JAVA面试宝典：2020年程序员面试必备
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简介：Java面试宝典是求职或晋升的必备参考资料，涵盖了Java、Redis、SpringBoot、Netty、虚拟机、前端、SpringCloud、MySQL和RocketMQ等热门技术领域的最新知识。掌握这些知识点不仅有助于面试成功，还能提升专业技能，在IT行业保持竞争力。
1. Java基础与核心技术
Java作为一门面向对象的编程语言，在IT行业中广泛应用。本章将深入探讨Java基础知识和核心技术，为后续章节的深入学习奠定基础。
Java基础
Java基础包括语法、数据类型、控制流和面向对象编程的基本概念。通过对这些基础知识的掌握，可以理解Java代码的结构和执行逻辑。
Java核心技术
Java核心技术涵盖了Java虚拟机（JVM）、垃圾回收、多线程、集合框架和IO操作等方面。这些核心技术是构建健壮、高效的Java应用程序的基础。深入理解这些技术，可以提升代码质量和应用程序性能。
2. Redis数据库深入解析
Redis是一款高性能、开源的NoSQL数据库，因其出色的数据结构、持久化策略和高可用特性而广泛应用于缓存、消息队列、数据共享等场景。本章将深入解析Redis的数据类型、持久化策略、高可用机制，帮助读者全面了解Redis数据库。
2.1 Redis数据类型与特性
Redis支持多种数据类型，每种类型具有不同的特性和应用场景。
2.1.1 基本数据类型
- String： 字符串类型，可存储文本、数字等任意数据。
- List： 列表类型，有序集合，支持元素插入、删除、修改等操作。
- Set： 集合类型，无序集合，元素唯一，支持集合运算。
- Hash： 哈希类型，键值对集合，可存储复杂对象。
- ZSet： 有序集合类型，元素按权重排序，支持范围查询。
2.1.2 复杂数据类型
- HyperLogLog： 基数估算类型，可高效估计大数据集的基数。
- Geo： 地理空间类型，可存储地理位置信息，支持距离查询。
- Stream： 流类型，可用于存储和处理事件数据。
- Module： 模块类型，可扩展Redis功能，实现自定义数据结构或命令。
2.2 Redis持久化策略与高可用
为了保证数据安全和可靠性，Redis提供了多种持久化策略和高可用机制。
2.2.1 持久化机制
- RDB（Redis Database）： 将整个数据库状态保存到一个二进制文件中。
- AOF（Append-Only File）： 将所有写入操作记录到一个追加文件中。
2.2.2 主从复制与哨兵系统
- 主从复制： 将一个Redis实例（主节点）的数据同步到多个Redis实例（从节点），实现数据冗余。
- 哨兵系统： 监控Redis实例的健康状态，自动故障转移，保证服务高可用。
2.2.3 集群模式
- Cluster： 将多个Redis实例组成一个集群，实现数据分片和负载均衡，提升性能和扩展性。
代码示例
持久化配置
# RDB持久化配置
rdb:
filename: dump.rdb
save:
- 900 1
- 300 10
- 60 10000
# AOF持久化配置
appendonly: yes
appendfsync: everysec
主从复制配置
# 主节点配置
replicaof: no
# 从节点配置
replicaof: <主节点IP> <主节点端口>
集群模式配置
# 集群模式配置
cluster-enabled: yes
cluster-config-file: nodes.conf
cluster-node-timeout: 15000
逻辑分析
- RDB持久化通过定期将数据库状态保存到二进制文件中，保证数据在服务器重启后恢复。
- AOF持久化通过追加记录所有写入操作，即使服务器意外重启，也可以通过回放日志恢复数据。
- 主从复制通过将主节点的数据同步到从节点，实现数据冗余和读写分离。
- 哨兵系统通过监控主节点的健康状态，在主节点故障时自动故障转移到从节点，保证服务高可用。
- 集群模式通过数据分片和负载均衡，提升性能和扩展性，满足大规模数据存储和处理的需求。
3. SpringBoot微服务实战
3.1 SpringBoot基础与自动配置原理
3.1.1 SpringBoot基础架构
SpringBoot是一个基于Spring框架的快速开发框架，它简化了Spring应用的配置和开发过程。SpringBoot的核心思想是通过自动配置和约定优于配置的方式，让开发者能够快速地搭建和部署Spring应用。
SpringBoot的架构主要包括以下组件：
- Spring Boot Starter: Starter是SpringBoot中预先定义的一组依赖项，它提供了特定功能或技术的开箱即用支持。例如，
spring-boot-starter-webStarter提供了Web开发所需的所有依赖项。 - 自动配置: SpringBoot会自动配置应用中使用的组件和依赖项，无需开发者手动配置。自动配置是通过
@SpringBootApplication注解和@EnableAutoConfiguration注解实现的。 - 约定优于配置: SpringBoot遵循约定优于配置的原则，这意味着开发者只需要遵循约定好的配置方式，而无需手动指定所有配置。例如，SpringBoot约定应用的主类必须位于
src/main/java目录下，并且必须带有@SpringBootApplication注解。
3.1.2 自动配置原理与扩展
SpringBoot的自动配置原理主要基于以下步骤：
- 扫描类路径: SpringBoot会扫描应用的类路径，查找带有
@SpringBootApplication注解的类。 - 加载SpringFactoriesLoader: SpringBoot会加载
META-INF/spring.factories文件，该文件包含了所有自动配置类的信息。 - 创建候选配置类: SpringBoot会根据
spring.factories文件中的信息，创建候选自动配置类。 - 筛选候选配置类: SpringBoot会根据应用的配置和依赖项，筛选出合适的候选配置类。
- 创建BeanDefinition: SpringBoot会为每个候选配置类创建BeanDefinition，并将其注册到Spring容器中。
开发者可以通过以下方式扩展SpringBoot的自动配置：
- 创建自定义Starter: 开发者可以创建自己的Starter，其中包含自定义的依赖项和自动配置类。
- 编写条件注解: 开发者可以编写条件注解，用于控制自动配置类的加载条件。
- 使用
@Import注解: 开发者可以使用@Import注解，手动导入所需的自动配置类。
@SpringBootApplication
public class MySpringBootApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
}
}
这段代码展示了如何使用 @SpringBootApplication 注解开启SpringBoot自动配置。
4. Netty NIO网络编程
4.1 Netty NIO基础与架构
4.1.1 Reactor模式与事件循环
Reactor模式是一种网络编程模型，它使用一个或多个事件循环（event loop）来处理来自多个客户端的I/O事件。Netty采用Reactor模式，将事件循环称为 EventLoopGroup 。
事件循环是一个无限循环，它不断轮询注册到其上的Channel，检查是否有可用的I/O事件。当检测到事件时，EventLoopGroup会将事件分发给相应的 EventLoop 进行处理。
4.1.2 Channel与ChannelHandlerContext
Channel 表示一个网络连接，它封装了底层的socket或管道。Netty提供了各种Channel实现，如SocketChannel、ServerSocketChannel等。
ChannelHandlerContext 是Channel事件处理的上下文对象，它包含了Channel、事件类型、事件触发器等信息。当Channel发生事件时，Netty会将ChannelHandlerContext传递给事件处理程序，以便处理事件。
4.2 Netty数据传输与编解码
4.2.1 ByteBuf与零拷贝
ByteBuf 是Netty用来管理和操作数据的缓冲区。它提供了高效的内存管理和零拷贝操作。零拷贝是指在数据传输过程中，避免不必要的内存拷贝，从而提高性能。
4.2.2 编解码器与协议支持
编解码器 负责将字节流编码为对象，或将对象解码为字节流。Netty提供了多种编解码器，支持各种协议，如HTTP、WebSocket、Thrift等。
4.3 Netty高级特性与应用
4.3.1 心跳检测与流量控制
心跳检测 用于检测客户端和服务器之间的连接是否正常。Netty提供了心跳检测机制，可以定期发送心跳包，以确保连接可用。
流量控制 用于限制客户端和服务器之间的数据传输速率。Netty提供了流量控制机制，可以防止一方发送过多的数据，导致另一方处理不过来。
4.3.2 线程模型与性能调优
线程模型 决定了Netty如何分配线程来处理I/O事件。Netty提供了多种线程模型，如单线程模型、多线程模型和主从模型。
性能调优 是提高Netty应用程序性能的关键。Netty提供了多种性能调优选项，如缓冲区大小、线程池大小、编解码器选择等。
5. JVM虚拟机与性能优化
5.1 JVM内存模型与垃圾回收
5.1.1 内存区域划分
JVM内存主要分为以下几个区域：
- 程序计数器： 记录当前线程执行的字节码指令地址。
- Java虚拟机栈： 存储局部变量、操作数栈、动态链接等信息。
- 本地方法栈： 存储Native方法的信息。
- 堆： 存储对象实例，是垃圾回收的主要区域。
- 方法区： 存储已加载的类信息、常量、静态变量等。
5.1.2 垃圾回收机制与算法
垃圾回收（GC）是JVM自动回收不再使用的对象的机制，主要有以下几种算法：
- 标记-清除算法： 标记不再使用的对象，然后清除标记的对象。
- 标记-整理算法： 在标记-清除的基础上，将存活的对象整理到内存的一端，提高内存利用率。
- 复制算法： 将存活的对象复制到一块新的内存区域，然后释放旧的内存区域。
- 分代收集算法： 根据对象的存活时间将堆划分为不同的代，对不同代采用不同的GC算法。
5.2 JVM类加载机制与动态代理
5.2.1 类加载过程与双亲委派模型
类加载过程主要包括加载、验证、准备、解析、初始化五个阶段。
双亲委派模型是一种类加载机制，当一个类加载器需要加载一个类时，会先委托给父类加载器加载，如果父类加载器加载失败，再由自己加载。
5.2.2 动态代理原理与应用
动态代理是一种在运行时创建代理对象的技术，主要用于以下场景：
- 增强或修改对象的行为。
- 拦截对象方法的调用。
- 实现AOP（面向切面编程）。
5.3 JVM性能调优与故障诊断
5.3.1 性能调优指标与工具
JVM性能调优主要关注以下指标：
- 内存使用： 监控堆和非堆内存的使用情况。
- CPU使用： 监控CPU利用率和线程状态。
- GC性能： 监控GC的频率、时间和类型。
常用的性能调优工具包括：
- jconsole： 图形化性能监控工具。
- jvisualvm： 更加全面的性能监控和分析工具。
- jstat： 命令行性能监控工具。
5.3.2 故障诊断与错误分析
JVM故障诊断主要通过分析日志和堆转储文件进行。
- 日志分析： 检查JVM启动日志、GC日志等，寻找异常或错误信息。
- 堆转储分析： 生成堆转储文件，使用工具（如jmap、MAT）分析堆内存的使用情况，找出内存泄漏或其他问题。
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