分享一下我整理的Java面试大纲，大多数都是我面试中常常被问到的面试题，可以根据我这个大纲进行查漏补缺，为你的面试做准备

项目介绍

大部分情况，这是一场面试的开门题，面试官问这个问题，主要是考察你的概述能力和全局视野。有的人经常抱怨自己每天在堆业务，但没有成长。事实上，很多情况下确实在堆业务，但并不是没有成长的。并非做中间件或者技术架构才是成长，例如我们的需求分析能力，沟通协作能力，产品思维能力，抽象建模能力等都是一个非常重要的硬实力。

1、明确项目是做什么的

2、明确项目的价值。（为什么做这个项目，它解决了用户什么痛点，它带来什么价值？）

3、明确项目的功能。（这个项目涉及哪些功能？）

4、明确项目的技术。（这个项目用到哪些技术？）

5、明确个人在项目中的位置和作用。（你在这个项目的承担角色？）

6、明确项目的整体架构。

7、明确项目的优缺点,如果重新设计你会如何设计。

8、明确项目的亮点。（这个项目有什么亮点？）

9、明确技术成长。（你通过这个项目有哪些技术成长？）

Java基础

1、List 和 Set 的区别

2、HashSet 是如何保证不重复的

3、HashMap 是线程安全的吗，为什么不是线程安全的（最好画图说明多线程环境下不安全）?
HashMap的实现里没有锁的机制，因此它是线程不安全的。
其实只要有锁的机制，可以通过锁实现线程安全，我们在读写HashMap对象的时候加锁，以保障这个对象的线程安全，但不代表HashMap本身是线程安全的，因为这是加锁导致的。为啥不在HashMap内部加锁让它变成线程安全？
这样会增加单线程访问的资源消耗，即使没有多线程访问，也要每次检查、加锁、解锁。实际上也有线程安全的Map，Collections里面有个静态方法可以返回一个线程安全版本的HashMap。

public static <K,V> Map<K,V> synchronizedMap(Map<K,V> m) {
        return new SynchronizedMap<K,V>(m);
    }

HashMap底层是一个Entry数组，当发生hash冲突的时候，HashMap是采用链表的方式，在对应的数组位置存放链表的头结点。对链表而言，新加入的节点会从头结点加入。其线程不安全体现在以下几个方面：

  • put操作插入数据

向HashMap添加Entry会调用到addEntry和createEntry,假设A线程和B线程同时进入addEntry，然后计算出了相同的哈希值对应了相同的数组位置，因为此时该位置还没数据，然后对同一个数组位置调用createEntry，两个线程会同时得到现在的头结点，然后A写入新的头结点之后，B也写入新的头结点，那B的写入操作就会覆盖A的写入操作造成A的写入操作丢失。
简单的说：A和B两个线程(A线程获数据 B线程存数据) 同时操作mHashMap
B线程执行存放数据 mHashMap.put(“1”,“2”);
A线程执行get获取数据 mHashMap.get(“1”);
A线程获取的值本来应该是2，但是如果A线程在刚到达获取的动作还没执行的时候，线程执行的机会又跳到线程B，此时
线程B又对mHashMap赋值 mHashMap.put(“1”,“3”);
然后线程虚拟机又执行线程A，A取到的值为3，这样map中第一个存放的值 就会丢失。

  • 扩容操作

HashMap在达到它的初始容量的阈值(0.75)，HashMap会做一个扩容，这个操作会新生成一个新的容量的数组，然后对原数组的所有键值对重新进行计算和写入新的数组，之后指向新生成的数组。
当多个线程同时进来，检测到总数量超过阈值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。所以在扩容操作的时候也有可能会引起一些并发的问题。

  • List item

删除操作
多个线程同时操作同一个数组位置的时候，也都会先取得现在状态下该位置存储的头结点，然后各自去进行计算操作，之后再把结果写回到该数组位置去，其实写回的时候可能其他的线程已经就把这个位置给修改过了，就会覆盖其他线程的修改。
4、HshMap 的扩容过程

5、HashMap 1.7 与 1.8 的 区别，说明 1.8 做了哪些优化，如何优化的？

6、final finally finalize

  • final是一个修饰类、方法、变量的关键字。被final修饰的类，就意味着不能再派生出新的子类，不能作为父类而被子类继承。因此一个类不能既被abstract声明，又被final声明。将变量或方法声明为final，可以保证他们在使用的过程中不被修改。被声明为final的变量必须在声明时给出变量的初始值，而在以后的引用中只能读取。被final声明的方法也同样只能使用，不能重载。
  • finally是一个在try…catch
    语句中最后使用的处理异常的语句块,无论异常是否发生，都会执行finally块的内容，所以在代码逻辑中有需要无论发生什么都必须执行的代码，就可以放在finally块中。比如关闭连接时用~
  • finallize()是一个java垃圾回收机制的一种方法。java技术允许使用finalize（）方法在垃圾收集器将对象从内存中清除出去之前做必要的清理工作。这个方法是由垃圾收集器在确定这个对象没有被引用时对这个对象调用的。它是在object类中定义的，因此所有的类都继承了它。子类覆盖finalize（）方法以整理系统资源或者被执行其他清理工作。finalize（）方法是在垃圾收集器删除对象之前对这个对象调用的。

7、强引用 、软引用、 弱引用、虚引用

8、Java反射

9、Arrays.sort 实现原理和 Collection 实现原理

10、LinkedHashMap的应用

11、cloneable接口实现原理

12、异常分类以及处理机制

13、wait和sleep的区别

14、数组在内存中如何分配

Java并发

1、synchronized 的实现原理以及锁优化？

2、volatile 的实现原理？

3、Java 的信号灯？

4、synchronized 在静态方法和普通方法的区别？

5、怎么实现所有线程在等待某个事件的发生才会去执行？

6、CAS？CAS 有什么缺陷，如何解决？

7、synchronized 和 lock 有什么区别？

8、Hashtable 是怎么加锁的 ？

9、HashMap 的并发问题？

10、ConcurrenHashMap 介绍？1.8 中为什么要用红黑树？

11、AQS

12、如何检测死锁？怎么预防死锁？

13、Java 内存模型？

14、如何保证多线程下 i++ 结果正确？

15、线程池的种类，区别和使用场景？

16、分析线程池的实现原理和线程的调度过程？

17、线程池如何调优，最大数目如何确认？

18、ThreadLocal原理，用的时候需要注意什么？

19、CountDownLatch 和 CyclicBarrier 的用法，以及相互之间的差别?

20、LockSupport工具

21、Condition接口及其实现原理

22、Fork/Join框架的理解

23、分段锁的原理,锁力度减小的思考

24、八种阻塞队列以及各个阻塞队列的特性

JVM

1、详细jvm内存模型

2、讲讲什么情况下回出现内存溢出，内存泄漏？

3、说说Java线程栈

4、JVM 年轻代到年老代的晋升过程的判断条件是什么呢？

5、JVM 出现 fullGC 很频繁，怎么去线上排查问题？

6、类加载为什么要使用双亲委派模式，有没有什么场景是打破了这个模式？

7、类的实例化顺序

8、JVM垃圾回收机制，何时触发MinorGC等操作

9、JVM 中一次完整的 GC 流程（从 ygc 到 fgc）是怎样的

10、各种回收器，各自优缺点，重点CMS、G1

11、各种回收算法

12、OOM错误，stackoverflow错误，permgen space错误

Netty

1、BIO、NIO和AIO

2、Netty 的各大组件

3、Netty的线程模型

4、TCP 粘包/拆包的原因及解决方法

5、了解哪几种序列化协议？包括使用场景和如何去选择

6、Netty的零拷贝实现

7、Netty的高性能表现在哪些方面

Spring

1、BeanFactory 和 FactoryBean？

2、Spring IOC 的理解，其初始化过程？

3、BeanFactory 和 ApplicationContext？

4、Spring Bean 的生命周期，如何被管理的？

5、Spring Bean 的加载过程是怎样的？

6、如果要你实现Spring AOP，请问怎么实现？

7、如果要你实现Spring IOC，你会注意哪些问题？

8、Spring 是如何管理事务的，事务管理机制？

9、Spring 的不同事务传播行为有哪些，干什么用的？

10、Spring 中用到了那些设计模式？

11、Spring MVC 的工作原理？

12、Spring 循环注入的原理？

13、Spring AOP的理解，各个术语，他们是怎么相互工作的？

14、Spring 如何保证 Controller 并发的安全？

数据库

1、mysql分页有什么优化

2、悲观锁、乐观锁

3、组合索引，最左原则

4、mysql 的表锁、行锁

5、mysql 性能优化

6、mysql的索引分类：B+，hash；什么情况用什么索引

7、事务的特性和隔离级别

缓存

1、Redis用过哪些数据数据，以及Redis底层怎么实现

2、Redis缓存穿透，缓存雪崩

3、如何使用Redis来实现分布式锁

4、Redis的并发竞争问题如何解决

5、Redis持久化的几种方式，优缺点是什么，怎么实现的

6、Redis的缓存失效策略

7、Redis集群，高可用，原理

8、Redis缓存分片

9、Redis的数据淘汰策略

分布式相关

1、Dubbo的底层实现原理和机制

2、描述一个服务从发布到被消费的详细过程

3、分布式系统怎么做服务治理

4、接口的幂等性的概念

5、消息中间件如何解决消息丢失问题

6、Dubbo的服务请求失败怎么处理

7、重连机制会不会造成错误

8、对分布式事务的理解

9、如何实现负载均衡，有哪些算法可以实现？

10、Zookeeper的用途，选举的原理是什么？

11、数据的垂直拆分水平拆分。

12、zookeeper原理和适用场景

13、zookeeper watch机制

14、redis/zk节点宕机如何处理

15、分布式集群下如何做到唯一序列号

16、如何做一个分布式锁

17、用过哪些MQ，怎么用的，和其他mq比较有什么优缺点，MQ的连接是线程安全的吗

18、MQ系统的数据如何保证不丢失

19、列举出你能想到的数据库分库分表策略；分库分表后，如何解决全表查询的问题

20、zookeeper的选举策略

21、全局ID