一.jdk8 特性1.Lambda表达式使用匿名内部类处理减少内部类的编写提高系统可读性。支持函数式编程。2.Stream API流操作数据时外部变量声明为final确保变量在Lambda表达式中不被修改。支持并行流实现原理多线程Fork/Join框架Fork拆分子任务Join合并结果。3.Optional类可用于值判空防止空指针异常。4.CompletableFuture支持任务异步编排。5.函数式接口ConsumerT :消费型接口 只有输入没有返回值 void accept(T t);SupplierT :供给型接口 没有参数只有返回值 T get();FunctionT,R :函数型接口 有一个输入参数 参数输出 R apply(T t);PredicateT :断言型接口 有一个输入参数 返回只能是布尔值 boolean test(T t);6.函数式编程一个函数可作为参数传递。7.接口中支持默认的抽象方法。二.SpringBoot和SpringMVC有什么区别1.含义不同SpringMVC是一个Web框架SpringBoot是自动化配置的工具;2.配置不同SpringMVC需要手动配置xml文件同时需要配置Tomcat服务器而SpringBoot采用约定大于配置的方式进行自动装配同时内置服务器打开就可以直接用。3.依赖项不同Springboot具有启动器的概念一旦将其添加到类路径中它将带来开发Web应用程序所需的所有依赖项。SpringMVC需要单独指定每个依赖项才能运行功能。4.实现JAR打包功能的方式不同Spring Boot 允许嵌入式服务器以独立的方式运行该功能。Spring MVC需要大量手动配置才能实现JAR打包的功能。SpringBoot的优点1依赖简化Spring Boot自有的starter中提供了一些可以快捷使用的依赖让整合或集成一些常用的功能更便捷2配置简化在配置方法中如果没有特殊情况Spring Boot为我们提供了一些默认的配置比如端口号默认为8080等3部署简化可执行JAR部署与传统服务的Web模式部署打WAR包部署相比连安装Web容器的时间都节省了4监控简化通过引用Spring Boot依赖的方式快捷提供监控端点无代码侵入十分便捷总结SpringMVC是一个 Web 框架专注于实现 MVC 模式。它需要手动配置和管理各种组件适合传统的 Web 应用程序开发。Spring Boot是一个用于简化 Spring 应用开发的框架通过自动配置和开箱即用的特性来减少配置工作。它不仅可以用于构建 Web 应用程序还可以用于其他类型的 Spring 应用如微服务。三.谈谈你对springcloud的了解项目中使用情况。1. 服务注册与发现。对EurekaNacoszookeeper的理解。2.客户端负载均衡。Ribbon工作原理负载均衡策略。3.声明式服务。Feign工作原理。4.服务容错与熔断。Hystrix原理如何实现降级限流。5.网关。API网关Zuul工作原理。参考网址Spring Cloud之五大组件_springcloud-CSDN博客四.kafka相关1.kafka分区与分片的区别。2.kafka集群方式的区别。3.kafka消息可靠性保障机制。ACK消息确认机制。acks0不等待 Broker 确认可能丢失消息。acks1Leader 副本写入即返回默认。acks-1所有 ISRIn-Sync Replicas副本写入才返回。消息消费方式服务器ACK级别设置为-1至少消费一次保证消息不丢失但可能重复消费设置为0至多消费一次但可能丢失。幂等性保证消息不重复消费且不丢失生产者无论发送多少次重复数据server端只会持久化1条数据。4.kafka事务处理生产和消费可以跨分区的会话要么全部成功要么全部失producer事务是生产者的id与事务id绑定。核心处理机制事务协调者事务日志PIDProducer ID Epoch控制消息。消息发送端处理事务。step1:producer.initTransactions(); // 初始化事务获取 PID 和 Epoch step2:producer.beginTransaction(); //开始事务 step3:// 发送消息到多个分区/主题原子性保证 producer.send(new ProducerRecord(topic1, key1, value1)); producer.send(new ProducerRecord(topic2, key2, value2)); step4: 提交事务 try { producer.commitTransaction(); // 提交事务消息对消费者可见 } catch (Exception e) { producer.abortTransaction(); // 中止事务消息丢弃 }五.redis相关1.redis淘汰策略。2.缓存穿透缓存击穿缓存雪崩的区别及解决方法。3.redis集群方式的区别。六.分布式事务如何保障数据一致性。1.消息机制。当事务A处理成功向消息队列推送消息事务B接到该消息则处理后续业务。2.事务补救。当事务处理异常则回滚之前的事务。3.事件驱动。当事务A处理成功发送事件信息事务B监听到该事件则处理后续业务。CAPC-一致性A-可用性P-分区容错性。分布式事务Seata开源的分布式事务解决方案。模式有1.AT模式非侵入式的分布式事务解决方案是用自带的数据源代理DataSourceProxy支持事务日志记录检查全局锁。一阶段业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交释放本地锁和连接资源。二阶段提交异步化非常快速地完成回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。2.SAGA模式长事务解决方案适用于业务流程长流程多的场景。一阶段正向服务和二阶段补偿服务都由业务开发实现。基于状态机引擎可实现服务编排。优点一阶段提交本地事务无锁高性能事件驱动架构参与者可异步执行高吞吐补偿服务易于实现缺点不保证隔离性3.TCC模式一种由业务方细粒度控制的侵入式分布式事务解决方案。作用于服务层不依赖数据库锁的粒度可细化。优点跨数据库跨应用。缺点入侵式设计与自实现比较复杂。4.XA模式提供分布式事务处理标准利用事务资源数据库、消息服务等对XA协议的支持来管理分支事务。优点业务无侵入支持关系型数据库。缺点锁定周期长性能差。七.spring如何解决循环依赖。1.Setter注入Bean完全初始化之后再设置依赖关系。Componentpublic class BeanA {private BeanB beanB;public void setBeanB(BeanB beanB) {this.beanB beanB;}}Componentpublic class BeanB {private BeanA beanA;public void setBeanA(BeanA beanA) {this.beanA beanA;}}2.Lazy注解延迟Bean初始化。Componentpublic class BeanA {private BeanB beanB;Autowiredpublic BeanA(Lazy BeanB beanB) {this.beanB beanB;}}Componentpublic class BeanB {private BeanA beanA;Autowiredpublic BeanB(Lazy BeanA beanA) {this.beanA beanA;}}3.PostConstruct处理初始化Componentpublic class BeanA {private BeanB beanB;Autowiredpublic void setBeanB(BeanB beanB) {this.beanB beanB;}PostConstructpublic void init() {// 这里可以进行一些初始化操作例如设置bean之间的依赖关系等。beanB.setBeanA(this); // 反向设置依赖关系如果需要的话。}}4.Resource或者Autowired里面required属性设置。Componentpublic class BeanA {private BeanB beanB;// 使用Autowired的required属性设置为false可以不立即注入BeanB从而避免循环依赖的风险。Autowired(required false)public void setBeanB(BeanB beanB) {this.beanB beanB; // 在实际使用前再进行赋值操作。}}八.常见设计模式。单例模式-双重检索重点1.单例模式。public class Singleton {// 使用 volatile 关键字确保多线程环境下的正确性private static volatile Singleton instance;// 私有构造函数防止外部实例化private Singleton() {}// 提供一个公共的静态方法用于获取实例public static Singleton getInstance() {// 第一次检查如果不为null则直接返回不进入同步块if (instance null) {synchronized (Singleton.class) {// 第二次检查确保实例在多线程环境下只被创建一次if (instance null) {instance new Singleton();}}}return instance;}}九.自定义实现ConcurrentHashMap分段加锁。import java.util.concurrent.locks.Lock;import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;import java.util.Map;import java.util.HashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;public class CustomConcurrentHashMapK, V {private final int SEGMENT_COUNT;private final HashMapK, V[] segments;private final Lock[] locks;public CustomConcurrentHashMap(int segmentCount) {SEGMENT_COUNT segmentCount;segments new HashMap[segmentCount];locks new ReentrantLock[segmentCount];for (int i 0; i segmentCount; i) {segments[i] new HashMap();locks[i] new ReentrantLock();}}private int hash(K key) {return Math.abs(key.hashCode()) % SEGMENT_COUNT;}public V get(K key) {int segmentIndex hash(key);locks[segmentIndex].lock();try {return segments[segmentIndex].get(key);} finally {locks[segmentIndex].unlock();}}public void put(K key, V value) {int segmentIndex hash(key);locks[segmentIndex].lock();try {segments[segmentIndex].put(key, value);} finally {locks[segmentIndex].unlock();}}public V remove(K key) {int segmentIndex hash(key);locks[segmentIndex].lock();try {return segments[segmentIndex].remove(key);} finally {locks[segmentIndex].unlock();}}}十.高并发解决策略(1)负载均衡与横向扩展‌通过负载均衡器如 Nginx、HAProxy将用户请求分发到多台应用服务器避免单点过载是提升系统整体处理能力的基础。结合横向扩展增加服务器节点可线性提升系统容量。‌(2)缓存技术‌将高频访问的数据如商品信息、用户会话存储在内存缓存中如 Redis、Memcached大幅减少对数据库的直接访问显著降低延迟和数据库压力。‌(3)数据库优化(a)读写分离‌主库处理写操作多个从库处理读操作分散数据库负载。‌(b)分库分表‌按业务或数据范围如用户ID将数据水平或垂直拆分到多个数据库或表中提升查询效率和扩展性。‌(4)异步处理与消息队列‌对于非实时核心业务如订单通知、日志记录使用消息队列如 Kafka、RabbitMQ进行异步解耦实现“削峰填谷”避免瞬时流量压垮系统。‌(5)限流与降级(a)限流‌采用令牌桶、漏桶算法等策略限制单位时间内的请求量防止系统过载。(b)降级‌在系统压力过大时临时关闭非核心功能如推荐系统、评论功能保障核心业务如支付、下单稳定运行。‌(6)服务拆分与微服务架构‌将单体应用拆分为独立部署、可独立扩展的微服务每个服务可根据实际负载单独扩容提升系统灵活性和并发处理能力。‌(7)CDN 加速与静态资源分离‌将图片、CSS、JS 等静态资源部署到 CDN 节点由离用户最近的节点直接提供减少源站压力并降低访问延迟。‌(8)分布式数据库‌采用如 OceanBase 等分布式数据库通过多节点并行处理、MVCC多版本并发控制机制原生支持高并发事务与弹性扩展适用于强一致性要求高的场景。‌十一.JMM与JVMJMMJava内存模型是Java虚拟机规范中定义的一套核心规范用于屏蔽不同硬件和操作系统的内存访问差异规定多线程环境下共享变量的访问规则以保证程序的原子性、可见性和有序性。(1)主内存用于存储多线程共享变量实例变量、静态变量(2)工作内存是每个线程私有的内存区域存储其使用变量的主内存副本线程对所有变量的操作读、写都必须在工作内存中进行不能直接读写主内存。(3)交互规则‌线程间变量值的传递必须通过主内存完成。具体的交互协议包括8种原子性操作lock、unlock、read、load、use、assign、store、write。‌‌JVM:描述Java虚拟机运行时数据区的真实划分如堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。堆线程共享存放Java对象实例垃圾回收的主要区域。方法区线程共享存放已加载的类信息常量静态变量等。虚拟机栈线程私有每个方法创建时创建一个栈帧存储局部变量表操作栈动态链接方法出口。本地方法栈线程私有为Java调用本地native方法提供服务。程序计数器线程私有存储当前正在执行的字节码行号。十二.性能优化(1)架构优化。(2)代码优化侧重编码规范逻辑结构优化。(3)数据库优化数据库连接池优化SQL优化。(4)JVM虚拟机配置优化。(5)异步与并发优化。十三.大模型学习网站https://www.bilibili.com/video/BV1aaFSzyEDW?spm_id_from333.788.player.switchvd_source8d27ce2bb5958281e404022cb565a6dbp4