阿里后端实习一面面经

2024-01-01 08:35:26

阿里后端实习一面面经

项目中使用到了es，es的作用？

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容

es中的重要概念？

群集：一个或多个节点（服务器）的集合，它们共同保存您的整个数据，并提供跨所有节点的联合索引和搜索功能。群集由唯一名称标识，默认情况下为“elasticsearch”。此名称很重要，因为如果节点设置为按名称加入群集，则该节点只能是群集的一部分。

节点：属于集群一部分的单个服务器。它存储数据并参与群集索引和搜索功能。

索引：就像关系数据库中的“数据库”。它有一个定义多种类型的映射。索引是逻辑名称空间，映射到一个或多个主分片，并且可以有零个或多个副本分片。

eg: MySQL =>数据库　　 ElasticSearch =>索引

文档：类似于关系数据库中的一行。不同之处在于索引中的每个文档可以具有不同的结构（字段），但是对于通用字段应该具有相同的数据类型。

MySQL => Databases => 　 Tables => Columns / Rows ElasticSearch => Indices => Types =>具有属性的文档

类型：是索引的逻辑类别/分区，其语义完全取决于用户。

es为什么快，相对于mysql有什么优势？

数据库在查询时，如果查询id的话，会那么直接走索引，查询速度非常快。但如果是基于title做模糊查询，只能是逐行扫描数据，流程如下：

用户搜索数据，条件是title符合?"%手机%"
逐行获取数据，比如id为1的数据
判断数据中的title是否符合用户搜索条件
如果符合则放入结果集，不符合则丢弃。回到步骤1

这种全表扫描的方法在数据量很多的情况下会消耗很多时间。为了解决这个问题，elesticsearch中采用了倒排索引的方法。

首先引入两个概念：

文档（Document）：用来搜索的数据，其中的每一条数据就是一个文档。例如一个网页、一个商品信息。
词条（Term）：对文档数据或用户搜索数据，利用某种算法分词，得到的具备含义的词语就是词条。例如：我是中国人，就可以分为：我、是、中国人、中国、国人这样的几个词条。

创建倒排索引是对正向索引的一种特殊处理，流程如下：

将每一个文档的数据利用算法分词，得到一个个词条。
创建表，每行数据包括词条、词条所在文档id或位置等信息。
因为词条唯一性，可以给词条创建索引，例如hash表结构索引。

倒排索引的搜索流程如下（以搜索"华为手机"为例）：

1）用户输入条件?"华为手机"?进行搜索。

2）对用户输入内容分词，得到词条：华为、手机。

3）拿着词条在倒排索引中查找，可以得到包含词条的文档id：1、2、3。

4）拿着文档id到正向索引中查找具体文档。

虽然要先查询倒排索引，再查询倒排索引，但是无论是词条、还是文档id都建立了索引，查询速度非常快！无需全表扫描。

优点：根据词条搜索、模糊搜索时，速度非常快
缺点：只能给词条创建索引，而不是字段无法根据字段做排序

项目中有用到事务吗？讲一下事务

数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成

事务的特性（ACID）

- 原子性（Atomicity）：事务是应用中不可再分的最小执行体。

- 一致性（Consistency）：事务执行的结果，须使数据从一个一致性状态，变为另一个一致性状态。

- 隔离性（Isolation）：各个事务的执行互不干扰，任何事务的内部操作对其他的事务都是隔离的。

- 持久性（Durability）：事务一旦提交，对数据所做的任何改变都要记录到永久存储器中。

常见的并发异常

第一类丢失更新：某一个事务的回滚，导致另外一个事务已更新的数据丢失了。

第二类丢失更新：某一个事务的提交，导致另外一个事务已更新的数据丢失了。

脏读：某一个事务，读取了另外一个事务未提交的数据

不可重复读：某一个事务，对同一个数据前后读取的结果不一致

幻读：某一个事务，对同一个表前后查询到的行数不一致

常见的隔离级别

Read Uncommitted：读取未提交的数据。

Read Committed：读取已提交的数据，就是只能读到已经commit了的内容。

Repeatable Read：可重复读。在读已提交的基础上增大锁的粒度，在事务运行中，不允许其他事物update,解决了脏读和不可重复读的问题，但是无法解决幻读。

Serializable：串行化，事务“串行化顺序执行”，也就是一个一个排队执行。

不同数据库的默认隔离级别

MySQL:

MySQL 的默认隔离级别是 "Repeatable Read"（可重复读）。这意味着在同一事务中多次读取相同的数据会得到相同的结果，并且事务期间其他事务不能修改这些数据。

Oracle:

Oracle 的默认隔离级别是 "Read Committed"（读提交）。在 "Read Committed" 隔离级别下，事务只能看到已经提交的数据。这是 Oracle 的默认行为，但 Oracle 也提供了其他隔离级别，如 "Serializable"（可串行化）等。

锁

? 悲观锁（数据库）

共享锁（S锁）事务A对某数据加了共享锁后，其他事务只能对该数据加共享锁，但不能加排他锁。

排他锁（X锁）事务A对某数据加了排他锁后，其他事务对该数据既不能加共享锁，也不能加排他锁。

? 乐观锁（自定义）

在更新数据前，检查版本号是否发生变化。若变化则取消本次更新，否则就更新数据（版本号+1）。

spring中使用事务

声明式事务：通过注解，声明某方法的事务特征。

在 service 类上面添加注解@Transactional，在这个注解里面可以配置事务相关参数

    // REQUIRED: 支持当前事务(外部事务),如果不存在则创建新事务.required
    // REQUIRES_NEW: 创建一个新事务,并且暂停当前事务(外部事务).requires_new
    // NESTED: 如果当前存在事务(外部事务),则嵌套在该事务中执行(独立的提交和回滚),否则就会REQUIRED一样.
    @Transactional(isolation = Isolation.READ_COMMITTED, propagation = Propagation.REQUIRED)
    public Object save1() {
        // 新增用户
        User user = new User();
        user.setUsername("alpha");
        user.setSalt(CommunityUtil.generateUUID().substring(0, 5));
        user.setPassword(CommunityUtil.md5("123" + user.getSalt()));
        user.setEmail("alpha@qq.com");
        user.setHeaderUrl("http://image.nowcoder.com/head/99t.png");
        user.setCreateTime(new Date());
        userMapper.insertUser(user);
 
        // 新增帖子
        DiscussPost post = new DiscussPost();
        post.setUserId(user.getId());
        post.setTitle("Hello");
        post.setContent("新人报道!");
        post.setCreateTime(new Date());
        discussPostMapper.insertDiscussPost(post);
 
        //这步报错，观测是否回滚
        Integer.valueOf("abc");
 
        return "ok";
    }

编程式事务：通过 TransactionTemplate 管理事务，并通过它执行数据库的操作

    public Object save2() {
        transactionTemplate.setIsolationLevel(TransactionDefinition.ISOLATION_READ_COMMITTED);
        transactionTemplate.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED);
 
        return transactionTemplate.execute(new TransactionCallback<Object>() {
            @Override
            public Object doInTransaction(TransactionStatus status) {
                // 新增用户
                User user = new User();
                user.setUsername("beta");
                user.setSalt(CommunityUtil.generateUUID().substring(0, 5));
                user.setPassword(CommunityUtil.md5("123" + user.getSalt()));
                user.setEmail("**********");
                user.setHeaderUrl("http://image.nowcoder.com/head/999t.png");
                user.setCreateTime(new Date());
                userMapper.insertUser(user);
 
                // 新增帖子
                DiscussPost post = new DiscussPost();
                post.setUserId(user.getId());
                post.setTitle("你好");
                post.setContent("我是新人!");
                post.setCreateTime(new Date());
                discussPostMapper.insertDiscussPost(post);
 
                //这步报错，观测是否回滚
                Integer.valueOf("abc");
 
                return "ok";
            }
        });

讲一下Java线程池以及相关参数？

线程池主要有如下6个参数：

corePoolSize（核心工作线程数）：当向线程池提交一个任务时，若线程池已创建的线程数小于corePoolSize，即便此时存在空闲线程，也会通过创建一个新线程来执行该任务，直到已创建的线程数大于或等于corePoolSize时。
maximumPoolSize（最大线程数）：线程池所允许的最大线程个数。当队列满了，且已创建的线程数小于maximumPoolSize，则线程池会创建新的线程来执行任务。另外，对于无界队列，可忽略该参数。
keepAliveTime（多余线程存活时间）：当线程池中线程数大于核心线程数时，线程的空闲时间如果超过线程存活时间，那么这个线程就会被销毁，直到线程池中的线程数小于等于核心线程数。
workQueue（工作队列）：用于传输和保存等待执行任务的阻塞队列。
threadFactory（线程创建工厂）：用于创建新线程。threadFactory创建的线程也是采用new Thread()方式，threadFactory创建的线程名都具有统一的风格：pool-m-thread-n（m为线程池的编号，n为线程池内的线程编号）。
handler（拒绝策略）：当线程池和队列都满了，再加入线程会执行此策略

四大拒绝策略

AbortPolicy：丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
DiscardPolicy：也是丢弃任务，但是不抛出异常。
DiscardOldestPolicy：丢弃队列最前面的任务，然后重新尝试执行任务（重复该过程）。
CallerRunsPolicy：由调用线程处理被拒绝的run方法

如何创建一个线程池？

使用Executors相关函数进行创建

1.newFixedThreadPool：创建一个固定大小的线程池

public class ThreadPool1 {
    public static void main(String[] args) {
        //1.创建一个大小为5的线程池
        ExecutorService threadPool= Executors.newFixedThreadPool(5);
        //2.使用线程池执行任务一
        for (int i=0;i<5;i++){
            //给线程池添加任务
            threadPool.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("线程名"+Thread.currentThread().getName()+"在执行任务1");
                }
            });
        }
        //2.使用线程池执行任务二
        for (int i=0;i<8;i++){
            //给线程池添加任务
            threadPool.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("线程名"+Thread.currentThread().getName()+"在执行任务2");
                }
            });
        }

    }
}

2.newCachedThreadPool：带缓存的线程池，适用于短时间有大量任务的场景，但有可能会占用更多的资源；线程数量随任务量而定。

public class ThreadPool3 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建线程池
        ExecutorService service= Executors.newCachedThreadPool();
        //有50个任务
        for(int i=0;i<50;i++){
            int finalI = i;
            service.submit(()->{
                System.out.println(finalI +"线程名"+Thread.currentThread().getName());//线程名有多少个，CPU就创建了多少个线程
            });
        }
    }
}

3.newSingleThreadExecuto:创建单个线程的线程池

public class ThreadPool4 {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService service= Executors.newSingleThreadExecutor();
        for (int i=0;i<5;i++){
            int finalI = i;
            service.submit(()->{
                System.out.println(finalI +"线程名"+Thread.currentThread().getName());//CPU只创建了1个线程，名称始终一样
            });
        }
    }
}

4.newSingleThreadScheduledExecutor：创建执行定时任务的单个线程的线程池

public class ThreadPool5 {
    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService service= Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        System.out.println("添加任务："+ LocalDateTime.now());
        service.schedule(new Runnable() {

                @Override
                public void run() {
                    System.out.println("执行任务："+LocalDateTime.now());
                }
            },3,TimeUnit.SECONDS);//推迟3秒执行任务
    }
}

讲一下threadlocal

ThreadLocal可以解释成线程的局部变量，也就是说一个ThreadLocal的变量只有当前自身线程可以访问，别的线程都访问不了，那么自然就避免了线程竞争。

使用：

创建一个ThreadLocal对象：

private ThreadLocal<Integer> localInt = new ThreadLocal<>();

上述代码创建一个localInt变量，由于ThreadLocal是一个泛型类，这里指定了localInt的类型为整数。

下面展示了如果设置和获取这个变量的值：

public int setAndGet(){
    localInt.set(8);
    return localInt.get();
}

上述代码设置变量的值为8，接着取得这个值。

由于ThreadLocal里设置的值，只有当前线程自己看得见，这意味着你不可能通过其他线程为它初始化值。为了弥补这一点，ThreadLocal提供了一个withInitial()方法统一初始化所有线程的ThreadLocal的值：

private ThreadLocal<Integer> localInt = ThreadLocal.withInitial(() -> 6);

上述代码将ThreadLocal的初始值设置为6，这对全体线程都是可见的。

hashmap底层是如何实现的

hashmap定义：

HashMap是用数组+单链表+红黑树实现的map类。同时它的数组的默认初始容量是 16、扩容因子为 0.75，每次采用 2 倍的扩容。

HashMap 实现了 Map 接口，根据键的 HashCode 值存储数据，具有很快的访问速度，最多允许一条记录的键为 null，不支持线程同步。

HashMap 是无序的，即不会记录插入的顺序。

HashMap的存储过程：

HashMap 将将要存储的值按照 key 计算其对应的数组下标，如果对应的数组下标的位置上是没有元素的，那么就将存储的元素存放上去，但是如果该位置上已经存在元素了，那么这就需要用到我们上面所说的链表存储了，将数据按照链表的存储顺序依次向下存储就可以了。

当链表长度大于 8 时，我们会对链表进行“树化”操作，将其转换成一颗红黑树。

但是要注意只有当链表的长度小于 6 的时候，我们才会将红黑树重新转化为链表，这个过程就叫做“链化”。

散列表相关的知识？

散列表（hash table），我们平时叫它哈希表。散列表是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。

散列函数本质就是一个函数，我们把它定义为 hash(key)，key 就是元素的键值，通过 hash 函数得到的值就是散列值。

散列函数的要求

1.散列函数不能太复杂，太复杂肯定会消耗更多的时间，从而影响散列表的性能。

2.散列函数得到的散列值尽可能随机且均匀分布，这样才能减少散列冲突，即使有冲突，每个位置对应的元素也会比较平均，不会有的特别多，而有的特别少的情况。

我们在构造哈希表的时候不可避免的会产生哈希冲突，我们有两种方法去解决这个问题：

1.开放寻址法

开发寻址法就是但我们遇到了哈希冲突，我们就重新探索一个空闲位置，然后插入。常见的开放寻址法有线性探测，二次探索

2.链表法

链表法是一种更为常用的解决散列冲突的方法，比开放寻址法更加简单。在散列表中每个下标位置对应一个链表，所有经过散列函数得到的散列值相同的元素，我们都放到对应下标位置的链表中。

如何确定两个对象是不是相同的

使用equal，equal默认情况下与==功能相同，会去比较两个对象的地址是否相同，我们可以通过重写的方式实现对象的比较

讲一下设计模式中的工厂模式以及观察者模式

简单工厂模式

工厂模式有一种非常形象的描述，建立对象的类就如一个工厂，而需要被建立的对象就是一个个产品；在工厂中加工产品，使用产品的人，不用在乎产品是如何生产出来的。从软件开发的角度来说，这样就有效的降低了模块之间的耦合。

工厂模式

定义一个创建对象的接口，让其子类自己决定实例化哪一个工厂类，工厂模式使其创建过程延迟到子类进行。

具体过程：创建一个接口；创建实现接口的实体类；创建一个工厂，生成基于给定信息的实体类的对象；使用该工厂，通过传递类型信息来创建相应的工厂并且实体类的对象；

抽象工厂模式

抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式。与工厂方法不同，奔驰的工厂不只是生产具体的某一个产品，而是一族产品

工厂模式的区别

简单工厂：使用一个工厂对象用来生产同一等级结构中的任意产品。（不支持拓展增加产品）
工厂方法：使用多个工厂对象用来生产同一等级结构中对应的固定产品。（支持拓展增加产品）
抽象工厂：使用多个工厂对象用来生产不同产品族的全部产品。（不支持拓展增加产品；支持增加产品族）

观察者模式

定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。

例如：拍卖的时候，拍卖师观察最高标价，然后通知给其他竞价者竞价。redis 哨兵模式监督主节点

作者：肖宜
链接：阿里一面面经_牛客网
来源：牛客网

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_51118755/article/details/135307940
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