2022.6.6 java二面 - 面试题记录

1.如何衡量一个算法的稳定性？

答：如果在一个待排序的序列中，存在2个相等的数，在排序后这2个数的相对位置保持不变，那么该排序算法就是稳定的，否则是不稳定的。

 

2.如何衡量一个算法的好坏，可以从哪些维度分析？

答：时间复杂度，空间复杂度，还有算法的稳定性*。

 

3*.手写快速排序算法

答：暂时略

 

4.jdk中对 int[] 数组是怎么排序的？如何说数据规模很大的话，有没有采取另外别的方式呢？

 

5.数据量很大(上千万，上亿)，如何快速找到一个指定的数？

暂未解决

 

6.java有内置的二分查找的api吗？如果有的话，是哪个(些)？

答：Arrays.binarySearch()

 

7.Java中的Map如何保证插入的顺序？

答：*如果是保证插入键的顺序，那么可以使用TreeMap。 

 

9.有用过TreeSet吗？如何用TreeSet对Student对象的score字段排序？

 

10.假设有一个int型的count变量，它被多个线程同时访问(生产者，消费者，包括读取跟写入)，那么可以通过哪些方式保证count变量的线程安全性(兼顾性能)？

  

12.如何防止内存泄漏？

答：

1)生命周期长的容器

这类容器，包括static字段容器，也包括声明在spring里面的bean的字段容器。由于生命周期长，如果put/remove不对称，就会产生内存泄露。如果容器大小到确定值不会再增长，就不存在泄露。

预防方法：在调用了put方法后，一定要确保有remove操作。要注意：如果在remove之前可能抛出异常，则一定要使用try…catch…finally语句来确保remove成功。

2) 未关闭的流
未关闭的网络流和文件流，会占用内存。如果存在大量的未关闭流，就会出现内存泄露。

预防办法：使用try-with-resources语法

13.对于资源型的，要如何关闭？(除了在try... finally...中的finally中关闭外)

答：使用try-with-resources

14.在生产环境运行的项目，24小时内页面一直没反应，你如何排查？

  

15.CPU 100% 如何定位？

答：

1)如果是window环境，使用任务管理器查看进程。

2)如果是Linux系统，那么可以使用top命令。

3)如果是Java进程的话，还可以使用JVisualVM来排查：通过该工具可以连到某台主机(本机或其他机器(ip, port))。

之后就可以看到相关的jvm进程信息，并且可以通过里面的控制面板的一些操作，可以看到cpu占用的一些信息等等。

该工具里面有一个抽样器，可以点击对它进行CPU抽样或者内存抽样，之后我们就可以看到一些信息，对于CPU抽样，可以看到最耗时的方法信息(是哪个全限定名类下的方法)以及线程的

CPU时间(是哪个具体的线程，显示的是线程的名称)。通过这样的话，我们就能根据方法跟线程去到项目代码里面，再去进一步定位排查我们的问题。通过该工具的话，能确定的东西并不是直接确定原因，而是确定问题发生在哪里。

>>> 分析cpu原因的话，首先看线程。

 

 

16.对于数据库表设计的范式的了解，以及一些注意事项。

 

17.单张表数据量很大，怎么处理？

*答：

1、读写分离
读写分离，将数据库的读写操作分开，比如让性能比较好的服务器去做写操作，性能一般的服务器做读操作。写入或更新操作频繁可以借助MQ，进行顺序写入或更新。
2、分库分表
分库分表是最常规有效的一种大数据解决方案。垂直拆分表，例如将表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。水平拆分表，可以按时间，根据实际情况一个月或季度创建一个表，另外还可以按类型拆分。单表拆分数据应控制在1000万以内。分库分表后要注意对SQL语句的支持，稍不小心，可能就会造成业务数据混乱等问题。
3、数据缓存
使用缓存技术降低对数据库直接访问的压力，比如使用Redis内存数据库存储热点数据，全量缓存内存占用太大，所以要识别出热点数据进行缓存，比用用户信息表，可以考虑缓存一段时间内的活跃用户。但是使用服务缓存也有缺点，最常见的问题就是“击穿”，假如缓存都失效了，这时候并发请求都去访问MySQL，此时可能造成服务器挂掉，这个时候为了避免这种情况，一般都是使用互斥量来解决这种问题。
4、SQL语句优化，尽量避免联表查询，避免递归等消耗性能的语句。表设计优化，例如单表字段不宜过多，时间类型使用TIMESTAMP，字段尽量避免NULL等。索引优化，合理创建索引，索引不是越多越好，也不是所有的字段都适合建立索引。
 

18.对数据仓库有了解吗？

答：数据仓库，英文名称Data Warehouse，简写为DW。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

 

 

 

 

附图：