ava面试题

主要分为三类,Map、Set、List:

内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有⾜够的内存空间供其使⽤,出现out of memory,例如:

内存溢出可能的原因:

io多路复⽤:

select:

poll:

它没有最⼤连接数的限制,原因是它是基于链表来存储的,但是同样有⼀个缺点:

epoll跟select都能提供多路I/O复⽤的解决⽅案。在现在的Linux内核⾥有都能够⽀持,其中epoll是Linux所特有,⽽select则应该是POSIX所规定,⼀般操作系统均有实现。

Servlet⽣命周期分为三个阶段:

要注意内存溢出问题。

⾸先内存泄漏 memory leak,是指程序在申请内存后,⽆法释放已申请的内存空间,⼀次内存泄漏危害可以忽略,但内存泄漏堆积后果很严重,⽆论多少内存,迟早会被占光。

序列化⼆叉树:

对于final类的成员变量的初使化⽅式(基本数据类型):

对于final类型的引⽤变量来说,所谓的不能改变指的是该引⽤不能改变,值是可以改变的(如StringBuffer)

为什么⼀般在public类final终态成员变量申明时要加static?

注意: List底层为数组,删除时数组元素下标会被改变

描述:当关键字值域远⼤于哈希表的⻓度,⽽且事先并不知道关键字的具体取值时,冲突就难免会发⽣(两个或两个以上的值hash计算的结果有相同的,造成冲突) 。

解决⽅法:

在java中,⼀个字符表示16位,相当于2个字节,⼀个汉字正好是2个字节。

⼀致性hash算法:我们的memcached客户端(这⾥我看的spymemcache的源码),使⽤了⼀致性hash算法ketama进⾏数据存储节点的选择。与常规的hash算法思路不同,只是对我们要存储数据的key进⾏hash计算,分配到不同节点存储。⼀致性hash算法是对我们要存储数据的服务器进⾏hash计算,进⽽确认每个key的存储位置。这⾥提到的⼀致性hash算法ketama的做法是:选择具体的机器节点不在只依赖需要缓存数据的key的hash本身了,⽽是机器节点本身也进⾏了hash运算。

**具体做法:**如果有⼀个写⼊缓存的请求,其中Key值为K,计算器hash值Hash(K), Hash(K) 对应于图 – 1环中的某⼀个点,如果该点对应没有映射到具体的某⼀个机器节点,那么顺时针查找,直到第⼀次找到有映射机器的节点,该节点就是确定的⽬标节点,如果超过了2^32仍然找不到节点,则命中第⼀个机器节点。⽐如 Hash(K) 的值介于A~B之间,那么命中的机器节点应该是B节点。

数据保存流程:

可以在运⾏时判断⼀个对象所属的类,构造⼀个类的对象,判断类具有的成员变量和⽅法,调⽤1个对象的⽅法。

4个关键的类:Class,Constructor,Field,Method。 getConstructor获得构造函数/getDeclardConstructor;getField/getFields/getDeclardFields获得类所⽣命的所有字段;getMethod/getMethods/getDeclardMethod获得类声明的所有⽅法,正常⽅法是⼀个类创建对象,⽽反射是1个对象找到1个类。

描述:接⼝可重复调⽤,在调⽤⽅多次调⽤的情况下,接⼝最终得到的结果是⼀致的。

field,域是⼀种属性,可以是⼀个类变量,⼀个对象变量,⼀个对象⽅法变量或者是⼀个函数的参数。

java基础面试题

Java面试题,equals 与==区别,final,finally,finalize的区别,String、StringBuffer、StringBuilder的区别,抽象类和接口有什么区别

01 接口和抽象类的区别⼀个类声明可否既是abstract的,⼜是final的? 不能,这两个修式符⽭盾(abstract就是要被继承)抽象类不⼀定包含抽象⽅法有抽象⽅法,则⼀定是抽象类抽象类不能被实例化,⼀般⽤作基类使⽤;类可以实现多个接⼝但只能继承⼀个抽象类接⼝⾥⾯所有的⽅法都是Public的,

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public class Test1 { static class Parent { public static int a = 1; static {

ArrayList 扩容机制步骤1.检查 检查之前的元素数量+1 是否 大于元素存储容量,如果大于 则进行扩容2.创建一个新的数组,新的数组是原先的1.5倍 采用 N+N>>1,把就得元素Copy 到新的元素3.如果是插入 先扩容,再把下标及之后的元素copy 到+1下标,再进行当前下标赋值 关注公众号 [龗孖] 或搜索公众号[lingmaW] , 获得更多新干货!!!

【Java】基础面试题

每日英文 Success is the sum of small efforts, repeated day in and day out.成功就是日复一日那一点点小小努力的积累。小编有话说 今天北京天气晴朗, 万里晴空, 希望大家没有都有一个好心情                 &nb

Java集合框架为Java编程语言的基础,也是Java面试中很重要的一个知识点。这里,我列出了一些关于Java集合的重要问题和答案。  每种编程语言中都有集合,最初的Java版本包含几种集合类:Vector、Stack、HashTable和Array。随着集合的广泛使用,Java1.2提出了囊括所有集合接口、实现和算法的集合框架。在保证线程安全的情况下使用泛型和并发集合类,Java已经经历了很久。

前言为了能够在面试回答中优雅而不失体面回答面试考点,该文章借鉴了不同平台对知识点的描述。如有侵权请联系我文章的不足和错误请指正,好的建议也不要吝啬,我都会采纳并更正字节跳动Java面试题精选——算法与数据结构【含答案】,点赞,转发,收藏一气呵成!金九银十虽已过去大半,但还有金三银四呀,最新整理一些算法与数据结构以及答案总结,希望对想进BAT的同学有帮助。正文——算法与数据结构1.如何判断链表是否有

一、Java 基础JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environment 的简称,java 运行环境,为 java 的运行提供了所需环境。 具体来说 JDK 其实包含了 JRE,同时还包含了编译 java 源码的编译器 javac,还包含了很

开篇介绍大家好,我是Java最全面试题库的提裤姐,今天这篇是JavaEE面试题系列的第一篇,主要总结了Web应用服务器相关的问题,在后续,会沿着第一篇开篇的知识线路一直总结下去,做到日更!如果我能做到百日百更,希望你也可以跟着百日百刷,一百天养成一个好习惯。Tomcat是什么tomcat是一个web应用服务器。比如,我们写的项目打包成war包以后需要放到tomcat指定的目录下。在启动tomcat

好家伙, 在游戏开发,尤其是后端服务的构建过程中,我们常常从一个简单的想法或原型开始。 代码直接、功能明确,一切看起来都很好。但随着项目复杂度的提升,最初的“简洁”设计往往会变成“僵化”的枷锁。 0.需求分析 我想我需要一张地图,作用如下: 1.记录所有人的位置, 2.快速的拿到某个角色的信息 3. ...

软考中级-系统集成项目管理工程师的超详细知识点笔记。 内容分为综合知识和案例分析**两大部分。第一部分:综合知识(选择题)第1章 信息化知识信息与信息化信息: 客观事物状态和运动特征的一种普遍形式。特性:客观性、普遍性、无限性、动态性、依附性、可传递性、可共享性、可加工性。信息系统: 输入-处理-输 ...

苹果在 iOS 26 中对系统能耗架构进行了更细粒度的优化,从后台刷新限制到实时能耗分配算法,都有新变化。与此同时,“电池健康”与“设备续航”成为用户与开发者都极为关注的话题。对普通用户而言,打开「设置 → 电池 → 电池健康」即可查看设备容量百分比;但对开发者、测试工程师或系统分析人员来说,仅查看数值远远不够。他们需要深入分析——电池容量随时间衰减的趋势?设备在不同系统版本下的电耗差异?哪

1 引言:从ReLU到GELU在深度学习领域,激活函数 ? 是神经网络的核心组成部分,它决定了神经元如何响应输入信号。长期以来,ReLU(Rectified Linear Unit)及其变体因其简洁性和有效性占据了主导地位。然而,随着模型架构的不断发展,一种新的激活函数——GELU(Gaussian Error Linear Unit)逐渐展现出其卓越的性能。GELU由Hendrycks和Gimp

THE END
0.数据倾斜常见原因和解决办法数据倾斜的原因及解决办法数据倾斜常见原因和解决办法 数据倾斜在MapReduce编程模型中十分常见,多个节点并行计算,如果分配的不均,就会导致长尾问题(大部分节点都完成了任务,一直等待剩下的节点完成任务),本文梳理了常见的发生倾斜的原因以及相应的解决办法。 1.map端发生数据倾斜 产生原因:jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8okcpmiwjnlkg5bt}neng5eg}fknu524;6668<3
1.2022年最强大数据面试宝典(全文50000字,强烈建议收藏)4. 热点现象(数据倾斜)怎么产生的,以及解决方法有哪些 热点现象: 某个小的时段内,对HBase的读写请求集中到极少数的Region上,导致这些region所在的RegionServer处理请求量骤增,负载量明显偏大,而其他的RgionServer明显空闲。 热点现象出现的原因: HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的,这种设计优化了scan操作,可以jvzquC41dnuh0ryrwd4og}4922776A71xkkxuyfeg/8:3::371
2.2022年最强大数据面试宝典(全文50000字,建议收藏)(四)4. 热点现象(数据倾斜)怎么产生的,以及解决方法有哪些 热点现象: 某个小的时段内,对HBase的读写请求集中到极少数的Region上,导致这些region所在的RegionServer处理请求量骤增,负载量明显偏大,而其他的RgionServer明显空闲。 热点现象出现的原因: HBase中的行是按照rowkey的字典顺序排序的,这种设计优化了scan操作,可以jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1B5386:
3.HBase知识手册爱是与世界屏的技术博客Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决海量数据处理和计算问题,一般是配合使用。 Hbase:Hadoop database 的简称,也就是基于Hadoop数据库,是一种NoSQL数据库,主要适用于海量明细数据(十亿、百亿)的随机实时查询,如日志明细、交易清单、轨迹行为等。 jvzquC41dnuh0>6evq4dqv4nqxkcg}ygtyusnm47;8?45B
4.大数据工程师面试题这一篇就够用了fsimage:记录的是数据块的位置信息、数据块的冗余信息(二进制文件) 由于edits 文件记录了最新状态信息,并且随着操作越多,edits 文件就会越大,把 edits 文件中最新的信息写到 fsimage 文件中就解决了 edits 文件数量多不方便管理的情况。 没有体现 HDFS 的最新状态。 jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1:3e<;cg37e7B
5.如何避免数据倾斜数据处理中数据倾斜和数据热点1、数据倾斜的表现 数据倾斜是由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点的现象。 主要表现:任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 reduce 子任务未完成,因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大。 单一 reduce 处理的记录数和平均记录数相差太大,通常达到好jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|cfljlftillf5bt}neng5eg}fknu526<:9:374
6.分库分表方案中出现数据倾斜问题怎么解决分库分表数据倾斜二、 解决方案 1. 调整分片策略(治本之法) 2. 处理业务热点(治标之法) 3. 其他策略 三、 预防措施 总结 这是一个在分库分表实践中非常经典且棘手的问题。数据倾斜意味着数据并没有均匀地分布在不同数据库或表中,导致某些节点负载过高(存储、CPU、IO),而其他节点却非常空闲,从而成为系统瓶颈,严重影响整体性jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8skgvgpl~s1ctzjeuj1fgzbkux137734=684
7.Hadoop·大数据技术栈·看云6.Hadoop解决数据倾斜方法 1、提前在 map 进行 combine,减少传输的数据量 2、导致数据倾斜的 key 加盐、提升 Reducer 并行度 … 7.Hadoop读文件和写文件流程 Hadoop读文件和写文件流程 HDFS-文件读写流程 8.Yarn的Job提交流程 步骤很多,理理清楚然后再有条理的进行回答。 jvzquC41yy}/mjsenq{e0ls1jcvq{ltfg/zpinyjgt5ckpicvc<03?<7746
8.37数据分布优化:如何应对数据倾斜?Redis核心技术与实战如使用配置更高的机器 只适用于只读的热点数据 解决方法 解决方法 解决方法 热点数据多副本 实例上存在热点数据 使用Hash Tag导致倾斜 Slot分配不均衡导致倾斜 bigkey导致倾斜 在构建切片集群时,尽量使用大小配置相同的实例,避免因实例资源不均衡而在不同实例上分配不同数量的Slot 应对方法 成因 成因 小建议 Redis jvzquC41vksf0pjgmdgoi7tti1ipn~rp1cxuklqg15695B8
9.举例说明Spark数据倾斜有哪些场景,对应的解决方案是什么?增加并行度,通过spark.sql.shuffle.partitions设置更高的 Shuffle 分区数,分散热点数据 [^1]。 场景三:Reduce Side Join 导致的倾斜 在没有合适优化手段的情况下,Join 操作只能在 Reduce 阶段完成,容易引发数据倾斜。 解决方法: 尝试将 Reduce Side Join 转换为 Map Side Join,前提是至少有一方数据量较小且可广jvzquC41ygtlw7hufp4og}4cpu}ft86jx|nv6?hy
10.阿里P8整理总结,入职大厂必备Java核心知识(附加面试题)ArrayList和LinkedList区别?HashMap内部数据结构?ConcurrentHashMap分段锁?jdk1.8中,对hashMap和concurrentHashMap做了哪些优化如何解决hash冲突的,以及如果冲突了,怎么在hash表中找到目标值synchronized 和 ReentranLock的区别?ThreadLocal?应用场景?Java GC机制?GC Roots有哪些?MySQL行锁是否会有死锁的情况?jvzquC41oconcr3ep1gsvrhng1jfvjnnAhoe?:<655955><(ghoe?|Tw|Q|yq@Gvec>Co95\mjG
11.新老手都值得看的Flink关键技术解析与优化实战上图为计算最小值的热点问题,红色数据为热点数据。如果直接将它们打到同一个分区,会出现性能问题。为了解决倾斜问题,我们通过 hash 策略将数据分成小的 partition 来计算,如上图的预计算,最后再将中间结果汇总计算。 当一切就绪后,我们来做增量的 UV 计算,比如计算 1 天 uv,每分钟输出 1 次结果。计算方式既可jvzquC41yy}/kwkqs0io1jwvkerf1\OTIQjDj{:PuHGGXPojZ
12.Redis数据库的数据倾斜详解Redis在服务端读数据访问Redis时,往往会对请求key进行分片计算,此时中会将请求打到某一台 Server 上,如果热点过于集中,热点 Key 的缓存过多,访问量超过 Server 极限时,就会出现缓存分片服务被打垮现象的产生。当缓存服务崩溃后,此时再有请求产生,就会打到DB 上,这也就是我们常说的缓存穿透,如果没有合理的解决,数据库jvzquC41yy}/lk:30pku1mfvcdgtg87;45;53}v0jvs
13.解决Redis数据倾斜热点等问题Redis单台机器的硬件配置有上限制约,一般我们会采用分布式架构将多台机器组成一个集群,这篇文章主要介绍了解决 Redis 数据倾斜、热点等问题,需要的朋友可以参考下+ 目录 GPT4.0+Midjourney绘画+国内大模型 会员永久免费使用!【 如果你想靠AI翻身,你先需要一个靠谱的工具!】 Redis 作为一门主流技术,应用场景非常多,很多jvzquC41yy}/lk:30pku1jwvkerf1;;;:9=/j}r
14.HBasehbase每秒最大写入多少5 热点现象( 数据倾斜) 怎么产生的, 以及解决方法有哪些 5.1热点现象   某个小的时段内, 对 HBase 的读写请求集中到极少数的 Region 上, 导致这些region 所在的 RegionServer 处理请求量骤增, 负载量明显偏大, 而其他的RgionServer 明显空闲。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8vsa6676974:1gsvrhng1jfvjnnu173:;;677<
15.Hbase基本概念比如创建一张表,名为user,有两个列族,分别是userInfo和addressInfo,建表语句create 'user', 'userInfo', 'addressInfo' 3.Timestamp(时间戳):纪录每次操作数据的时间,通常作为数据的版本号 六. 热点现象(数据倾斜)怎么产生的,以及解决方法有哪些 热点现象: jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8qkdcuxgw;2;1gsvrhng1jfvjnnu1738?<6987