java高级工程师开放面试题集<一>

临近年关，不少人蠢蠢欲动，有童鞋问我java后端面试会面试什么？

作为一个java后端老鸟，跌打滚爬多次被面试和面试别人，总结了一些经验，希望对大家有所帮助。

特别说明，仅仅针对工作两年以上的java后端开发。以开放性题目为主。

1.数据结构相关

  假设1亿整数存放在一个txt文件中，如何去重和排序？

  思路：

  1.1.面试者要评估一下一亿整数的大小。一个int占4个字节，1亿呢？

  1.2.去重的数据结构有哪些？HashSet--->引申到HashMap--->ConcurrentHashMap 

  1.3 数据量增大到十亿百亿怎么去重？

　　布隆过滤器，优点，缺点

  1.4.其他方式？

  　　数据库distinct order by，txt怎么导入到数据库？load

         redis去重排序，redis的数据结构-->引申到其他数据结构 String,list,hash,set,sorted set,hyperloglog,geo

        mongo去重排序，

        ....

2. 算法相关，主要考察代码能力

   斐波那契数列（fabnacci）实现，首先介绍一下该算法的思想

　　

    2.1 第一级别实现： 两层递归

     public static long fibonacci(int n){
           if(n==0) return 0;
           else if(n==1) return 1;
           else 
           return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);
           } 

问算法复杂度及评估一下性能问题，提示可以优化。

    2.2 第二级别：减少一层递归

    public static void main(String[] args) {
        long tmp=0;
        // TODO Auto-generated method stub
        int n=10;
        Long start=System.currentTimeMillis();
        for(int i=0;i<n;i++){
            System.out.print(fibonacci(i)+" ");
        }
        System.out.println("-------------------------");
        System.out.println("耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
    }    

public static long fibonacci(int n) {
        long result = 0;
        if (n == 0) {
            result = 0;
        } else if (n == 1) {
            result = 1;
            tmp=result;
        } else {
            result = tmp+fibonacci(n - 2);
            tmp=result;
        }
        return result;
    }

  问题，算法复杂度，引导有没有不用递归的？

     2.3 无递归

    public static long fibonacci(int n){
        long before=0,behind=0;
        long result=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(i==0){
                result=0;
                before=0;
                behind=0;
            }
            else if(i==1){
                result=1;
                before=0;
                behind=result;
            }else{
                result=before+behind;
                before=behind;
                behind=result;
                
            }
        }
        return result;
    }

3.并发问题

   给出一个普通的spring mvc controller，如下：

@Controller
public class WelcomeController {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WelcomeController.class);
    

　　@Autowired

　　private final HelloWorldService helloWorldService;

    @RequestMapping(value = "/", method = RequestMethod.GET)
    public String index(Map<String, Object> model) {

        logger.debug("index() is executed!");

        model.put("title", helloWorldService.getTitle(""));
        model.put("msg", helloWorldService.getDesc());
        
        return "index";
    }

}

   问题：

    3.1.线程模型是什么？单线程

    3. 2.如何提升qps？线程池 executor

    3.3.在线程池下如何控制并发？信号量Semaphore或者计数器CountDownLatch

       引申到：Java中的可重入锁：synchronized 和 java.util.concurrent.locks.ReentrantLock

   

4.数据库相关

    场景：一张表 test(a,b,c,e,f,g) 100w记录  常用查询条件 ab  abc  abe，如何提升查询效率？

    4.1.索引，

    4.2.复合索引的规则：最左原则。查询条件ae走不走索引？

    4.3 1000w，1亿，十亿以上条记录查询是否会有什么不同？

     4.4 多线程下如何保证数据一致性？乐观锁/悲观锁，应用场景不同点

5.设计模式相关

   

public class Test {  
  
    @Test  
    public void test() throws InterruptedException, ExecutionException {  
        AsyncTaskExecutor executor = new SimpleAsyncTaskExecutor("sys.out");  
        Future<String> future = executor.submit(new OutThread());  
        System.out.println(future.get());  
        System.out.println("Hello, World!");  
        Thread.sleep(10000 * 1000L);  
    }  
      
    static class OutThread implements Callable<String> {  
  
        public void run() {  
              
        }  
  
        @Override  
        public String call() throws Exception {  
            String ret = " i test callable";  
            for (int i = 0; i < 10; i++) {  
                    try {  
                            Thread.sleep(2 * 1000L);  
                            System.out.println("i sleep 1s");  
                    } catch (InterruptedException e) {  
                         // TODO Auto-generated catch block  
                         e.printStackTrace();  
                    }  
             }  
            return ret;  
        }    
    }  
}  

    5.1 看程序说明

    5.2 引申到reactor模型

         spring reactor

          vert.x

          akka

    5.3 servlet 3 响应式编程

太累，先写到这里吧。