本次進行了一輪筆試，然后進行一面，預計一面掛了，自我感覺答得很凌亂，雖然問的基本都會。面試除了心態，還有就是充分的準備，后續多多總結關注細節吧。以下是后續整理的簡要面試提問：

1.自我介紹

1.自我簡介：畢業于西電，就職于xx廠，負責Java后臺研發
2.項目簡介及技術選型：項目，出發點及功能，技術選型：框架用的是spring boot，數據庫是mysql,持久層框架是mybatis,也在之前的項目用過jpa，jpa是一種規范，mybatis是一種具體實現，無所謂孰優孰劣，看具體場景。客戶端和服務端消息交互的語音交互部分，為了節省效率，選擇的是全雙工的websocket，其他交互則是http的rest接口為主。引進了第三方的消息交互組件activeMq，是為了解耦和異步（第三種優點是削峰，不過本項目主要是為了解耦和異步）。為了解決海量數據的存儲問題，引入了fdfs組件。本產品在部署上可分為單機和集群部署，在客戶的使用需求比較小的情況下，則使用單機模式。當客戶群體比較大則服務考慮集群模式，集群模式引入了sping cloud里的Eureka和config，配置文件托管在服務器上的git倉庫。在內部多文件處理上為了并發節省效率，使用了多線程，使用的是定長線程池。為了便于全文檢索，引入了Elasticsearch。為了對應的數據收集分析需求，還在對應的邏輯處進行埋點，以便后續運維人員對產品的各項指標把控。在功能開發完成后，配合測試人員，進行版本的冒煙、性能測和穩定性測試。版本發往現場使用后，對現場運維人員反饋的問題，進行跟蹤和排查解決。

2.多線程，關鍵字threadlocal

1.多線程使用場景： cpu利用效率更好以及響應更快。我在項目中使用的是定長線程池，因為線程是稀缺資源，如果被無限創建，則不僅消耗系統資源，還有害于系統穩定性。利用線程池，則可對線程進行相應管理，提高響應速度以及降低資源消耗。
2.threadlocal:線程局部變量，即threadlocal為每個線程創建個變量副本，那么每個線程便訪問自己的變量副本。線程變量副本存儲位置是在線程的ThreadLocalMap里。它的主要應用場景是為了解決數據庫連接和session管理的。

3.synchronized原理

1.synchronized是可修飾代碼塊、方法、對象以及類的悲觀鎖。
2.原理:在jdk1.6之前是利用了monitor對象來完成，每個對象都有個監視器鎖，當Monitor被占用時就會處于鎖定狀態，線程執行monitorenter時會嘗試進入監視器，如果monitor的進入數為0.則該線程進入monitor，且將進入數設置為1，獲取有monitor的線程重復進入，則相應加一減一。其他線程嘗試進入時，就會阻塞，直到monitor為0，則可獲取monitor的進入權。在jdk1.6及之后，為了減少獲得鎖和釋放鎖帶來的性能損耗，提高使用效率，引入了偏向鎖和輕量級鎖。鎖可從偏向鎖升級到輕量級鎖，再從輕量級鎖，升級到重量級鎖，這個鎖的升級是單向過程。
輕量級鎖，引入的本意是為了，在沒有多線程競爭的條件下，減少重量級鎖所帶來的損耗。輕量級鎖的使用場景是：多個線程交替執行同步塊的情況。如果在同一時間有多個線程同時訪問同步塊，則輕量級鎖就會膨脹為重量級鎖。
偏向鎖，引入的本意是為了減少不必要的輕量級鎖執行路徑，因為輕量級鎖的獲取與釋放依賴多次CAS原子指令。而偏向鎖，只在置換ThreadId時依賴一次CAS原子指令。相對于輕量級鎖適用于多線程交替執行同步塊的使用場景。偏向鎖的使用場景則是，單線程訪問同步塊時進一步提高性能。
更深入了解，可移步1.Java并發編程：Synchronized及其實現原理
2.Java并發編程：Synchronized底層優化（偏向鎖、輕量級鎖）

4.volitile作用

1.保證變量對所有線程的可見性。對變量的修改，會實時同步到主內存，變量的讀，也是從主內存去讀。
2.禁止被修飾 的前后代碼指令重排序優化。
詳情可移步Java并發編程：volatile關鍵字解析

5.JVM內存構造，垃圾回收機制。常量所在位置，不同版本jdk有什么區別；full gc的垃圾回收算法，及原理，標記-清理算法如何標記的，如何判斷是否被引用。

內存構造：堆、虛擬機棧、方法區、本地方法棧以及程序計數器。
JVM垃圾回收機制：標記清理算法、標記壓縮算法以及分代回收算法。
常量所在位置，根據jdk版本不同而不同，jdk1.7之前是在方法區的常量池，jdk1.7被移到堆的永久代里。jdk1.8時還是在堆里，不過永久代被元空間取而代之，常量池位置并沒變化。
full gc 的垃圾回收算法：標記清理算法和標記壓縮算法。標記清理，通過遍歷所有的Gc Roots，然后將所有Gc Roots可達對象標記為存活對象，將沒有標記的對象清除掉。

6.正則表達式使用（這個問題感覺就是面試官根據簡歷隨口問的。當時有點懵，項目用過幾次，主要用做字符串匹配）

正則表達式的三個使用場景:
1.匹配
2.切割
3.替換

7.spring boot 和spring框架的區別，spring boot用的時候踩到的坑

spring boot 是在spring的基礎上，搭建的全新的微服務框架，目的是簡化spring的搭建和開發過程，其優點如下：
1.可快速構建項目
2.對主流開發框架的無配置繼承
3.項目可獨立運行，無需依賴外部servlet容器
4.提供運行時的應用監控
5.無需配置復雜的 xml
缺點：
1.資料較少且不夠深入。
2.集成度太高，不太容易了解底層。

8.hashmap的底層實現原理

這是個老生常談的問題，基本十次面試有九次問。還是得好好縷清楚。
底層實現原理：數組+鏈表，其主干是Entry數組，包含key-value鍵值對。數組是hashmap的主體，鏈表是為了解決哈希沖突。對于查找和添加而言，若定位到位置不含鏈表，則查找很快，僅需一次尋址即可。如果含有鏈表，則遍歷鏈表，存在即覆蓋，否則新增。對于查找而言，則需要遍歷鏈表，依次通過對key對象的equals方法進行逐一對比查找。就性能考慮，鏈表越少越好。
關于不同版本的hashmap差異：在jdk1.7及之前，是數組+鏈表。在jdk8,也是數組+鏈表，不過對鏈表處進行了優化，若鏈表長度大于8，則將鏈表轉為紅黑樹。
想了解更多的話可移步HashMap實現原理及源碼分析

9.jstack、jmap及jstat

1.jstack查看服務線程，常用用法：jstack pid
2.jmap查看服務內存，常用用法：jmap pid 或jmap -histo pid 以及把內存dump到二進制文件中，用mat分析。（命令格式：jmap -dump:format=b,file=heap.bin pid）
3.jstat 實時監控資源和性能，常用用法;jstat -gc pid ，統計gc時的heap信息
更多詳情可移步tack(查看線程)、jmap(查看內存)和jstat(性能分析)命令

ps:非面試部分及附加筆試題和自己的筆試答案，僅供參考，如有不同見解，歡迎溝通交流

在線筆試部分，兩道題，限時40分鐘解答。

題目一：
現需做一個部門管理功能，如公司有多個大部門A、B、C…，每個部門下面有多個子部門，子部門還有子部門以此類推，如部門A下面有部門AB、AC、AD，部門AB下面有AE、AF，部門AC下面有AG、AH、AI，部門AE下面有AJ等，每個部門的子部門個數和部門的層數均為無限，每個部門的父部門要么沒有要么是一個。 針對上述需求完成如下題目：
1，設計表結構存儲上述部門關系；
2，定義領域模型Department類；
3，實現刪除部門方法：void delete(Integer departmentId)，要求刪除指定部門的同時刪除其下面的所有層級的子部門，如刪除部門AB的同時要刪除它的子部門AE、AF和AE的子部門AJ；

1.表結構（departmentId,parentDepartmentId）2. public class Department{/*** 部門id*/private Integer departmentId;/*** 父部門id*/private Integer parentDepartmentId;public Integer getDepartmentId() {return departmentId;}public void setDepartmentId(Integer departmentId) {this.departmentId = departmentId;}public Integer getParentDepartmentId() {return parentDepartmentId;}public void setParentDepartmentId(Integer parentDepartmentId) {this.parentDepartmentId = parentDepartmentId;} }3. public class DepartmentDao{void delete(Integer departmentId){// 判斷是否有子部門if(containsDepartmentId(departmentId)){//查詢子部門idint sunDepartmentId = selectSunDepartmentId(departmentId);// 遞歸刪除子部門delete(sunDepartmentId);}// 刪除本部門數據deleteDepartment(departmentId);} }

題目二：
設計一個棧，這個棧除了支持普通的push, pop操作之外，還提供一個函數min(), 以返回棧中元素的最小值，要求min()的時間復雜性為O(1).
提示：可以用現有的任何數據結構，如隊列、隊、另外的棧，等等。 優化：要求實現push(), pop()的時間復雜性也為O(1)

class MinStack {private Stack<Integer> dataStack;private Stack<Integer> minStack;public MinStack(){this.dataStack = new Stack<Integer>();this.minStack = new Stack<Integer>();}public void push(int x){if(this.minStack.isEmpty()){this.minStack.push(x);}else if(x <= this.min()){this.minStack.push(x);}this.dataStack.push(x);}public int pop(){if(this.dataStack.isEmpty()){throw new RuntimeException("stack is Empty");}int result = this.dataStack.pop();if(result == this.min()){this.minStack.pop();}return result;}public int top(){if(this.dataStack.isEmpty()){throw new RuntimeException("stack is Empty");} return this.dataStack.peek();}public int min(){if(this.minStack.isEmpty()){throw new RuntimeException("stack is Empty");} return this.minStack.peek();} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的蚂蚁金服面试及笔试（附自己的答案）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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