）

• python
• php
• shell
• golang
• …

大数据与数据分析：

• hadoop生态圈（hive、hbase、hdfs、zookeeper、storm、kafka）
• spark体系
• 语言：python、R、scala
• 搜索引擎与技术

机器学习算法：

• 模型和算法很多。不细说了，如果很熟练就去投算法，国内很多公司都算法岗都很稀缺，其他岗可以大概了解下理论。

其他工具的理论和使用：

• 这个更多了，问的多的比如git、docker、maven/gradle、Jenkins等等，自己需要的话选择性地去学。

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