上周一去一家公司面试碰到的一些题目 热：报错

这些问题涉及Java编程、数据结构、多线程、文件操作、数据库管理、Web服务器优化、系统设计与架构等多个方面。虽然我基于阿里云产品知识，但我会尽量结合这些领域的一般性知识来回答你的问题。

1. System.out.println(Integer.MAX_VALUE + 1); 的输出会是一个负数，因为整型溢出，Integer.MAX_VALUE 是 Java 中 int 类型的最大值，加 1 后会回绕到最小负数。

2. HashMap和HashTable的区别：

   • 线程安全性：HashTable 是线程安全的，而 HashMap 不是。HashTable 在方法中使用了 synchronized 关键字。
   • 效率：由于线程安全的同步机制，HashTable 相对较慢。
   • 允许 null 值：HashMap 允许 key 和 value 为 null，而 HashTable 不允许。

3. 如何写一个线程及控制同步：

   • 创建线程可以通过继承 Thread 类或实现 Runnable 接口。
   • 控制同步可以使用 synchronized 关键字修饰方法或代码块，或者使用 ReentrantLock 等锁。

4. 数组去重：

   List<Integer> listA = Arrays.asList(Arrays.stream(A).boxed().toArray(Integer[]::new));
   List<Integer> listB = Arrays.asList(Arrays.stream(B).boxed().toArray(Integer[]::new));
   List<Integer> listC = listA.stream().filter(e -> !listB.contains(e)).collect(Collectors.toList());
   

5. 金字塔形式输出数字：

   for (int i = 1; i <= 10; i++) {
      for (int j = 10; j > i; j--) {
          System.out.print(" ");
      }
      for (int k = 1; k <= (i * 2) - 1; k++) {
          System.out.print(i);
      }
      System.out.println();
   }
   

6. 实时读取文件且无重复读取和漏读： 可以考虑使用文件锁（如 Java NIO 中的 FileChannel.lock()）确保读取时不会被其他进程干扰，并使用循环检查文件状态或监听文件变化。

7. 快速查重并排序大文本文件： 使用哈希集合（HashSet）进行查重，然后将结果导出到新文件，最后使用排序算法或工具（如 Unix 的 sort 命令）排序。

8. 遍历List修改对象： 使用迭代器（Iterator）遍历，调用其 remove() 方法安全移除元素，或直接创建一个新的列表存放修改后的对象。

9. Queue的应用场景及原理： Queue常用于实现生产者-消费者模型，保证线程间的数据传递。Java中的ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等实现了阻塞队列，通过内部锁机制控制并发访问。

10. Servlet工作原理： Servlet是运行在服务器端的小程序，接收HTTP请求，生成响应。它由Web容器（如Tomcat）管理，生命周期由容器控制。JavaBean是简单的可复用组件，通常用于封装数据。

11. JVM工作原理： JVM加载类时经历加载、验证、准备、解析、初始化五个阶段。引用类型包括强引用、软引用、弱引用、虚引用，它们影响垃圾回收时机和方式。

12. 促进垃圾回收的方法：

    • 尽量减少长生命周期对象持有短生命周期对象的引用。
    • 使用弱引用、软引用等降低对象的引用强度。
    • 显式调用 System.gc() 虽不推荐，但在某些情况下可能有帮助。
    • 使用 WeakReference 或 PhantomReference 结合引用队列及时清理不再使用的对象。

13. 删除数据库中重复记录： 使用SQL语句，例如 DELETE FROM table WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM table GROUP BY other_columns)。

14. 处理大Blob字段： 分块读写，避免一次性加载整个大对象到内存中。数据库层面可以设置合理的缓冲区大小，应用层使用流式处理。

15. 排查Web服务器当机： 查看日志文件（如Tomcat的日志）、监控CPU、内存、磁盘使用情况，检查网络连接，分析堆栈跟踪，必要时使用JVM分析工具（如jstack, jmap）。

16. Tomcat和MySQL调优：

    • Tomcat：调整JVM参数（如-Xms, -Xmx），配置连接池（如maxThreads, minSpareThreads），启用NIO或APR模式，禁用无用的服务。
    • MySQL：优化查询语句，合理使用索引，调整innodb_buffer_pool_size，根据负载调整连接池大小。

17. 提高系统并发访问量：

    • 使用缓存（如Redis）减轻数据库压力。
    • 异步处理和消息队列减少同步等待。
    • 采用负载均衡技术分散请求。
    • 数据库读写分离，主从复制。
    • 代码层面优化，减少不必要的计算和资源占用。

18. 项目架构设计：

    • 硬件：根据预计流量选择合适的服务器配置，考虑冗余备份。
    • 技术选型：微服务架构（如Spring Cloud）、分布式数据库、CDN加速。
    • 用户访问量与并发量：评估后选择高性能中间件，如高性能数据库、消息队列、负载均衡器。
    • 对于500万注册用户，日PV100万的系统，建议采用分布式部署，利用云服务弹性伸缩能力，确保高可用性和扩展性。

19. 系统优化经验：

    • 性能监控：持续监控系统性能指标，定位瓶颈。
    • 数据库优化：定期分析和优化表结构，索引策略。
    • 代码重构：去除冗余代码，提升执行效率。
    • 并发控制：合理使用锁机制，避免死锁。
    • 利用云服务：利用云平台提供的自动扩展、数据库服务等，减少运维负担，提高稳定性。