滴滴面试深度解析：Java基础与JVM、并发、数据库与分布式

"这是关于2019年滴滴公司面试中涉及到的Java相关技术问题的总结，涵盖了一面和二面的主要面试题目。" 面试过程主要考察了候选人的基础理论知识、算法理解、操作系统原理、网络协议、JVM、并发编程、垃圾回收、数据库以及分布式系统等方面的能力。 ### 一面知识点： 1. **快速排序**：快速排序是一种高效的排序算法，通过分治法将大问题分解为小问题来解决。经典的快速排序在最坏情况下时间复杂度为O(n^2)，问题在于最坏情况下的划分不均。 2. **最大值选取**：在大量数据中找到前k个最大值，可以使用优先队列（堆）或快速选择算法等方法高效解决。 3. **MapReduce设计思想**：MapReduce是大数据处理的一种计算模型，包括Map阶段（映射）和Reduce阶段（化简），用于并行处理大量数据。 4. **堆排序**：堆排序是建立在完全二叉树的堆上的排序算法，通过调整堆结构实现排序。 5. **OSI七层模型**：开放系统互连参考模型，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层，描述了数据在网络中传输的层次。 6. **ARP协议**：地址解析协议，用于将IP地址转换为MAC地址，其缓存过程涉及到地址查找和更新。 7. **TCP控制位**：TCP头部中的控制位，如SYN、ACK、FIN等，用于控制连接状态。 8. **TCP状态**：TCP连接有多种状态，如CLOSED、LISTEN、SYN_SENT、SYN_RECV、ESTABLISHED、FIN_WAIT_1、FIN_WAIT_2、CLOSING、TIME_WAIT等。 9. **JVM内存结构**：包括堆、栈、方法区、程序计数器、本地方法栈等，理解它们的作用和交互至关重要。 10. **volatile**：Java关键字，确保多线程环境下的可见性和有序性，但不能保证原子性。 11. **总线锁与内存屏障**：总线锁可能导致性能下降，内存屏障用于解决缓存一致性问题，相关的汇编指令如MFENCE、LFENCE、SFENCE等。 12. **AQS（AbstractQueuedSynchronizer）**：Java并发库中的核心组件，提供了一种基于FIFO队列的同步器框架。 13. **CAS（Compare and Swap）**：无锁编程中的原语操作，用于原子地更新变量。 14. **LockSupport.park()**：线程阻塞的方法，由JVM底层实现，如基于park/unpark机制。 15. **垃圾回收**：JVM自动内存管理的一部分，负责回收不再使用的对象所占用的内存。 16. **GC Roots**：垃圾收集的起点，包括虚拟机栈中的局部变量表、方法区中的静态变量和常量池引用的对象等。 ### 二面知识点： 1. **项目经验**：考察候选人的实际工作经验和解决问题的能力。 2. **Spark使用**：Spark是一个用于大数据处理的框架，询问使用频率和应用场景。 3. **ConcurrentHashMap**：Java并发容器，线程安全且性能高效，了解其内部结构和实现机制。 4. **CAS与volatile**：再次强调这两个并发编程概念，理解其异同和使用场景。 5. **生产者消费者模型**：多线程间的协作模式，用于避免资源竞争和同步问题。 6. **MySQL索引**：索引优化对于数据库性能至关重要，了解索引失效的情况和优化策略。 7. **B树/B+树索引**：MySQL常用的索引结构，分析回表操作的性能影响。 8. **数据库连接查询**：左连接、右连接和全连接的不同特点和使用场景。 9. **Redis应用场景**：作为内存数据库，适用于缓存、计数器、发布订阅等场景。 10. **Redis线程模型**：Redis是单线程模型，但在IO复用上有所优化，不直接涉及线程安全问题。 11. **Spring AOP**：面向切面编程，用于代码解耦和日志、事务管理等。 12. **RPC实现**：远程过程调用，如何设计一个简单的RPC框架。 13. **ES（Elasticsearch）应用场景**：全文搜索引擎，用于日志分析、实时搜索等。 14. **DDoS攻击防护**：针对持续刷新页面的攻击，可能需要使用限流、防火墙规则、CDN等手段进行防御。 这些面试题目覆盖了Java开发的多个关键领域，展示了滴滴公司对候选人全面而深入的技术要求。