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.Koalas，重写构建在 Apache Spark 之上的源源码 Pandas
3.10种流行的Java框架——不重复造轮子
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。修改腾讯、重写字节跳动等知名大厂的源源码面试名额显著减少，而面试标准却在不断提高。修改java编译源码因此，重写如果求职者在准备面试时不够用心，源源码很可能就会在面试官面前哑口无言，修改甚至失去获得心仪offer的重写机会。 当前的源源码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修改求职者来说，在面试前做好充分准备显得尤为重要！重写 在大厂面试中，源源码面试者往往会遇到一些看似困难、修改实际与自己准备的“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、网站源码看懂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、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、在线充值 源码同步容器、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、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、常用表白源码集群容错之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。 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、软件源码价格经典面试题等。 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。Koalas，构建在 Apache Spark 之上的 Pandas
探索大数据的Python新宠：Koalas与Apache Spark的无缝对接 在数据科学的战场上，Python的Pandas以其强大的数据处理能力赢得了无数分析师的心。然而，当大数据的挑战横亘眼前，Pandas的局限性就暴露无遗。这时，Databricks带来的Koalas如同一抹亮色，试图在Apache Spark的广阔天空下，重现Pandas的魔力。 在Spark + AI Summit Europe 的Koalas教程中，我们可以看到Koalas的核心目标是为Spark提供一个与Pandas接口相似的工具包。初次接触Koalas，其带来的惊艳感不言而喻，它让Python数据科学领域的众多常用库，如Numpy、Matplotlib和scikit-learn等，可以直接应用在Spark环境中，无需重写或依赖专业数据工程师。这就是真正的杀手级工具！ Python和R虽然共享Dataframe这一核心抽象，但Pandas的普及程度几乎决定了Python在数据科学领域的影响力。然而，Pandas的单机处理能力使其在大数据面前显得力不从心。这时，Spark的Dataframe如同救星，但它独特的逻辑和API接口要求用户投入更多学习。Koalas的出现，就是为了解决这个矛盾，通过保留Pandas的API风格，无缝地将Pandas和Spark Dataframe连接起来，让数据科学家在Spark上也能如鱼得水。 Koalas的核心机制在于其内部的协调机制，它管理Spark Dataframe的状态，确保Pandas的列名和索引与Spark中的对应关系，同时实现两者间的无缝转换。简单来说，Koalas就像是一位翻译官，将Pandas的语言翻译成Spark Dataframe的语言。 尽管Koalas目前还不完美，尚未完全实现Pandas的所有API，但高层API的趋同性为其赢得了初步的认可。随着技术的发展，我们期待Koalas能够不断迭代，成为Pandas在Spark世界中的完美替代品。未来，我们期待有机会在实际项目中应用Koalas，见证其在大数据处理中的璀璨表现。 最后，让我们一同欣赏PPT中的那些妙趣横生的插曲，它们不仅增添了学习的乐趣，也展示了Koalas在数据科学世界中的幽默与活力。种流行的Java框架——不重复造轮子
在软件开发的世界里，框架犹如加速器，提升效率。让我们深入探讨十种备受推崇的Java框架，它们分别是Spring、Play、Spark、JHipster、Blade、Hibernate、MyBatis、Struts、Vaadin和JSF，它们各具特色，适应不同的场景和挑战。 Spring</: 作为Java EE的基石，Spring以其轻量级、模块化和强大的生态系统著称。然而，它的复杂配置和陡峭的学习曲线是不可忽视的缺点。 Play</: 作为Java/Scala的选择，Play以异步处理和灵活的开发体验为特点，尽管Play 2版本的重写和异步I/O带来了挑战。 Spark</: 以生产力高和JVM优化见长，但它更适合小型Web应用，规模扩展有限。 JHipster</: 作为Spring Boot的增强版，JHipster专为现代Web应用和企业级支持设计，提供了多种架构选项，但其流行度在年达到高峰后有所下滑。 在GitHub上，Spring和Play的星数较高，Spark的关注度下降，而JHipster则广泛受到开发者喜爱。它们各有新项目引导、最佳实践与趋势、云原生特性（如Docker和Kubernetes）以及核心功能如登录管理与监控。 然而，选择框架时也需权衡，因为它们并非处处适用。例如，Blade虽然轻量，但仅适合小型项目，且文档部分中文；Hibernate作为ORM框架，虽支持多种数据库，但数据安全和启动速度可能成为问题；MyBatis则凭借其简单开发和动态SQL而广受欢迎，但SQL绑定和数据库移植性有所牺牲。 Struts曾是企业级MVC的代表，尤其在Struts 2.x时，其插件式设计和与多种技术的集成颇具吸引力。然而，随着Struts 2.x的衰落，现在更倾向于选择文档完善且适合业务应用的Vaadin，尽管其扩展性存在局限；而JSF，尽管拥有Oracle支持和丰富工具，但对Java知识要求较高，且知名度逐渐下滑。 总之，选择Java框架时，务必根据项目需求、团队技术栈以及个人经验来做出明智决策，确保既避免重复造轮子，又能充分利用现有框架的优势。