前言
今日博主听闻，现在很多培训出来的应届生薪资都赶上了摸爬滚打两三年的朋友，讲道理，这说不过去啊
作为同行来说，这个行业发展很快，技术更新很快，淘汰也很快，千万不要再找借口了，想吃这碗饭不如好好思考如何提升自己的技术，提高自己的核心竞争力。
下面博主给大家分享一波十月份精选的互联网大厂Java核心面试题，透过面试题来分析自己所掌握的技术栈与大厂所需的差距，判断面试难易程度，从而进一步明确自己学习的方向。
什么是 Arthas？
Arthas 是一款开源在线诊断工具，采用命令行交互模式，支持 web 端在线诊断，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。这是一款开源一年多 GitHub star 2 万，99% 的阿里研发小哥都在用的 Java 终极诊断利器！相对比直接下载使用，我推荐开发者可以试一下通过 IDE插件 Cloud Toolkit 中使用Arthas 来实现一键远程诊断功能。
得益于 Arthas 强大且丰富的功能，让 Arthas 能做的事情超乎想象。下面仅仅列举几项常见的使用情况，更多的使用场景可以在熟悉了 Arthas 之后自行探索。
- 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况？
- 为什么 CPU 又升高了，到底是哪里占用了 CPU ？
- 运行的多线程有死锁吗？有阻塞吗？
- 程序运行耗时很长，是哪里耗时比较长呢？如何监测呢？
- 这个类从哪个 jar 包加载的？为什么会报各种类相关的 Exception？
- 我改的代码为什么没有执行到？难道是我没 commit？分支搞错了？
- 遇到问题无法在线上 debug，难道只能通过加日志再重新发布吗？
- 有什么办法可以监控到 JVM 的实时运行状态？
Arthas 的命令、功能在其官方文档有详细介绍，下文将介绍一下近期几个使用场景。
场景 1：定位压测时的性能瓶颈
平时服务器请求都很正常。压测时，依赖的服务、数据库也都没有到达瓶颈，但是机器的 CPU 全部飘红，why？
通过 jstack 命令，只能看到某一时刻的堆栈，没有抓到真凶。
thread 查看当前线程信息，查看线程的堆栈。
thread -n 3 -i 10000 可以统计 10 秒内最忙的 3 个线程，并且打印它们的堆栈，很容易发现问题。最终发现的问题比较简单：日志中打印了 location 的信息，包括 类名、方法名和行号。
动态获取代码的方法名、行号等信息，通常是通过 new Throwable() -> 打印 Throwable 的堆栈 -> 截取堆栈中最顶层的业务代码 -> 拆分字符串获取类、方法、行号等信息, 打印堆栈对性能损耗是比较大的。
场景 2：检测偶发的超时
有段时间，总是碰到几次偶尔的超时，但是看日志都正常，鹰眼的调用链路都完全 ok，没有哪一步数据库操作或者 HSF 调用是特别慢的。
各种监控统计的时间维度的耗时，都十分正常，无法找到那个 rt 的尖刺。
想到了可能是日志的问题，但是没有证据支撑。
trace 命令能监控每一步的耗时，并且可以配合条件表达式，当耗时超过 xx ms 时打印详细日志。
找台机器，输入命令，后面的就是静等了。再次出现 rt 尖刺时，能够捕捉到耗时的分布情况。
通过 Arthas 拿到的结果，定位到是日志打印的问题。同步日志改为异步日志后，问题解决。
场景3：debug？那要是动态字节码生成咋办？
之前碰到过一个 json 序列化时输出的数字带不带引号的问题。当时各种 debug、看代码，发现是通过 ASM 动态字节码的方式生成的序列化类。到这完全放弃了，debug 已经无法定位问题了。当时通过另外一种方式避免了这种问题。
反过来看这个问题的时候，我们可以通过 Arthas 的 jad 命令，反编译动态字节码生成的类，结合 watch 等命令，定位排查问题。
jad——反编译指定已加载类的源码
还可以通过 mc(menory compiler), redefine 命令线上热更新代码，欢迎探索。
