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最全最详细 java 面试题,建议不要死记硬背,每天过一下,有印象即可
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这是一份最全面、最详细、最高质量的 java 面试题,不建议你死记硬背,只要每天复习一遍,有个大概印象就行了。

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重点内容说三遍

不要死记硬背,每天复习,有个相关概念就行

不要死记硬背,每天复习,有个相关概念就行

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关于内容

一开始是专门想做面试题的,现在呢主要是跟着我的学习进度新增内容。基础的到架构师的都有,各种涉及的技术点都可能有,如果你是单纯的想找Java面试题,这个可能驳杂了点。当然,主流的面试题里面肯定是有的,属于包含关系。

 

主要来源:

  • 其他面试题摘录
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内核空间和用户空间
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同步异步,阻塞非阻塞
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NIO中channel的概念
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NIO中selector的概念
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【面试题精讲】MySQL-redo-log
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【面试题精讲】mysql-redolog和binlog区别
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【面试题精讲】mysql-sync_binlog
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【面试题精讲】MySQL-wal技术
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Redis
面试官:今天要不来聊聊Redis吧?
候选者:好候选者:我个人是这样理解的:无论Redis也好、MySQL也好、HDFS也好、HBase也好,他们都是存储数据的地方候选者:因为它们的设计理念的不同,我们会根据不同的应用场景使用不同的存储候选者:像Redis一般我们会把它用作于缓
面试官:嗯….你觉得为什么Redis可以这么快?
候选者:首先,它是纯内存操作,内存本身就很快候选者:其次,它是单线程的,Redis服务器核心是基于非阻塞的IO多路复用机制,单线程避免了多线程的频繁上下文切换问题候选者:至于这个单线程,其实官网也有过说明(:表示使用Redis往往的瓶颈在于
面试官:今天要不来聊聊Redis的持久化机制吧?
候选者:嗯,没问题的候选者:在上一次面试已经说过了Redis是基于内存的候选者:假设我们不做任何操作,只要Redis服务器重启(或者中途故障挂掉了),那内存的数据就会没掉候选者:我们作为使用方,肯定是不想Redis里头的数据会丢掉候选者:所
面试官:那我就想问了,你上次不是说Redis是单线程吗面试官:那比如你说的RDB,它会执行SAVE或BESAVE命令,生
候选者:嗯,没错,Redis是单线程的。候选者:以RDB持久化的过程为例,假设我们在配置上是定时去执行RDB存储候选者:Redis有自己的一套事件处理机制,主要处理文件事件(命令请求和应答等等)和时间事件(RDB定时持久化、清理过期的Key
面试官:那AOF呢?AOF不是也要写文件吗?难道也是fork 了个子进程去做的?
候选者:emm,不是的。AOF是在命令执行完之后,把命令写在buffer缓冲区的(直接追加写)候选者:那想要持久化,肯定得存盘嘛。Redis提供了几种策略供我们选择什么时候把缓冲区的数据写到磁盘候选者:我记得有:每秒一次/每条命令都执行/从
面试官:那如果把执行过的命令都存起来面试官:等启动的时候是可以再把这些写命令再执行一遍,达到恢复数据的效果面试官:这样会
候选者:嗯,问题就是,如果这些写入磁盘的「命令集合」不做任何处理,那该「命令集合」就会一直膨胀候选者:其实就是该文件会变得非常大候选者:Redis当然也考虑了这一点,它会fork个子进程会对「原始」命令集合进行重写候选者:说白了就是会压缩,
面试官:那我又想问了,既然它是fork一个进程来对AOF进行重写的面试官:前面你也提到了再fork时,主进程是阻塞的,但
候选者:哦,我明白你的意思了。候选者:其实做法很简单啊,在fork子进程之后,把新接收到命令再写到另一个缓冲区不就好了吗面试官:可以
面试官:那AOF和RDB用哪一个呢?
候选者:主要是看业务场景吧,我们这边是基于Redis自研了一套key-value存储
面试官:自研的?你们的Redis架构是什么?
候选者:别别别,当我没说。就是开源的,开源的。我们回到RDB和AOF上吧。候选者:在新增namespace(实例) 的时候也会让你选择对应的使用场景候选者:就是会让你通过不同的应用场景进行配置选择候选者:比如说,业务上是允许重启时部分数据丢
面试官:顺便我想问下,假如Redis的内存满了,但业务还在写数据,会怎么样?
候选者:嗯,这个问题我也遇到过候选者:一般来说,我们会淘汰那些「不活跃」的数据,然后把新的数据写进去候选者:更多情况下,还是做好对应的监控和容量的考量吧候选者:等容量达到阈值的时候,及时发现和扩容面试官:你这懂得有点多啊
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zookeeper 1 概述
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zookeeper 2 数据结构
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zookeeper 3节点类型
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zookeeper 5 znode状态属性
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zookeeper 6 分布式锁
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zookeeper 7 读写锁
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zookeeper 9 zookeeper 为什么推荐配置位奇数
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zookeeper 10 zookeeper 选举
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zookeeper 11 集群数据读写
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