揭秘互联网大厂Java后端开发面试要点与技巧，附面试流程

在当前互联网领域，Java后端开发岗位的受欢迎程度持续高涨。特别是那些知名企业的Java后端开发岗位，更是众多开发者心中的理想选择。不过，伴随行业的进步，知名企业对Java后端开发人员的面试标准也在不断提升。今日，我们将深入剖析互联网知名企业 Java 后端开发岗位面试的关键要素和应对策略，旨在帮助各位顺利获得理想的工作机会。

面试流程早知道

通常情况下，互联网大型企业的招聘面试流程主要包含两到三轮技术测试以及一轮人力资源面试，当然，某些企业可能并不设置人力资源面试这一环节。在技术测试环节，面试官一般会首先对你所申请职位所需的基础知识和业务流程进行评估。若你的回应并非十分糟糕，面试官通常会选择继续深入了解你的项目经验；换句话说，技术面试通常包括对基础知识、业务逻辑以及项目经历的全面考察。

高频知识考点梳理JAVA 基础

== 和 equals

"比较操作符 '==' 用于判定两个对象的内存位置是否一致，而 equals 方法则是用来判断两个对象的内容是否相等的。在众多类中，例如 String 类，通常会重载 equals 方法以执行内容上的比较。"若涉及自定义类型，若未重新编写 equals 方法，系统将默认调用 Object 类的 equals 方法，其作用等同于 “==”，即仅比较对象的内存地址。

ArrayList 和 LinkedList 区别

在深入分析底层的数据结构时，我们发现ArrayList是依托数组来构建的，而LinkedList则是基于链表来实现的。这种差异直接导致了它们在应用场景上的区别，ArrayList更适用于需要进行随机查找的场景，因为数组能够通过索引迅速找到所需的元素；相对地，LinkedList在执行元素的增删操作时更为高效，这是因为链表在插入或删除节点时无需像数组那样进行大量的元素移动。除此之外，LinkedList 还额外具备了 Deque 接口的功能，因此它也可以作为队列进行操作。

HashMap 的扩容机制原理

HashMap 设有负载系数，其默认数值为0.75。一旦HashMap内元素数量达到容量与负载系数的乘积，系统便会启动扩容机制。在扩容过程中，系统会生成一个新的数组，该数组的容量是原数组容量的两倍。随后，系统将原数组中的所有元素重新计算哈希值，并将它们转移至新数组中。在 JDK1.7 版本中，元素被添加到链表时使用的是头部插入的方式；然而，到了 JDK1.8，一旦链表长度达到或超过 8，系统便会将其转换成红黑树结构，并且改用尾部插入法来添加新元素，这样做旨在降低哈希冲突带来的性能损失。

JAVA 并发

同步锁Sychronized与可重入锁ReentrantLock之间的差异主要体现在以下几个方面，首先，Sychronized是Java语言中内置的同步机制，而ReentrantLock则是一个更为灵活的同步工具，它提供了更丰富的功能；其次，Sychronized的锁定和解锁操作相对简单，而ReentrantLock则允许更细粒度的控制；再者，Sychronized不支持中断操作，而ReentrantLock允许在等待锁的过程中响应中断；最后，ReentrantLock还支持公平锁与非公平锁的选择，而Sychronized则默认为非公平锁。

Synchronized 是 Java 中的一个关键字，其同步机制是在 JVM 层面得以实现的；与此同时，ReentrantLock 则是 Java.util.concurrent 包中的一个类，它所实现的同步机制是在 API 层面上进行的。在使用过程中，Synchronized 自动负责锁的获取与释放，而ReentrantLock则要求用户手动执行lock()来获取锁，以及通过unlock()来释放锁。此外，ReentrantLock还提供了更丰富的功能，例如支持可中断的锁获取以及允许用户选择公平锁或非公平锁。

ThreadLocal 的底层原理

ThreadLocal 为各个线程分配了专属的变量副本，确保了线程间的数据隔离。其实现机制依赖于 ThreadLocalMap，每个线程对象内部都配备了一个 ThreadLocalMap。在该 Map 中，ThreadLocal 对象充当键，而与之关联的缓存值则作为值存储。在调用 ThreadLocal 的 set 方法来设定一个值时，这个值实际上会被存储在对应线程的 ThreadLocalMap 中；同样地，当使用 get 方法来检索值时，也是从该线程的 ThreadLocalMap 中提取。在使用线程池时，若对 ThreadLocal 未进行手动清理，将可能引发内存泄漏问题。这是因为线程池中的线程难以被回收，同时 ThreadLocalMap 中的 Entry 对象通过强引用方式关联 ThreadLocal 及其值对象，使得 Entry 对象难以被垃圾回收。在 ThreadLocal 对象使用完毕后，需手动执行 remove 操作以销毁 Entry 对象。

线程池的底层工作原理

线程池内设定了数个重要参数，包括核心线程数（corePoolSize）、最大线程数（maximumPoolSize）以及阻塞队列（workQueue）等。任务一旦提交至线程池，系统将首先检查核心线程数是否已达到上限，若未满，便会启动新的核心线程以处理该任务；若核心线程数已达上限，任务则会被转入阻塞队列等待执行。若阻塞队列达到饱和状态，系统将检查当前线程数是否达到上限。若线程数尚未达到上限，系统将启动非核心线程以处理任务。反之，若线程数已达到最大限制，系统将依照预设的饱和策略（例如中止策略、调用者运行策略等）对任务进行处理。

JVM

GC 如何判断对象可以被回收

存在两种主要策略，其一为引用计数法，即对目标实体增设一个引用计数器，每当有其他部分对其引用，计数器数值便增加一；一旦引用关系终止，计数器数值则相应减少一。当计数器归零，意味着该实体可被回收。然而，此法易受循环引用困扰，因此 Java 虚拟机选择了可达性分析算法来处理。该算法以所谓的“GC Roots”对象为起点，由此节点向下进行追踪，这些追踪路径统称为引用链。当某个对象与GC Roots之间不存在任何引用链时，即表明该对象已无任何引用，从而判定其不可被使用，进而可被回收处理。

JVM 内存模型

Java虚拟机内存主要由堆内存、方法区、虚拟机栈、本地方法栈以及程序计数器这五个部分构成。堆是 Java 对象创建的场所，同时也是垃圾回收的关键区域，它可细分为新生代与老年代两部分；方法区主要用来存放虚拟机加载的类信息、常量以及静态变量等；虚拟机栈属于线程的私有部分，其作用是存储方法调用的栈帧，每一次方法调用都会生成一个新的栈帧；本地方法栈与虚拟机栈功能相似，但专门服务于 Native 方法；程序计数器同样是线程私有的，负责记录当前线程执行的字节码行号。

JVM 有哪些垃圾回收器

常见的垃圾回收机制包括 Serial、ParNew、Parallel Scavenge、Serial Old、Parallel Old、CMS 以及 G1 等多种类型。Serial 是一个仅支持单线程的垃圾回收机制，执行垃圾回收时，会强制停止所有用户线程的活动；ParNew 则是 Serial 的多线程改进版；Parallel Scavenge 则着重于提升系统吞吐量，能够在较短的时间内完成垃圾回收任务；Serial Old 是 Serial 在处理老年代内存时的版本；Parallel Old 是 Parallel Scavenge 在处理老年代内存时的版本；CMS 是一种旨在最小化回收停顿时间的垃圾回收器，它允许用户线程和垃圾回收线程尽可能并行执行；而G1 则是一种专为服务端应用设计的垃圾回收器，它将堆内存分割成多个等大小的区域，从而在提供灵活的垃圾回收能力的同时，也兼顾了吞吐量和低停顿时间的要求。

MySQL

ACID 靠什么保证的

事务的原子性通过回滚与提交的机制得到保障，确保操作要么全部成功，要么全部撤销至事务启动时的状态；一致性则依靠数据库的约束、规则和事务的正确执行来维护，保证数据库能在一致性状态间平稳过渡；隔离性通过设定不同的隔离级别来确保，能够解决脏读、不可重复读、幻读等并发问题；而持久性则由事务日志（例如 InnoDB 的 redo log）来确保，一旦事务提交，其变更的数据便会永久保存在磁盘上，即便系统发生故障也不会丢失。

B树与B+树在结构上存在差异，Mysql之所以选择B+树，主要基于以下原因：首先，B+树的非叶子节点包含了指向子节点的指针，这使得在查找过程中可以减少磁盘I/O次数，从而提高查询效率；其次，B+树的叶子节点包含了全部的键值，并且这些叶子节点之间按照键值顺序相互链接，便于进行范围查询；最后，B+树的节点分裂方式使得树的高度相对较低，进一步降低了查询成本。

B树的每个节点不仅保存了数据信息，还包含了索引信息，与之相对，B+树的非叶子节点仅保留索引，而数据则被存储在叶子节点中，这些叶子节点之间通过链表的形式相互连接。MySQL之所以采用B+树，是因为其查询性能更为稳定，这是因为所有数据都集中在叶子节点上，查询时只需从根节点向下追踪至叶子节点即可完成；相较之下，B树在非叶子节点同样可能存在数据，这会使得查询效率变得不稳定。另外，B+树在执行范围查询时更为便捷，由于叶子节点是按序排列的，因此可以通过链表快速扫描整个范围内的数据。

Mysql 慢查询该如何优化

首先，我们可以利用 explain 语句来解析查询语句的执行路径，进而观察是否有效利用了索引，并评估索引的使用是否得当。若查询未采用索引，可能是因为查询条件未遵循索引的最左前缀规则，亦或是字段类型与索引类型不兼容等因素。对此，我们可以通过构建恰当的索引、优化查询语句或调整数据库相关参数等方法，对慢查询进行优化。对那些频繁用于搜索的列建立索引，需注意在索引列上避免使用函数，同时合理调整innodb_buffer_pool_size等关键参数，以优化数据库运行效率。

Redis

RDB 和 AOF 机制

RDB，即Redis数据库备份，是一种通过在特定时刻将Redis中的数据以快照形式存储至磁盘的备份策略。其优势在于数据恢复速度迅速，因为可以直接加载快照文件；然而，也存在不足，即在最后一次快照生成后至服务器故障期间的数据可能会丢失。AOF，即追加仅文件，它是一种日志记录机制，其特点在于将 Redis 实施的写操作命令以追加的形式存储于 AOF 文件之中。数据完整性方面表现更佳，这是因为一旦命令执行无误，相关信息便会自动保存至AOF文件；然而，AOF文件可能会因数据累积而体积膨胀，从而需要定期进行重写处理；此外，在恢复数据时，必须重新执行AOF文件中的所有命令，这个过程相对耗时。

Redis 分布式锁底层是如何实现的

通常，我们可以通过执行 Redis 的 SETNX（即“设置如果不存在”）指令来达成分布式锁的设定。当某个客户端试图锁定资源时，它将运用 SETNX 指令来创建一个特定的键值组合，若创建成功，则意味着锁已被成功获取；若创建不成功，则说明该锁已被其他客户端先行锁定。同时，为了避免出现死锁的情况，我们还需要为这个锁设定一个超时时间。释放锁的操作需确保仅由持有锁的客户端执行，这可以通过在设置锁时附加一个独一无二的标识符，并在解锁时对这一标识符进行核实来完成。比如，运用 Lua 脚本可以确保解锁过程的原子性，从而有效避免并发带来的问题。

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩

缓存穿透现象涉及对不存在数据的查询，因缓存内无对应数据，导致持续对数据库进行查询，从而对数据库造成负担。针对此问题，一种有效策略是采用布隆过滤器，在查询前先行判断数据是否存在，若确定数据不存在，则直接反馈结果，从而避免对数据库的查询；缓存击穿则发生在缓存中某个热点键值过期时，众多请求同时涌入，这些请求均直接访问数据库。设置热点key使其长期有效，或者当缓存失效时采用互斥锁机制，确保仅有一个请求能够查询数据库并刷新缓存；所谓缓存雪崩，即众多缓存key在同一刻失效，引发众多请求直接冲击数据库，有导致数据库崩溃的风险。为规避这一问题，可采取设置多样化的缓存过期策略，以防止大量key同时到期，或采用二级缓存等其他方法来应对。

项目经验至关重要

面试过程中，准确且逻辑清晰地表述个人项目经历至关重要。面对面试官就项目提出的疑问，切勿仅止于叙述项目具体内容，而应着重强调项目实施过程中所遭遇的挑战，并详细说明自己是如何克服这些困难的。在项目执行过程中，若遭遇高并发挑战，请详述您如何通过提升数据库查询效率、实施缓存策略、实施异步操作等手段成功应对；若涉及分布式系统的事务处理难题，请阐述您所选择的分布式事务处理方案，并分析该方案的利弊及其在项目中的应用成效。

对自己负责的项目模块，务必深刻掌握其架构和整体流程。从需求分析、设计开始，到开发、测试，乃至上线后的维护，每个步骤都需烂熟于心。同时，还需阐述为何选择这种设计，并阐明其设计之优点所在。在项目实施过程中，我们引入了微服务架构，对此，可以详细阐述选择该架构的缘由，同时探讨它如何显著提升系统的伸缩性、维护便利性以及团队成员间的协作效能。

面试准备实用技巧

系统学习与实践结合

对于从事 Java 后端开发工作的专业人士而言，系统性地掌握相关理论和技能，并通过实际操作来巩固所学，是增强自身能力的重要途径。他们可以借助慕课网、网易云课堂等在线教育平台提供的 Java 后端开发课程，在专业教师的指导下，进行有针对性的系统学习。阅读相关著作，诸如《Effective Java》和《深入理解 Java 虚拟机》等权威之作，有助于我们深入领悟 Java 的精髓。此外，还应投身于开源或个人项目之中，将所学知识付诸实践，通过实战经验来深化对知识的理解和技能的掌握。

加入技术社区交流

寻找合适的学伴，投身技术社群是迅速提高技术能力的有效手段。诸如CSDN、开源中国等众多技术社群，汇聚了丰富的技术文章和深入讨论。在社群内，你可以与开发者们交流心得，发表自己的观点，同时也有机会从他人那里汲取新的知识和技能。此外，参与线下技术交流活动、编程竞赛等，与业界同仁面对面交流，有助于拓展你的技术视野。

制作个人面试宝典

搜集常见面试试题，对每一道题进行深入剖析，汇编成个人专属的面试指南。这一过程不仅能协助你构建知识框架，还能在面试场合使你更加自信和镇定地应对提问。比如，针对先前提到的高频知识点，你可以逐一记录每个知识点可能涉及的问题及其答案，并融合自己的见解和实际操作经验进行归纳总结。面试前夕，我多次研读面试指南，加强记忆，旨在提升解答问题的精准度和表达的自然度。

总结

互联网巨头公司的Java后端开发岗位面试标准确实不低，然而，只要我们充分准备，牢固掌握基础知识，积累充足的项目实践，同时运用恰当的面试策略，便能在众多竞争者中脱颖而出，顺利获得心仪的职位，从而开启在大公司中充满活力的职业生涯。