从小厂跳槽出来，本以为能在新公司大展拳脚，没想到没多久就再次遭遇困境。
入职初期，加班成了家常便饭，尽管如此，考虑到薪酬还算可观，我并没有过多抱怨。然而，到了六月，一纸通知打破了平静——公司宣布薪资要下调百分之四十。这样一来，连基本的生活开销都成了问题。
这一连串的变故让我措手不及，原本满怀期待的心情瞬间跌入谷底。面对突如其来的挑战，我不得不重新审视自己的职业规划，并思考下一步该何去何从。
原本以为自己会在这家新公司大展拳脚，谁知道还没来得及施展抱负，就遭遇了如此重大的打击。随后便开始了无尽折磨的面试环节。
去了一家互联网公司，面试管问了一道关于分布式系统的问题，虽然我之前有所涉猎，但显然准备不足。面试官抛出问题的那一瞬间，我的大脑一片空白，完全不知道如何回答。我努力回想当时的情景，试图找到解决办法，但心里还是忐忑不安。最终没有通过面试。
最近，我开始梳理面试中遇到的知识点。从基础知识到高级应用，我逐条列出需要补足的地方。或许这次失败并不是终点，而是新旅程的起点。
总结下常用面试的知识点汇总，及一些大佬的面试资料：
Java面试：
Spring容器
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BeanFactory vs ApplicationContext
BeanFactory是Spring IoC容器的基础，用于管理Bean的生命周期，提供Bean的实例化、依赖注入等功能。ApplicationContext扩展了BeanFactory的功能，提供了国际化支持、资源文件统一读取、事件监听等功能。
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Bean 生命周期
- Bean的生命周期包括初始化和销毁两个阶段，Spring提供了多种回调机制来管理Bean的生命周期。
- 初始化回调方法可以是
InitializingBean接口的实现，也可以是配置文件中的自定义方法或使用@PostConstruct注解。 - 销毁回调方法可以是
DisposableBean接口的实现，也可以是配置文件中的自定义方法或使用@PreDestroy注解。
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IoC 实现
- Spring IoC容器的基础是
org.springframework.beans和org.springframework.context包。 BeanFactory接口提供高级配置机制，而ApplicationContext接口提供了更多功能，如AOP集成、事件传播等。
- Spring IoC容器的基础是
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AOP 实现原理
- Spring AOP使用动态代理实现，包括JDK动态代理和CGLIB动态代理。
- JDK动态代理适用于实现了接口的类，而CGLIB适用于未实现接口的类，通过继承方式实现动态代理。
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事务管理
- Spring支持编程式事务管理和声明式事务管理。
- 事务管理通过AOP功能实现，使用
TransactionProxyFactoryBean生成代理对象，并通过TransactionInterceptor完成事务逻辑。
设计模式
- Spring框架中运用了多种设计模式，包括但不限于：
- 代理模式：在AOP和remoting中被广泛使用。
- 单例模式：Spring配置文件中定义的Bean默认为单例模式。
- 模板方法模式：如
RestTemplate、JmsTemplate等。 - 前端控制器模式：Spring提供了
DispatcherServlet来处理请求。 - 视图帮助模式：Spring提供了一系列JSP标签来辅助视图处理。
- 依赖注入模式：贯穿于
BeanFactory和ApplicationContext接口的核心理念。 - 工厂模式：
BeanFactory用来创建对象实例。
单例实现原理
- Spring使用单例注册表的方式创建Bean实例，注册表的缓存是
ConcurrentHashMap对象。
Netty 相关内容
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为什么选择Netty
- Netty具有API简单、功能强大、高度定制、高性能、成熟稳定等特点。
- 社区活跃，版本迭代快，适合各种高性能通信场景。
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Netty 使用场景
- 构建高性能中间件（MQ、分布式服务框架等）。
- 构建WebSocket协议栈等公有或私有协议栈。
- 应用于大数据、游戏等领域内部通信。
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原生NIO存在的epoll bug
- JDK 1.7版本中存在Selector空轮询问题，可能导致CPU占用率过高。
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TCP粘包/拆包
- 描述了TCP粘包和拆包现象及其产生的原因。
- 提供了三种解决办法：添加包头、固定长度数据包、设置边界字符。
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Netty线程模型
- Netty使用EventLoop处理读写事件，保证一个连接的所有事件在一个线程中执行。
- EventLoopGroup包含多个EventLoop，类似于ExecutorService。
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Netty的零拷贝
- 描述了Netty如何减少数据在内存间的拷贝，提高性能。
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Netty内部执行流程
- Netty使用堆外直接内存进行Socket读写，减少了内存拷贝。
- 提供组合Buffer对象，简化多个ByteBuffer的操作。
- 文件传输使用transferTo方法，直接将文件数据发送到Socket中。
Redis 主从同步机制
- 全量同步：当从节点第一次连接到主节点时，会执行全量复制过程。具体步骤包括从节点发送SYNC命令、主节点生成RDB快照、发送快照到从节点等。
- 增量同步：在全量同步完成后，主节点的新写入操作会被同步到从节点，这种方式称为增量复制。
Redis 内存使用和过期数据处理
- 内存使用策略：根据业务需求评估所需的内存和QPS，可能采取的措施包括增加内存、使用内存淘汰策略或部署Redis集群。
- 过期数据处理：Redis提供了设置键过期时间的功能，当键过期后，Redis会自动删除不再使用的键。
Streaming 实时推荐项目
- 使用场景：项目使用Streaming技术进行实时推荐，通过封装Kafka的Consumer来屏蔽不同Kafka版本间的影响，支持消费多种数据源。
Kafka 特性和使用
- 为何Kafka快速：Kafka通过零拷贝、预先分配磁盘空间等方式优化I/O效率，以及利用内存映射文件提高数据读取速度。
- Kafka重复消费：项目中遇到过重复消费的问题，可以通过确保幂等性、使用事务等手段来解决。
MySQL 事务和MVCC机制
- 事务特性：MySQL的事务遵循ACID原则，保证原子性、一致性、隔离性和持久性。
- MVCC机制：MySQL的InnoDB引擎通过多版本并发控制（MVCC）来支持高并发读写操作，利用undo log和版本号来实现。
JVM 垃圾回收机制
- 垃圾回收算法：包括标记-清除算法、复制算法、标记-压缩算法、分代收集算法等。
- 垃圾收集器：文档中提及了CMS垃圾回收器的特点，它分为初始标记、并发标记、重新标记、并发清理四个阶段，适用于需要低延迟响应的场景。
面试内容过多就不一一列举了。感兴趣的同学可以按以下链接进行下载。
面试宝典：
链接：https://pan.baidu.com/s/1kSXZM4BqjCi5PnocfFcQRQ?pwd=45fl
提取码：45fl
Java面试：
深度学习面试：
大数据面试：
