2023年高质量的Java高级工程师面试题

说道Java工程师面试题，相信大家最先想到的就是马上要到金三银四的时间段了，潜意识里对于就业现状不太满意的同学开始进行跳槽的准备，对于程序员的跳槽，准备工作肯定是要充足的，一套合理的高级java工程师面试题，能够让面试的成功率大大提高，但未必每个人都能找到合适的面试题，为了大家能够把握机会，小编整理了一些大厂面试出现率很高的java工程师面试题，希望可以帮助到大家：

1.volatile有三个特性：可见性，不保证原子性，禁止指令重排。

可见性：线程1从主内存中拿数据1到自己的线程工作空间进行操作(假设是加1)这个时候数据1已经改为数据2了，将数据2写回主内存时通知其他线程(线程2，线程3)，主内存中的数据1已改为数据2了，让其他线程重新拿新的数据(数据2)。

不保证原子性：线程1从主内存中拿了一个值为1的数据到自己的工作空间里面进行加1的操作，值变为2，写回主内存，然后还没有来得及通知其他线程，线程1就被线程2抢占了，CPU分配，线程1被挂起，线程2还是拿着原来主内存中的数据值为1进行加1，值变成2，写回主内存，将主内存值为2的替换成2，这时线程1的通知到了，线程2重新去主内存拿值为2的数据。

禁止指令重排：首先指令重排是程序执行的时候不总是从上往下执行的，就像高考答题，可以先做容易的题目再做难的，这时做题的顺序就不是从上往下了。禁止指令重排就杜绝了这种情况。

(一般面试官开始问你会从java基础问起，一问大多数会问到集合这一块，而集合问的较多的是HashMap，这个时候你就可以往这些方向带着面试官问你，而且扩展的深度也够，所以上面的干货够你说个十来分钟吧，第一个问题拿下后，面试官心里至少简单你的基础够扎实，第一印象分就留下了)

Spring的AOP和IOC是什么?使用场景有哪些?Spring事务与数据库事务，传播行为，数据库隔离级别

2.AOP：面向切面编程。

即在一个功能模块中新增其他功能，比方说你要下楼取个快递，你同事对你说帮我也取一下呗，你就顺道取了。在工作中如果系统中有些包和类中没有使用AOP，例如日志，事务和异常处理，那么就必须在每个类和方法中去实现它们。 代码纠缠每个类和方法中都包含日志，事务以及异常处理甚至是业务逻辑。在一个这样的方法中，很难分清代码中实际做的是什么处理。AOP 所做的就是将所有散落各处的事务代码集中到一个事务切面中。

场景

比方说我现在要弄一个日志，记录某些个接口调用的方法时间。使用Aop我可以在这个接口前插入一段代码去记录开始时间，在这个接口后面去插入一段代码记录结束时间。

又或者你去访问数据库，而你不想管事务(太烦)，所以，Spring在你访问数据库之前，自动帮你开启事务，当你访问数据库结束之后，自动帮你提交/回滚事务!

异常处理你可以开启环绕通知，一旦运行接口报错，环绕通知捕获异常跳转异常处理页面。

3.动态代理

Spring AOP使用的动态代理，所谓的动态代理就是说AOP框架不会去修改字节码，而是在内存中临时为方法生成一个AOP对象，这个AOP对象包含了目标对象的全部方法，并且在特定的切点做了增强处理，并回调原对象的方法。它的动态代理主要有两种方式，JDK动态代理和CGLIB动态代理。JDK动态代理通过反射来接收被代理的类，并且要求被代理的类必须实现一个接口。JDK动态代理的核心是InvocationHandler接口和Proxy类。如果目标类没有实现接口，那么Spring AOP会选择使用CGLIB来动态代理目标类。CGLIB是一个代码生成的类库，可以在运行时动态的生成某个类的子类，注意，CGLIB是通过继承的方式做的动态代理，因此如果某个类被标记为final，那么它是无法使用CGLIB做动态代理的。

4.IOC：依赖注入或者叫做控制反转。

正常情况下我们使用一个对象时都是需要new Object()的。而ioc是把需要使用的对象提前创建好，放到spring的容器里面。

所有需要使用的类都会在spring容器中登记，告诉spring你是个什么东西，你需要什么东西，然后spring会在系统运行到适当的时候，把你要的东西主动给你，同时也把你交给其他需要你的东西。所有的类的创建、销毁都由 spring来控制，也就是说控制对象生存周期的不再是引用它的对象，而是spring。DI(依赖注入)其实就是IOC的另外一种说法，其实它们是同一个概念的不同角度描述。

场景：

正常情况下我们使用一个对象时都是需要new Object() 的。而ioc是把需要使用的对象提前创建好，放到spring的容器里面。需要使用的时候直接使用就行，而且可以设置单例或多例，非常灵活。

我们在service层想调用另外一个service的方法，不需要去new了，直接把它交给spring管理，然后用注解的方式引入就能使用。

5.HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理，volatile关键字，CAS(比较与交换)实现原理

首先HashMap是Map的一个实现类，而Map存储形式是键值对(key,value)的。可以看成是一个一个的Entry。Entry所存放的位置是由key来决定的。

Map中的key是无序的且不可重复的，所有的key可以看成是一个set集合，如果出现Map中的key如果是自定义类的对象，则必须重写hashCode和equals方法，因为如果不重写，使用的是Object类中的hashCode和equals方法，比较的是内存地址值不是比内容。

Map中的value是无序的可重复的，所有的value可以看成是Collection集合，Map中的value如果是自定义类的对象必须重写equals方法。

至于要重写hashCode和equals分别做什么用，拿hashMap底层原理来说：

当我们向HashMap中存放一个元素(k1,v1)，先根据k1的hashCode方法来决定在数组中存放的位置。

如果这个位置没有其它元素，将(k1,v1)直接放入Node类型的数组中，这个数组初始化容量是16，默认的加载因子是0.75，也就是当元素加到12的时候，底层会进行扩容，扩容为原来的2倍。如果该位置已经有其它元素(k2,v2)，那就调用k1的equals方法和k2进行比较二个元素是否相同，如果结果为true，说明二个元素是一样的，用v1替换v2，如果返回值为false，二个元素不一样，就用链表的形式将(k1,v1)存放。

不过当链表中的数据较多时，查询的效率会下降，所以在JDK1.8版本后做了一个升级，hashmap就是当链表中的元素达到8并且元素数量大于64时，会将链表替换成红黑树才会树化时，会将链表替换成红黑树，来提高查找效率。因为对于搜索，插入，删除操作多的情况下，使用红黑树的效率要高一些。

原因是因为红黑树是一种特殊的二叉查找树，二叉查找树所有节点的左子树都小于该节点，所有节点的右子树都大于该节点，就可以通过大小比较关系来进行快速的检索。

在红黑树上插入或者删除一个节点之后，红黑树就发生了变化，可能不满足红黑树的5条性质，也就不再是一颗红黑树了，而是一颗普通的树，可以通过左旋和右旋，使这颗树重新成为红黑树。红黑树的5条性质(根节点是黑色，每个节点是黑色或者是红色，每个叶子节点是黑色，如果一个节点是红色它的子节点必须是黑色的，从一个节点到该节点的子孙外部节点的所有路径上包含相同数目的黑点)

而且像这种二叉树结构比较常见的使用场景是Mysql二种引擎的索引，Myisam使用的是B树，InnoDB使用的是B+树。

首先B树它的每个节点都是Key.value的二元组，它的key都是从左到右递增的排序，value中存储数据。这种模式在读取数据方面的性能很高，因为有单独的索引文件，Myisam 的存储文件有三个.frm是表的结构文件，.MYD是数据文件，.MYI是索引文件。不过Myisam 也有些缺点它只支持表级锁，不支持行级锁也不支持事务，外键等，所以一般用于大数据存储。

然后是InnoDB，它的存储文件相比Myisam少一个索引文件，它是以 ID 为索引的数据存储，数据现在都被存在了叶子结点，索引在非叶结点上。而这些节点分散在索引页上。在InnoDB里，每个页默认16KB，假设索引的是8B的long型数据，每个key后有个页号4B，还有6B的其他数据，那么每个页的扇出系数为16KB/(8B+4B+6B)≈1000，即每个页可以索引1000个key。在高度h=3时，s=1000^3=10亿!!也就是说，InnoDB通过三次索引页的I/O，即可索引10亿的key，而非叶节点这一行存储的索引，数量就多了，I/O的次数就少了。而Myisam在每个节点都存储数据和索引，这样就减少了每页存储的索引数量。而且InnoDB它还支持行级，表级锁，也支持事务，外键.

另外对于HashMap实际使用过程中还是会出现一些线程安全问题：

HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，而且会抛出并发修改异常，导致原因是并发争取线程资源，修改数据导致的，一个线程正在写，一个线程过来争抢，导致线程写的过程被其他线程打断，导致数据不一致。

HashTable是线程安全的，只不过实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁。多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。

为了应对hashmap在并发环境下不安全问题可以使用，ConcurrentHashMap大量的利用了volatile，CAS等技术来减少锁竞争对于性能的影响。

在JDK1.7版本中ConcurrentHashMap避免了对全局加锁，改成了局部加锁(分段锁)，分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。不过这种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长。

所以在JDK1.8版本中CurrentHashMap内部中的value使用volatile修饰，保证并发的可见性以及禁止指令重排，只不过volatile不保证原子性，使用为了确保原子性，采用CAS(比较交换)这种乐观锁来解决。

CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。

如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的，若果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。

以上就是“2023年高质量的Java高级工程师面试题”，你能回答上来吗?如果想要了解更多的相关内容，可以关注极悦Java官网。