100-200

项目的亮点就是你在项目中做过最牛逼的事复杂的需求方案设计、性能优化、线上问题处理、项目重构等等

项目管理主要是在主导跨团队的项目时如何高效的协调好各个团队的工作使用哪些方法来

保障项目的按时交付。

在项目遇到困难时作为项目负责人如何应对等等。

跟架构设计一样这

通用问题几个比较容易被问到的问题是1为什么离职2在上家公司哪些能力得到了成

问面试官每次面试最后面试官一般会问有没有什么想问的如果不知道问什么可以问下团队

【美团】面试真题

实现类平级的一个对象但是这个对象不是一个真正的对象只是一个代理对象但它可以实现和

impl

指的是数组的长度如果当前位置存在元素的话就判断该元素与要存入的元素的

hash

方法也就是扰动函数是为了防止一些实现比较差的hashCode()

JDK1.8

的情况下才会执行转换红黑树操作以减少搜索时间。

否则就是只是执行

resize()

一般情况下当元素数量超过阈值时便会触发扩容。

每次扩容的容量都是之前容量的

130即

1073741824。

如果容量超出了这个数则不再增长且阈值会被设置为Integer.MAX_VALUE。

JDK7

空参数的构造函数以默认容量、默认负载因子、默认阈值初始化数组。

内部数组是空数组。

第一次

有参构造函数用于指定容量。

会根据指定的正整数找到不小于指定容量的

put

的结构。

它的冲突再达到一定大小时会转化成红黑树在冲突小于一定数量时又退回链表。

5、线程池大小如何设置

核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。

一旦任务暂停CPU

CPU

密集型任务的应用中我们可以多配置一些线程具体的计算方法是2N。

CPU

密集型任务的应用中我们可以多配置一些线程。

例如数据库交互文件上传下载网络传输等。

IO

7、G1

Garbage-First意为垃圾优先哪一块的垃圾最多就优先清理它。

STW

从整体来看是基于“标记-整理”算法实现的收集器从局部上来看是基于“标记-复制”算法实现的。

相对于

除了追求低停顿外还能建立可预测的停顿时间模型能让使用者明确指定在一个长度为

收集器在后台维护了一个优先列表每次根据允许的收集时间优先选择回收价值最大的Region这也就是它的名字

Garbage-First

-XX:HeapDumpPath/tmp/heapdump.hprof当

OOM

READ-UNCOMMITTED读取未提交最低的隔离级别允许脏读也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据可能会导致脏读、幻读或不可重复读。

READ-COMMITTED读取已提交只能读取到已经提交的数据。

Oracle

等多数数据库默认都是该级别不重复读可以阻止脏读但是幻读或不可重复读仍有可能发生。

REPEATABLE-READ可重复读对同一字段的多次读取结果都是一致的除非数据是被本身事务自己所修改可以阻止脏读和不可重复读但幻读仍有可能发生。

ACID

的隔离级别。

所有的事务依次逐个执行这样事务之间就完全不可能产生干扰也就是说该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。

MySQL

read);保证多次读取同一个数据时其值都和事务开始时候的内容是一致禁止读取到别的事务未提交的数据会造成幻读。

而事务更新数据的时候只能用当前读。

如果当前的记录的行锁被其他事务占用的话就需要进入锁等待。

可重复读解决的是重复读的问题可重复读在快照读的情况下是不会有幻读但当前读的时候会有幻读。

11、对

KEY这样第一次不存在也会被加载会记录下次拿到有这个KEY。

Bloom

KEY

是否存在如果布隆过滤器中没有查到这个数据就不去数据库中查。

在处理请求前增加恶意请求检查如果检测到是恶意攻击则拒绝进行服务。

完全以缓存为准使用延迟异步加载的策略异步线程负责维护缓存的数据定期或根据条件触发更新这样就不会触发更新。

缓存击穿

的更新操作添加全局互斥锁。

完全以缓存为准使用延迟异步加载的策略异步线程负责维护缓存的数据定期或根据条件触发更新这样就不会触发更新。

缓存雪崩

问题当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况导致大量的请求无法获取数据从而将流量压力传导到数据库上导致数据库压力过大甚至宕机。

原因一般而言缓存雪崩有

种可能性大量的数据同一个时间失效比如业务关系强相关的数据要求同时失效Redis

分析一般来说由于更新策略、或者数据热点、缓存服务宕机等原因可能会导致缓存数据同一个时间点大规模不可用或者都更新。

所以需要我们的更新策略要在时间上合适数据要均匀分享缓存服务器要多台高可用。

解决办法更新策略在时间上做到比较平均。

如果数据需要同一时间失效可以给这批数据加上一些随机值使得这批数据不要在同一个时间过期降低数据库的压力。

使用的热数据尽量分散到不同的机器上。

多台机器做主从复制或者多副本实现高可用。

做好主从的部署当主节点挂掉后能快速的使用从结点顶上。

实现熔断限流机制对系统进行负载能力控制。

对于非核心功能的业务拒绝其请求只允许核心功能业务访问数据库获取数据。

服务降价提供默认返回值或简单的提示信息。

13、LRU

使用双向链表实现的队列队列的最大容量为缓存的大小。

在使用过程中把最近使用的页面移动到队列头最近没有使用的页面将被放在队列尾的位置l

使用一个哈希表把页号作为键把缓存在队列中的节点的地址作为值只需要把这个页对应的节点移动到队列的前面如果需要的页面在内存中此时需要把这个页面加载到内存中简单的说就是将一个新节点添加到队列前面并在哈希表中跟新相应的节点地址如果队列是满的那么就从队尾移除一个节点并将新节点添加到队列的前面。

Java

中堆内存主要用于分配对象的存储空间只要拿到对象引用所有线程都可以访问堆内存。

-Xmx,

-Xms4g。

而且指定的内存大小并不是操作系统实际分配的初始值而是

–Xms和–Xmx

FullGC。

当两者配置不一致时堆内存扩容可能会导致性能抖动。

-Xmn,

-XXMaxDirectMemorySizesize系统可以使用的最大堆外内存这个参数跟

-Xss,

聚集索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑索引顺序相同。

一个表只能有一个聚簇索引因为一个表的物理顺序只有一种情况所以对应的聚簇索引只能有一个。

聚簇索引的叶子节点就是数据节点既存储索引值又在叶子节点存储行数据。

Innodb

的单数据行操作性能但是对于范围查询和排序却无法很好地支持最终导致全表扫描B树能够在非叶节子点中存储数据但是这也导致在查询连续数据时可能会带来更多的随机

I/O而

B树的所有叶节点可以通过指针相互连接能够减少顺序遍历时产生的额外随机

I/O

树里一个节点存不了很多个数据但是B树一个节点能存很多索引B树叶子节点存所有的数据。

第二B树的叶子节点是数据阶段用了一个链表串联起来便于范围查找。

18、B

MVCC多版本并发控制,它是通过读取历史版本的数据来降低并发事务冲突从而提高并发性能的一种机制。

事务版本号

没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题是程序设计的缺陷)。

I/O

sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。

like

为了节约内存而设计的一种线性数据结构可以包含多个元素每个元素可以是一个字节数组或一个整数。

跳跃表skiplist是一种有序数据结构它通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针从而达到快速访问节点的目的。

跳跃表支持平均

OlogN、最坏

文件与此同时服务器会缓存所有接收到的来自客户端的写命令包含增、删、改当后台保存进程处理完毕后会将该

rdb

服务器将这些命令依次作用于自己本地的数据集上最终达到数据的一致性。

增量同步

版本以前并不支持部分同步当主从服务器之间的连接断掉之后master

服务器和

开始即使主从连接中途断掉也不需要进行全量同步因为从这个版本开始融入了部分同步的概念。

部分同步的实现依赖于在

master

服务器进行同步时都会携带自己的同步标识和上次同步的最后位置。

当主从连接断掉之后slave

服务器隔断时间默认

的同步备份日志中可能由于主从之间断掉的时间比较长或者在断掉的短暂时间内

master服务器接收到大量的写操作则必须进行一次全量更新。

在部分同步过程中master

slave

主从刚刚连接的时候进行全量同步全同步结束后进行增量同步。

当然如果有需要slave

策略是无论如何首先会尝试进行增量同步如不成功要求从机进行全量同步。

27、Redis

是一个非常紧凑有压缩的文件,它保存了某个时间点的数据,非常适用于数据的备份。

RDB

作为一个非常紧凑有压缩的文件可以很方便传送到另一个远端数据中心

RDB

出一个子进程,接下来的工作全部由子进程来做父进程不需要再做其他

RDB

方式是将执行过的写指令记录下来在数据恢复时按照从前到后的顺序再将指令都执行一遍。

AOF

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拓展性和可维护性。

29、

对象执行postProcessBeforeInitialization()

Bean

对象执行postProcessAfterInitialization()

方法l当要销毁