快醒醒吧！来自大厂面试官的MySQL灵魂十连问

面：为什么要使用双亲委派机制去加载类？

答：避免多份同样字节码的加载，浪费内存。

类的加载方式

• 隐式加载：new
• 显示加载：loadClass、forName等

类的装载过程如下图：

面：loadClass和forName的区别？

• Class.forName得到的class是已经初始化完成了的 （MySQL加载驱动时，需要调用静态代码块完成一些操作）
• ClassLoader.loadClass得到的class是还没有链接的。（用于Spring IoC中的延迟加载机制）

Java内存模型

JVM内存模型——JDK8如下图所示：

• 线程私有：程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈
• 线程共享：MetaSpace、Java堆

程序计数器（PC）

• 当前线程所执行的字节码行号指示器（逻辑）
• 通过改变计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令
• 和线程是一对一的关系即“线程私有”
• 对Java方法计数，如果是Native方法则计数器的值为Undefined
• 不会发生内存泄漏

Java虚拟机栈（Stack）

• Java方法执行的内存模型
• 包含多个栈帧（一个栈帧包括局部变量表、操作栈、动态链接、返回地址等，方法的调用即对于栈帧从虚拟机Stack中入栈到出栈的过程）
• 当线程请求的栈深度超过最大值，会抛出 StackOverflowError 异常；
• 栈进行动态扩展时如果无法申请到足够内存，会抛出 OutOfMemoryError 异常。

本地方法栈

与虚拟机栈相似，主要作用于标注了native的方法。

元空间（MetaSpace）

用于存放已被加载的类信息、常量、静态变量。

面：谈谈元空间（MetaSpace）和永久代（PermGen）的区别？

• 均是方法区（JVM的一种规范）的实现
• JDK8后元空间替代了永久代
• 元空间使用本地内存，而永久代使用的是jvm内存，这解决了空间不足的问题。

面：MetaSpace相比PermGen的优势？

• 字符串常量池（JDK1.7开始移动到Java堆中）存在与永久代中，容易出现性能问题和内存溢出
• 类的方法的信息大小难以确定，给永久代的大小的指定带来了困难
• 永久代会为GC带来不必要的复杂性
• 方便HotSpot与其他JVM如Jrockit的集成（因为永久代是HotSpot独有的）

Java堆（Heap）

• 是对象实例的分配区域
• GC管理的主要区域

面：说说JVM三大性能调优参数-Xms、-Xmx、-Xss的含义？

java -Xms128m -Xmx128m -Xss256k -jar xxx.jar

• -Xss：规定了每个线程虚拟机栈（堆栈）的大小
• -Xms：堆的初始值
• -Xmx：堆能达到的最大值

一般将-Xms与-Xmx设置为同样的数值，避免堆扩容时发生的内存抖动，影响程序的稳定性。

内存分配策略

• 静态存储：编译时确定每个数据目标在运行时的存储空间需求
• 栈式存储：数据区需求在编译时未知，在运行时模块入口前确定
• 堆式存储：编译时或运行时模块入口都无法确定需求，需要动态分配

面：谈谈Java内存模型中堆和栈的区别与联系？

• 联系：引用对象、数组时，栈里定义变量来保存堆中目标的首地址
• 管理方式：栈自动释放，堆需要GC
• 空间大小：一般栈比堆小
• 碎片相关：栈产生的内存碎片远小于堆
• 分配方式：栈支持静态和动态分配，而堆仅支持动态分配
• 效率：栈的效率比堆高（栈只有入栈与出栈）

面：请解释下JDK6和JDK6+下intern（）方法的区别？

• JDK6：当调用intern方法时，如果字符串常量池先前已创建出该字符串对象，则返回池中的该字符串的引用。否则将此字符串对象添加到字符串常量池中，并且返回该字符串对象的引用。
• JDK6+：当调用intern方法时，如果字符串常量池先前已创建出该字符串对象，则返回池中该字符串的引用。否则，如果该字符串对象已经存在与Java堆中，则将堆中对此对象的引用添加到字符串常量池中，并且返回该引用；如果堆中不存在该对象，则在字符串常量池中创建该字符串并返回其引用。

总结：绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图（xmind）

其实关于Kafka，能问的问题实在是太多了，扒了几天，最终筛选出44问：基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问，个个直戳痛点，不知道如果你不着急看答案，又能答出几个呢？

若是对Kafka的知识还回忆不起来，不妨先看我手绘的知识总结脑图（xmind不能上传，文章里用的是图片版）进行整体架构的梳理

资料领取方式：点击这里免费下载

梳理了知识，刷完了面试，如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码，那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。

• Kafka入门

• 为什么选择Kafka

• Kafka的安装、管理和配置

• Kafka的集群

• 第一个Kafka程序

• Kafka的生产者

• Kafka的消费者

• 深入理解Kafka

• 可靠的数据传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

[外链图片转存中…(img-LfXWM3pp-1625836304191)]