1.2024 年互联网大厂 Java 工程师高级面试八股文汇总(1120 道题目附解析)
2.LiveData 面试题库、源码解答、题库源码分析
2024 年互联网大厂 Java 工程师高级面试八股文汇总(1120 道题目附解析)
面对年的源码互联网大厂招聘面试,形势变得越来越严峻。题库腾讯、源码字节跳动等知名大厂的题库同步听歌源码面试名额显著减少,而面试标准却在不断提高。源码因此,题库如果求职者在准备面试时不够用心,源码很可能就会在面试官面前哑口无言,题库甚至失去获得心仪offer的源码机会。 当前的题库就业环境充满着不确定性,对于希望在金九银十期间跳槽并获得加薪的源码求职者来说,在面试前做好充分准备显得尤为重要!题库 在大厂面试中,源码面试者往往会遇到一些看似困难、实际与自己准备的“题库”不符的问题。不知道如何入手,让面试过程变得棘手。 为了在面试中脱颖而出,求职者需要深入理解和掌握面试的必考点和常见套路。今天,我们为大家整理了针对Java工程师的高级面试题,包括但不限于Java基础、JVM、多线程、Mysql、6.0源码下载Spring系列、Dubbo、Mybatis、Redis、网络知识、Linux、RabbitMQ、Zookeeper、Netty、大数据技术、算法与设计模式、实战项目等多方面内容。无论你是应届毕业生、实习生还是有工作经验的求职者,都可以从中找到有价值的参考。 为了适应篇幅限制,我们以截图主要内容的形式提供这部分内容供参考,需要完整版本的求职者可以通过点击传送门获取。 为了帮助求职者更好地应对面试,以下是针对Java工程师高级面试的详细内容概览: Java基础(技术干货+面试题):涵盖基础语法、面向对象、类与接口、变量与方法、内部类、重写与重载、IO流、对冲策略源码反射等。 JVM(底层原理+面试题):涉及JVM内存区域、JVM运行时内存、垃圾回收与算法、JAVA四种引用类型、GC垃圾收集器、JVM类加载机制、GC分代收集算法、分区收集算法等。 多线程(底层原理+面试题):包含多线程与高并发基础概念、JUC同步工具、同步容器、线程池、线程顺序执行控制、纤程、JMH、引用类型、Disruptor等。 Mysql(技术干货+面试题):覆盖数据类型、引擎、索引、事务、锁、视图、存储过程与函数、触发器、htons函数源码常用SQL语句、SQL优化、常见面试题等。 Spring系列(底层原理+面试题):包括Spring常用注解、IOC原理、APO原理、MVC原理、Spring Boot原理、CAP原理和BASE理论、面试题等。 Dubbo(底层原理+面试题):涉及SPI机制、自适应拓展原理、服务导出、服务引用、集群容错之Directory、集群容错之Router、集群容错之Cluster、集群容错之LoadBalance、服务调用过程等。 Mybatis(底层原理+面试题):包含实现原理、映射文件、动态SQL、缓存机制、配置文件加载源码、MAPPERPROXY创建源码、EXECUTOR源码等。aa指标源码 Redis(底层原理+面试题):涉及Redis数据类型、持久化、内存相关、分布式问题等。 网络知识(底层原理+面试题):涵盖计算机网络体系结构、网络协议、网络7层架构、TCP/IP原理、HTTP原理、CDN原理、RPC、负载均衡等。 Linux(底层原理+面试题):包括Linux概述、磁盘、目录、文件、swap分区等。 RabbitMQ(底层原理+面试题):包括RabbitMQ基础概念、使用场景、工作模式、消息中间件、经典面试题等。 Zookeeper(底层原理+面试题):包含Zookeeper文件系统、Zookeeper概念、Chroot特性、会话管理、典型应用场景、ZAB协议、面试题等。 Netty(底层原理+面试题):涵盖Netty简介、Netty的特点、Netty高性能设计、Netty原理、Netty经典面试题等。 大数据技术(技术干货+面试题):包含Hadoop、Spark、Storm、YARN、数据复制、数据库并发策略、数据库锁、CLH队列等。 算法(技术干货+大厂面试题):涉及红黑树、贪心算法、动态规划、七大查找算法、一致性算法、Java算法、数据结构、加密算法、大厂面试题等。 设计模式(底层原理+技术干货):涵盖单例模式、工厂模式、建造者模式、原型模式、适配器模式、装饰器模式、代理模式、中介者模式、命令模式等种设计模式。 实战项目(突击大厂必备):此项目是一款已上线的“网约车”应用,符合我国交通部对网约车监管的技术要求,通过了交通部的线上和线下能力认定。原型曾在杭州上线运行,核心功能包括账户系统、订单系统、支付系统、地图引擎、派单引擎、消息系统等。项目完全采用微服务架构设计,应用了成熟的接口安全方案,采用分布式锁保证数据同步,使用分布式事务解决数据一致性问题。前置技能包括Git、Maven、Spring Boot、Spring Cloud、Redis、Mysql、RabbitMQ、ActiveMQ等。LiveData 面试题库、解答、源码分析
LivaData 的面试题库与解答、源码分析 作者:唐子玄1. LiveData 如何感知生命周期的变化?
LiveData 在常规的观察者模式上附加了条件,若生命周期未达标,即使数据发生变化也不通知观察者。这通过 Lifecycle 实现,Lifecycle 是生命周期对应的类,提供了添加/移除生命周期观察者的方法,并定义了全部生命周期的状态及对应事件。要观察生命周期,需要实现 LifecycleEventObserver 接口,并注册给 Lifecycle。除了生命周期观察者外,还有数据观察者,数据观察者会与 LifecycleOwner 进行绑定。2. LiveData 是如何避免内存泄漏的?
内存泄漏是因为长生命周期的对象持有了短生命周期对象。在观察 LiveData 数据的代码中,Observer 作为界面的匿名内部类,它会持有界面的引用,同时 Observer 被 LiveData 持有,LivData 被 ViewModel 持有,而 ViewModel 的生命周期比 Activity 长。最终的持有链导致内存泄漏。LiveData 帮助避免内存泄漏,在内部 Observer 会被包装成 LifecycleBoundObserver,这实现了生命周期感知能力,同时它还持有了数据观察者,具备了数据观察能力。3. LiveData 是粘性的吗?若是,它是怎么做到的?
是的,LiveData 是粘性的。数据是持久的,意味着它不会因被消费而消失。当 LiveData 值更新时,会通知所有观察者。这一过程通过一个 Map 结构保存了所有观察者,并通过遍历 Map 并逐个调用 considerNotify() 方法实现。观察者会被包装在 LifecycleBoundObserver 中,它具备了生命周期感知能力,同时持有了数据观察者。当组件生命周期发生变化时,会尝试将最新值分发给该数据观察者。4. 粘性的 LiveData 会造成什么问题?怎么解决?
粘性的 LiveData 可能导致数据重复消费或消费逻辑混乱。解决方案包括使用带消费记录的值、带有最新版本号的观察者、SingleLiveEvent 等。其中,使用 SingleLiveEvent 可以根据数据的分类(暂态数据或非暂态数据)来选择性地利用或避免粘性。5. 什么情况下 LiveData 会丢失数据?
在高频数据更新的场景下使用 LiveData.postValue() 时,如果在这次调用和下次调用之间再次调用 postValue(),则会导致数据丢失,因为值先被缓存,再向主线程抛出分发值的任务。这与 LiveData 的设计和更新机制有关。6. 在 Fragment 中使用 LiveData 需注意些什么?
在 Fragment 中使用 LiveData 时,应当使用 viewLifecycleOwner 而非 this。避免因生命周期不一致导致的额外订阅者问题。使用 SingleLiveEvent 可以解决数据重复消费问题。7. 如何变换 LiveData 数据及注意事项?
androidx.lifecycle.Transformations 提供了变换 LiveData 数据的方法,如 map()。需要注意数据变换操作应避免阻塞主线程,可使用 CoroutineLiveData 来异步化数据变换。