大数据面试必备知识点：涵盖JVM、设计模式、数据库与并发

"大数据面试宝典，内容涵盖大数据面试题、技术细节、面试经验与学习资源，不断更新，旨在帮助面试者准备阿里巴巴等公司的面试。" 本文档是关于大数据面试的综合指南，来源于about云大数据面试题板块，包含了多轮面试的经典问题及答案，涉及到Java基础、JVM内存管理、设计模式、并发编程、数据库设计、操作系统、服务器优化等多个方面。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **JDK源码**：面试中可能会询问你阅读过哪些JDK源码，这涉及到对Java核心类库的理解，如集合框架、并发库等。 2. **HashMap与ConcurrentHashMap**：这两个集合类的实现原理是Java面试的常考点，特别是扩容机制和并发安全性。 3. **JVM内存模型与GC**：面试者需要理解堆、栈、方法区等内存区域，以及垃圾回收的工作原理。 4. **ClassLoader**：双亲委派模型是Java类加载机制的关键，面试中可能要求你解释为何不能自定义`java.lang.String`类。 5. **设计模式**：面试者需熟悉六大设计原则（单一职责、开闭原则、里氏替换、依赖倒置、接口隔离、迪米特法则）并能与具体设计模式关联。 6. **UML**：类图、对象图、序列图等UML图的应用和不同类之间的关系（继承、聚合、组合等）。 7. **性能测试与并发框架**：如使用过的并发库，性能优化的实践案例，以及OSGI框架的理解。 8. **JVM内存调优**：涉及调优工具（如JVisualVM）的使用，如何分析和优化内存分配。 9. **数据库设计**：主键ID设计的原则，比如唯一性、稳定性、无业务含义等。 10. **Servlet/Filter**：理解其工作原理和配置，以及在Web应用中的作用。 11. **Spring AOP**：基于切面编程，了解其自动注入配置和所用的设计原则。 12. **Session共享机制**：跨服务器的会话共享，如使用cookie、数据库或分布式缓存实现。 13. **应用服务器优化**：例如JVM参数调整，以及在实际项目中的应用。 14. **最新技术关注**：对新兴技术如Swift语言的看法，显示你是否跟进行业动态。 这份面试宝典不仅适用于大数据岗位，也涵盖了广泛的Java后端开发知识。通过深入理解和掌握这些知识点，面试者能够更好地应对各类技术面试。同时，文档鼓励读者参与交流和学习，持续提升自己的技术水平。