此文包含 Java 面试的各个方面，史上最全，苦心整理最全Java面试题目整理包括基+JVM+算法+数据库优化+算法数据结构+分布式+并发编程+缓存等，使用层面广，知识量大，涉及你的知识盲点。要想在面试者中出类拔萃就要比人付出更多的努力，共勉！

同时由于文章很长方便大家阅读在这我还整理了一些java面试常问高频的面试专题及答案和学习笔记文件以及视频资料免费分享给大家，领取方式在文末

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一、 JVM篇

（一）说说堆和栈的区别

栈是运行时单位，代表着逻辑，内含基本数据类型和堆中对象引用，所在区域连续，没有碎片；堆是存储单位，代表着数据，可被多个栈共享（包括成员中基本数据类型、引用和引用对象），所在 区域不连续，会有碎片。

1、功能不同

栈内存用来存储局部变量和方法调用，而堆内存用来存储Java中的对象。无论是成员变量，局部变量，还是类变量，它们指向的对象都存储在堆内存中。

2、共享性不同

栈内存是线程私有的。 堆内存是所有线程共有的。

3、异常错误不同

如果栈内存或者堆内存不足都会抛出异常。栈空间不足：java.lang.StackOverFlowError。 堆空间不足：java.lang.OutOfMemoryError。

4、空间大小

栈的空间大小远远小于堆的。

（二）什么是Java虚拟机？为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”？

Java虚拟机是一个可以执行Java字节码的虚拟机进程。Java源文件被编译成能被Java虚拟机执行的字节码文件。Java被设计成允许应用程序可以运行在任意的平台，而不需要程序员为每一个平台单独重写或者是重新编译。Java虚拟机让这个变为可能，因为它知道底层硬件平台的指令长度和其他特 性。

（三）说说对象分配规则

1. 对象优先分配在Eden区，如果Eden区没有足够的空间时，虚拟机执行一次Minor GC。

2. 大对象直接进入老年代（大对象是指需要大量连续内存空间的对象）。这样做的目的是避免在

3. Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝（新生代采用复制算法收集内存）。

4. 长期存活的对象进入老年代。虚拟机为每个对象定义了一个年龄计数器，如果对象经过了1次Minor GC那么对象会进入Survivor区，之后每经过一次Minor GC那么对象的年龄加1，知道达到阀值对象进入老年区。

5. 动态判断对象的年龄。如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半，年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代。

6. 空间分配担保。每次进行Minor GC时，JVM会计算Survivor区移至老年区的对象的平均大小， 如果这个值大于老年区的剩余值大小则进行一次Full GC，如果小于检查

7. HandlePromotionFailure设置，如果true则只进行Monitor GC,如果false则进行Full GC。

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二、多线程、并发篇

（一）sleep()和wait()有什么区别？

对于sleep()方法，我们首先要知道该方法是属于Thread类中的。而wait()方法，则是属于Object类中的。

sleep()方法导致了程序暂停执行指定的时间，让出cpu该其他线程，但是他的监控状态依然保持 者，当指定的时间到了又会自动恢复运行状态。在调用sleep()方法的过程中，线程不会释放对象锁。

当调用wait()方法的时候，线程会放弃对象锁，进入等待此对象的等待锁定池，只有针对此对象调用

notify()方法后本线程才进入对象锁定池准备，获取对象锁进入运行状态。

（二）Thread 类中的start()和run()方法有什么区别？

start()方法被用来启动新创建的线程，而且start()内部调用了run()方法，这和直接调用run()方法的效果不一样。当你调用run()方法的时候，只会是在原来的线程中调用，没有新的线程启动，start()方法才会启动新线程。

（三）为什么wait, notify和notifyAll这些方法不在thread类里面？

明显的原因是JAVA提供的锁是对象级的而不是线程级的，每个对象都有锁，通过线程获得。如果线 程需要等待某些锁那么调用对象中的wait()方法就有意义了。如果wait()方法定义在Thread类中，线 程正在等待的是哪个锁就不明显了。简单的说，由于wait，notify和notifyAll都是锁级别的操作，所以把他们定义在Object类中因为锁属于对象。

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三、spring篇

（一）讲一下什么是Spring

Spring是一个轻量级的IoC和AOP容器框架。是为Java应用程序提供基础性服务的一套框架，目的是用于简化企业应用程序的开发，它使得开发者只需要关心业务需求。常见的配置方式有三种：基于

XML的配置、基于注解的配置、基于Java的配置。

主要由以下几个模块组成：

Spring Core：核心类库，提供IOC服务；

Spring Context：提供框架式的Bean访问方式，以及企业级功能（JNDI、定时任务等）；Spring AOP：AOP服务；

Spring DAO：对JDBC的抽象，简化了数据访问异常的处理；Spring ORM：对现有的ORM框架的支持；

Spring Web：提供了基本的面向Web的综合特性，例如多方文件上传；Spring MVC：提供面向Web应用的Model-View-Controller实现

（二） SpringMVC常用的注解有哪些？

@RequestMapping：用于处理请求url映射的注解，可用于类或方法上。用于类上，则表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径。

@RequestBody：注解实现接收http请求的json数据，将json转换为java对象。

@ResponseBody：注解实现将conreoller方法返回对象转化为json对象响应给客户。

（三）谈谈你对Spring的AOP理解

AOP（Aspect-Oriented Programming，面向切面编程）能够将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑或责任（例如事务处理、日志管理、权限控制等）封装起来，便于减少系统的重复 代码，降低模块间的耦合度，并有利于未来的可扩展性和可维护性。

Spring AOP是基于动态代理的，如果要代理的对象实现了某个接口，那么Spring AOP就会使用JDK动态代理去创建代理对象；而对于没有实现接口的对象，就无法使用JDK动态代理，转而使用CGlib动态代理生成一个被代理对象的子类来作为代理。

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四、MyBatis篇

（一）#{}和${}的区别是什么？

{}是预编译处理，${}是字符串替换。

Mybatis在处理#{}时，会将sql中的#{}替换为?号，调用PreparedStatement的set方法来赋值；

Mybatis在处理{}替换成变量的值。使用#{}可以有效的防止SQL注入，提高系统安全性。

（二）Mybatis是如何进行分页的？分页插件的原理是什么？

Mybatis使用RowBounds对象进行分页，它是针对ResultSet结果集执行的内存分页，而非物理分 页。可以在sql内直接拼写带有物理分页的参数来完成物理分页功能，也可以使用分页插件来完成物理分页，比如：MySQL数据的时候，在原有SQL后面拼写limit。

分页插件的基本原理是使用Mybatis提供的插件接口，实现自定义插件，在插件的拦截方法内拦截待执行的sql，然后重写sql，根据dialect方言，添加对应的物理分页语句和物理分页参数。

（三）Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？

第一种是使用标签，逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。第二种是使用sql列的别名功能，将列的别名书写为对象属性名。

有了列名与属性名的映射关系后，Mybatis通过反射创建对象，同时使用反射给对象的属性逐一赋值并返回，那些找不到映射关系的属性，是无法完成赋值的。

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五、SpringBoot篇

（一）Spring Boot 的核心注解是哪个？它主要由哪几个注解组成的？

启动类上面的注解是@SpringBootApplication，它也是Spring Boot的核心注解，主要组合包含了以下3个注解：

@SpringBootConfiguration：组合了@Configuration注解，实现配置文件的功能。

@EnableAutoConfiguration：打开自动配置的功能，也可以关闭某个自动配置的选项，如关闭数据源自动配置功能：@SpringBootApplication(exclude = { DataSourceAutoConfiguration.class

})。

@ComponentScan：Spring组件扫描。

（二）如何使用Spring Boot实现异常处理？

Spring提供了一种使用ControllerAdvice处理异常的非常有用的方法。 我们通过实现一个

ControlerAdvice类，来处理控制器类抛出的所有异常。

（三）springboot常用的starter有哪些

spring-boot-starter-web嵌入tomcat和web开发需要servlet与jsp支持

spring-boot-starter-data-jpa数据库支持spring-boot-starter-data-redis redis数据库支持spring-boot-starter-data-solr solr支持

mybatis-spring-boot-starter第三方的mybatis集成starter

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六、MySQL篇

（一）说说InnoDB与MyISAM的区别

1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；

2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；

3. InnoDB是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该 过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。而MyISAM是非聚集索引，数据文件是分离的， 索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫：1253431195（里面有大量的面试题及答案）里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源，目前受益良多

4. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快；

5. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；

（二）SQL****优化手段有哪些

1、查询语句中不要使用select*

2、尽量减少子查询，使用关联查询（left join,right join,inner join）替代

3、减少使用IN或者NOT IN ,使用exists，not exists或者关联查询语句替代

4、or的查询尽量用union或者union all代替(在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，

union all会更好)

5、应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

6、应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有

null值，然后这样查询：select id from t where num=0

（三）什么是内联接、左外联接、右外联接？

内联接（Inner Join）：匹配2张表中相关联的记录。

左外联接（Left Outer Join）：除了匹配2张表中相关联的记录外，还会匹配左表中剩余的记录，右表中未匹配到的字段用NULL表示。

右外联接（Right Outer Join）：除了匹配2张表中相关联的记录外，还会匹配右表中剩余的记录，左表中未匹配到的字段用NULL表示。在判定左表和右表时，要根据表名出现在Outer Join的左右位置关系。

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七、SpringCloud篇

（一）SpringCloud有什么优势

使用Spring Boot开发分布式微服务时，我们面临以下问题

1. 与分布式系统相关的复杂性-这种开销包括网络问题，延迟开销，带宽问题，安全问题。

2. 服务发现-服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉及一个服务目录，在该目录中注册服务，然后能够查找并连接到该目录中的服务。

3. 冗余-分布式系统中的冗余问题。

4. 负载平衡--负载平衡改善跨多个计算资源的工作负荷，诸如计算机，计算机集群，网络链路，中央处理单元，或磁盘驱动器的分布。

5. 性能-问题 由于各种运营开销导致的性能问题。

6. 部署复杂性-Devops技能的要求。

（二）什么是服务熔断？什么是服务降级？

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。当某个微服务不可用或者响应时间太长时， 会进行服务降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微 服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现，Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内调用20次，如果失败，就会启动 熔断机制。

服务降级，一般是从整体负荷考虑。就是当某个服务熔断之后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，返回一个缺省值。这样做，虽然水平下降，但好歹可用， 比直接挂掉强。

Hystrix****相关注解@EnableHystrix：开启熔断@HystrixCommand(fallbackMethod=”XXX”)：声明一个失败回滚处理函数XXX，当被注解的方法执行超时（默认是1000毫秒），就会执行fallback函 数，返回错误提示。

（三）SpringBoot和SpringCloud的区别？

SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。

SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来，

为各个微服务之间提供，配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务

SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目， 但是SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖的关系.

SpringBoot专注于快速、方便的开发单个微服务个体，SpringCloud关注全局的服务治理框架。

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八、Dubbo篇

（一）Dubbo 负载均衡策略？

随机（默认）：随机来轮训：一个一个来

活跃度：机器活跃度来负载

一致性hash：落到同一台机器上

（二）Dubbo容错策略

failover cluster模式

provider宕机重试以后，请求会分到其他的provider上，默认两次，可以手动设置重试次数，建议把写操作重试次数设置成0。

failback模式

失败自动恢复会在调用失败后，返回一个空结果给服务消费者。并通过定时任务对失败的调用进行重试，适合执行消息通知等操作。

failfast cluster模式

快速失败只会进行一次调用，失败后立即抛出异常。适用于幂等操作、写操作，类似于failover

cluster模式中重试次数设置为0的情况。

failsafe cluster模式

失败安全是指，当调用过程中出现异常时，仅会打印异常，而不会抛出异常。适用于写入审计日志等操作。

forking cluster模式

并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多

服务资源。可通过forks="2"来设置最大并行数

broadcacst cluster模式

广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

（三）说说 Dubbo与Spring Cloud的区别？

这是很多面试官喜欢问的问题，本人认为其实他们没什么关联之处，但是硬是要问区别，那就说说吧。

回答的时候主要围绕着四个关键点来说：通信方式、注册中心、监控、断路器，其余像Spring分布式配置、服务网关肯定得知道。

通信方式

Dubbo使用的是RPC通信；Spring Cloud使用的是HTTP RestFul方式。注册中心

Dubbo使用ZooKeeper（官方推荐），还有Redis、Multicast、Simple注册中心，但不推荐。；

Spring Cloud使用的是Spring Cloud Netflix Eureka。监控

Dubbo使用的是Dubbo-monitor；Spring Cloud使用的是Spring Boot admin。断路器

Dubbo在断路器这方面还不完善，Spring Cloud使用的是Spring Cloud Netflix Hystrix。分布式配置、网关服务、服务跟踪、消息总线、批量任务等。

Dubbo目前可以说还是空白，而Spring Cloud都有相应的组件来支撑。

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九、Nginx篇

（一）Nginx是如何处理一个HTTP请求的呢？

Nginx是一个高性能的Web服务器，能够同时处理大量的并发请求。它结合多进程机制和异步机制

，异步机制使用的是异步非阻塞方式 ，接下来就给大家介绍一下Nginx的多线程机制和异步非阻塞机制 。

1、多进程机制

服务器每当收到一个客户端时，就有 服务器主进程 （master process）生成一个 子进程（

worker process）出来和客户端建立连接进行交互，直到连接断开，该子进程就结束了。

使用进程的好处是各个进程之间相互独立，不需要加锁，减少了使用锁对性能造成影响，同时降低 编程的复杂度，降低开发成本。其次，采用独立的进程，可以让进程互相之间不会影响 ，如果一个进程发生异常退出时，其它进程正常工作，master进程则很快启动新的worker进程，确保服务不会中断，从而将风险降到最低。

缺点是操作系统生成一个子进程需要进行 内存复制等操作，在资源和时间上会产生一定的开销。当有大量请求时，会导致系统性能下降 。

2、异步非阻塞机制

每个工作进程 使用 异步非阻塞方式 ，可以处理 多个客户端请求 。

当某个 工作进程 接收到客户端的请求以后，调用IO进行处理，如果不能立即得到结果，就去 处理其他请求（即为 非阻塞 ）；而 客户端 在此期间也 无需等待响应 ，可以去处理其他事情（即为 异步 ）。

当IO返回时，就会通知此 工作进程 ；该进程得到通知，暂时 挂起 当前处理的事务去 响应客户端请求 。

（二）列举一些Nginx的特性

1. Nginx服务器的特性包括：

2. 反向代理/L7负载均衡器

3. 嵌入式Perl解释器

4. 动态二进制升级

5. 可用于重新编写URL，具有非常好的PCRE支持

（三）请解释代理中的正向代理和反向代理

首先，代理服务器一般指局域网内部的机器通过代理服务器发送请求到互联网上的服务器，代理服 务器一般作用在客户端。例如：GoAgent翻墙软件。我们的客户端在进行翻墙操作的时候，我们使 用的正是正向代理，通过正向代理的方式，在我们的客户端运行一个软件，将我们的HTTP请求转发到其他不同的服务器端，实现请求的分发。

反向代理服务器作用在服务器端，它在服务器端接收客户端的请求，然后将请求分发给具体的服务器进行处理，然后再将服务器的相应结果反馈给客户端。Nginx就是一个反向代理服务器软件。

从上图可以看出：客户端必须设置正向代理服务器，当然前提是要知道正向代理服务器的IP地址， 还有代理程序的端口。 反向代理正好与正向代理相反，对于客户端而言代理服务器就像是原始服务器，并且客户端不需要进行任何特别的设置。客户端向反向代理的命名空间（name-space）中的 内容发送普通请求，接着反向代理将判断向何处（原始服务器）转交请求，并将获得的内容返回给 客户端。

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十、MQ篇

（一）让你来设计一个消息队列，你会怎么设计

比如说这个消息队列系统，我们从以下几个角度来考虑一下：

首先这个mq得支持可伸缩性吧，就是需要的时候快速扩容，就可以增加吞吐量和容量，那怎么搞？设计个分布式的系统呗，参照一下kafka的设计理念，broker -> topic -> partition，每个

partition放一个机器，就存一部分数据。如果现在资源不够了，简单啊，给topic增加partition， 然后做数据迁移，增加机器，不就可以存放更多数据，提供更高的吞吐量了？

其次你得考虑一下这个mq的数据要不要落地磁盘吧？那肯定要了，落磁盘才能保证别进程挂了数据就丢了。那落磁盘的时候怎么落啊？顺序写，这样就没有磁盘随机读写的寻址开销，磁盘顺序读 写的性能是很高的，这就是kafka的思路。

其次你考虑一下你的mq的可用性啊？这个事儿，具体参考之前可用性那个环节讲解的kafka的高可用保障机制。多副本->leader & follower -> broker挂了重新选举leader即可对外服务。

能不能支持数据0丢失啊？可以的，参考我们之前说的那个kafka数据零丢失方案。

（二）Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ都有什么区别？

对于吞吐量来说kafka和RocketMQ支撑高吞吐，ActiveMQ和RabbitMQ比他们低一个数量级。对于延迟量来说RabbitMQ是最低的。

1. 从社区活跃度

   按照目前网络上的资料，RabbitMQ、activeM、ZeroMQ三者中，综合来看，RabbitMQ是首选。

   持久化消息比较

2. ActiveMq和RabbitMq都支持。持久化消息主要是指我们机器在不可抗力因素等情况下挂掉了，消息不会丢失的机制。

3. 综合技术实现

4. 可靠性、灵活的路由、集群、事务、高可用的队列、消息排序、问题追踪、可视化管理工具、插件 系统等等。

5. RabbitMq / Kafka 最好，ActiveMq 次之，ZeroMq 最差。当然ZeroMq 也可以做到，不过自己必须手动写代码实现，代码量不小。尤其是可靠性中的：持久性、投递确认、发布者证实和高可用 性。

6. 高并发

7. 毋庸置疑，RabbitMQ 最高，原因是它的实现语言是天生具备高并发高可用的erlang 语言。

8. 比较关注的比较，RabbitMQ和Kafka

9. RabbitMq 比Kafka 成熟，在可用性上，稳定性上，可靠性上， RabbitMq 胜于 Kafka （理论上）。

10. 另外，Kafka 的定位主要在日志等方面， 因为Kafka 设计的初衷就是处理日志的，可以看做是一个日志（消息）系统一个重要组件，针对性很强，所以 如果业务方面还是建议选择 RabbitMq 。

11. 还有就是，Kafka的性能（吞吐量、TPS）比RabbitMq要高出来很多。

（三）说说Dubbo工作原理

工作原理分10层：

第一层：service层，接口层，给服务提供者和消费者来实现的（留给开发人员来实现）； 第二层：config层，配置层，主要是对Dubbo进行各种配置的，Dubbo相关配置；

第三层：proxy层，服务代理层，透明生成客户端的stub和服务单的skeleton，调用的是接口，实现类没有，所以得生成代理，代理之间再进行网络通讯、负责均衡等；

第四层：registry 层，服务注册层，负责服务的注册与发现

第五层：cluster层，集群层，封装多个服务提供者的路由以及负载均衡，将多个实例组合成一个服务；

第六层：monitor层，监控层，对rpc接口的调用次数和调用时间进行监控；第七层：protocol层，远程调用层，封装rpc调用；

第八层：exchange层，信息交换层，封装请求响应模式，同步转异步； 第九层：transport层，网络传输层，抽象mina和netty为统一接口； 第十层：serialize层，数据序列化层。

这是个很坑爹的面试题，但是很多面试官又喜欢问，你真的要背么？你能背那还是不错的，我建议不要背，你就想想Dubbo服务调用过程中应该会涉及到哪些技术，把这些技术串起来就OK了。

面试扩散

如果让你设计一个RPC框架，你会怎么做？其实你就把上面这个工作原理中涉及的到技术点总结一下就行了。

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