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.简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）
3.计算机程序是如何运行的
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）
面对年的互联网大厂招聘面试，形势变得越来越严峻。腾讯、字节跳动等知名大厂的面试名额显著减少，而面试标准却在不断提高。因此，盛夏光年溯源码位置如果求职者在准备面试时不够用心，很可能就会在面试官面前哑口无言，甚至失去获得心仪offer的机会。 当前的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求职者来说，在面试前做好充分准备显得尤为重要！ 在大厂面试中，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、Spring系列、Dubbo、Mybatis、Redis、网络知识、Linux、RabbitMQ、Zookeeper、拳头源码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、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、pellesc 源码纤程、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、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、eva源码映射文件、动态SQL、缓存机制、配置文件加载源码、MAPPERPROXY创建源码、EXECUTOR源码等。 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、ano源码典型应用场景、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。简单概括Linux内核源码高速缓存原理（图例解析）
高速缓存(cache)概念和原理涉及在处理器附近增加一个小容量快速存储器(cache)，基于SRAM，由硬件自动管理。其基本思想为将频繁访问的数据块存储在cache中，CPU首先在cache中查找想访问的数据，而不是直接访问主存，以期数据存放在cache中。
Cache的基本概念包括块（block），CPU从内存中读取数据到Cache的时候是以块（CPU Line）为单位进行的，这一块块的数据被称为CPU Line，是CPU从内存读取数据到Cache的单位。
在访问某个不在cache中的block b时，从内存中取出block b并将block b放置在cache中。放置策略决定block b将被放置在哪里，而替换策略则决定哪个block将被替换。
Cache层次结构中，Intel Core i7提供一个例子。cache包含dCache（数据缓存）和iCache（指令缓存），解决关键问题包括判断数据在cache中的位置，数据查找(Data Identification)，地址映射(Address Mapping)，替换策略(Placement Policy)，以及保证cache与memory一致性的问题，即写入策略(Write Policy)。
主存与Cache的地址映射通过某种方法或规则将主存块定位到cache。映射方法包括直接(mapped)、全相联(fully-associated)、一对多映射等。直接映射优点是地址变换速度快，一对一映射，替换算法简单，但缺点是容易冲突，cache利用率低，命中率低。全相联映射的优点是提高命中率，缺点是硬件开销增加，相应替换算法复杂。组相联映射是一种特例，优点是提高cache利用率，缺点是替换算法复杂。
cache的容量决定了映射方式的选取。小容量cache采用组相联或全相联映射，大容量cache采用直接映射方式，查找速度快，但命中率相对较低。cache的访问速度取决于映射方式，要求高的场合采用直接映射，要求低的场合采用组相联或全相联映射。
Cache伪共享问题发生在多核心CPU中，两个不同线程同时访问和修改同一cache line中的不同变量时，会导致cache失效。解决伪共享的方法是避免数据正好位于同一cache line，或者使用特定宏定义如__cacheline_aligned_in_smp。Java并发框架Disruptor通过字节填充+继承的方式，避免伪共享，RingBuffer类中的RingBufferPad类和RingBufferFields类设计确保了cache line的连续性和稳定性，从而避免了伪共享问题。
计算机程序是如何运行的
每个计算机程序的运行过程可以分为编译、加载和执行三个主要阶段。程序从用户编写并提交给编译器开始，编译器将源代码转换为机器语言，即机器可以直接理解和执行的指令序列。这一过程产生了一个可执行文件，其中包含了程序的指令、数据和必要的元数据。
程序的执行由中央处理器（CPU）负责控制，它通过从内存中读取指令并执行来推动程序的运行。在执行过程中，CPU按照程序指令的顺序逐条执行，同时根据需要读取和写入内存中的数据。一个典型的执行过程包括：从用户设备接收输入、CPU读取指令和数据、执行运算、更新内存状态、最后通过输出设备显示结果。
多线程（multithreading）技术允许CPU同时执行多个线程，以提升程序执行效率和响应能力。在多核处理器中，每个核心可以同时处理不同的线程，通过切换执行，实现并行和并发处理。CPU通过操作系统调度，按时间片分配核心资源给不同的线程，确保程序的高效运行。
在现代计算机体系结构中，存储层分为缓存、主存和辅存三个级别。缓存用于存储经常访问的数据，以减少主存访问频率，提升运算速度；主存作为程序运行的主要存储区域；辅存则提供大量存储空间，用于存放程序和数据，供需要时调用。这种层次化的存储设计既保证了运算效率，又满足了存储需求。
存储体系结构中还存在一些挑战，如缓存一致性问题。当多个处理器同时访问同一数据时，可能出现数据在内存中的不一致状态。为了解决这一问题，引入了总线嗅探机制。总线嗅探允许处理器在访问数据时检查缓存状态，确保数据的一致性，避免了数据不一致导致的错误。
程序执行时，时间和空间局部性是影响性能的关键因素。时间局部性意味着程序中经常访问的数据在短时间内会再次被访问，因此循环结构在程序中频繁出现；空间局部性则指最近被引用的数据和其周围的内存位置在短时间内会重复被访问，顺序结构因此在程序中占主导。了解这些局部性规律有助于优化程序的存储结构和访问模式，提升程序运行效率。
在遍历数组等数据结构时，程序的访问模式会影响缓存行的使用效率。若程序的访问模式与数组的存储布局不一致，可能导致缓存行的“伪共享”问题，即相邻的数据被同时加载到缓存中，影响数据的一致性和访问效率。通过调整数据访问顺序，可以优化缓存使用，减少不必要的数据加载和失效，提高程序性能。
为解决伪共享问题，可以采用高性能队列（Disruptor）等技术来管理共享数据，避免将共享数据放入同一缓存行。此外，使用volatile关键字可以确保对共享变量的读写操作在多个线程之间的可见性和顺序性，防止意外的数据不一致情况，提升程序的并发执行能力。
通过优化存储体系结构、理解并利用数据访问的局部性规律，以及合理管理共享数据，可以有效提升程序的执行效率和并发性能，实现计算机程序的高效运行。