大厂面试十大真题（附有详细解答）

大厂面试十大真题（附有详细解答）

今天总结下大厂面试十大真题，并附有详细解答，供大家学习，文末有额外大礼包资料及内推哦。
上正文。

问题一：数据库中两张表join连接查询的时候，索引是怎么走的呢？这个连接查询的底层过程是怎么进行的呢？一般说是两表连接时连接的字段要加上索引，效率会高，请问这是基于什么原理呢？关联查询时，“小表驱动大表”怎么理解？

首先连接查询会有一个表作为驱动表，一个表是被驱动表。

驱动表可以理解为正常的单表查询，所以效率主要就是看，怎么根据驱动表的查询数据，去查被驱动表的数据。如果说关联字段没有索引，那查被驱动表的时候，就相当于全表扫描了，效率肯定低。

为什么是“小表驱动大表”？

有两个变量会影响查询效率，一是“单次查询被驱动表的效率”，而是“查询被驱动表的次数”。

这里分两种情况，第一种是"关联字段有索引"，第二种是“关联字段没有索引”

关联字段有索引

这种情况，通过索引查询被驱动表时大表和小表，对于单词查询被驱动表的效率不会相差很多。 所以就看被驱动表的查询次数了。查询次数其实就是取决于驱动表的查询结果，驱动表的结果，是被驱动表的查询条件，所以驱动表查询结果越小，查询次数就越少了。所以小表驱动大表效率会更高。

注意：小表指的是驱动表查询结果少。而不是说驱动表的表容量小。注意下这里的误区。

join查询的是一张表一张表的按顺序来查询的。

关联字段没有索引

mysql为了避免多次全表扫描被驱动表，会把驱动表查询结果的相关数据缓存起来，然后通过这个缓存去全表扫描被驱动表。但是这个缓存大小是有限的，如果驱动表查询结果相关数据大于这个阈值，那么就要分成多次去全表扫描被驱动表。次数决定了效率。

举例：比如驱动表查询的结果是（1、2、3、4、5、6），现在要拿着这个结果去被驱动表查询。有两种做法，一种是从（1、2、3、4、5、6）一个个取出数据去被驱动表查询，这种做法就是被驱动表要6次全表扫描。还有一种做法是，我拿着（1、2、3、4、5、6）作为一个集合，去被驱动表查询，这样只需要一次全表扫描。假设缓存大小是3，而驱动表查询结果是6，那只能分两次（1、2、3）（4、5、6）去扫描被驱动表了。

问题二：请求响应断连如何解决？比如说请求下单之后，网络断开了，我们这边请求没接收到下单的结果怎么办？

这种情况状态属于未知，一般是拿着订单号再去服务端查询结果。

问题三：和第三方系统对接（比如使用http接口调用）时，常见的保证安全性的方案有哪些呢？

安全保障一般包括这几个方面
1、数据来源可靠

数据来源可靠，可以通过证书解决。。收到请求时，去验证证书是不是合法的。

2、数据防止被泄露

数据防止被泄露，一般就是加密了。

3、数据防止被串改。

防串改，可以把请求的参数按照某个规则组合起来，然后生成一个一串指纹串一并传到服务端。。服务端收到数据后按照同样的规则生成指纹串，和客户端传过来的指纹串进行比较

问题四：为什么Redis要用跳表来实现有序集合，而不是红黑树、B+树？

大概有以下几点：

1.跳表的实现比较简单

2.redis需要范围查询，跳表的范围查询更加容易

首先每个数据结构都有一些自己适用的场景，没有绝对好与坏，只有适用与不适用。

回答这个题目，我觉得应该包括两个方面
1）redis 的适用场景，也就是说sorted set这个类型，它提供什么样的能力。

2）各个数据结构的特点是怎样子的，满足sorted set对外能力是否合适

从功能方面来说，范围查询、查排名、查分数这些功能是redis需要满足的。

范围查询的话，范围查询的话，红黑树的效率会低一些，红黑树的范围查找：找到指定范围的最小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过最大值的节点。效率不如链表高。

查排名 本质上是定位元素，如果单纯比较性能，跳跃表和红黑树、B+树可以说相差不大
如果要更新数据，跳跃表需要更新的部分就比较少，锁的东西也就比较少，所以不同线程争锁的代价就相对少了，而红黑树和B+树有个平衡的过程，牵涉到大量的节点，争锁的代价也就相对较高了。性能也就不如前者了。

b+树最主要的特点是磁盘友好一些，为了减少磁盘寻址的次数，一个节点会存在多个元素。

所以并不像红黑树或者跳表，能立即定位到元素。

跳表的相对其他数据结构是比较占空间的，在redis的实现中，抛开层数不说，跳表至少是一个双向链表。

b+的叶子节点也组成了双向链表，b+树的查找效率，理论上是对低一些的。b+树最主要的特点是磁盘友好一些，为了减少磁盘寻址的次数，一个节点会存在多个元素。所以并不像红黑树或者跳表，能立即定位到元素。

问题五：某个图片共享社区，通过redis保存图片数据库ID与对象存储文件ID，图片ID和文件ID都是10位数（如：1631267833）该映射关系，如何存储？

这道题最简单的方式就是直接用string，key是图片id，value是文件id。

但是空间占用会比较大。

所以一种常见的方法是使用hash，把图片id，拆分成两部分，前7位是key，后3位是field，同时配合把使用压缩列表hash集合最大个数调整位1000.。 由于fieldId是3位数不超过1000，可以确保每个hash结构都是使用压缩列表。可以降低空间。

问题六：Redis的rehash过程？

因为redis的命令是单线程的，如果一个命令触发了rehash，那可能是非常耗时的，所以redis的rehash是渐进式的。所谓的渐进式，就是不立马扩容。反应到数据实现上就是用两个hashtable，比如扩容的时候，一个是旧的（扩容前），一个是新的（扩容后的）。rehash的过程应该说不是一次性完成，分多次完成。

问题七：多个客户端去请求多个服务器中的共享资源，除了用分布式锁还用什么方案解决？

对共享资源的 *** 作，如果不是原子的，肯定会涉及到锁的问题的。

问题八：“java中synchronized底层有三种锁的实现，包括偏向锁、轻量级锁、重量级锁，还提供了自动的升级和降级机制”，这里怎么理解锁的升级降级？

简单来说：
偏向锁：只有一个线程请求锁资源时，采用偏向锁
轻量级锁：多个线程请求锁资源时，未抢到锁的线程不阻塞，而是自旋等待
重量级锁：多个线程请求资源时，未抢到锁的线程阻塞，等待唤醒。
三个锁成本依次递增。重量级锁和轻量级锁的区别是，抢不到锁会阻塞，但轻量级锁不阻塞，而是继续尝试获取锁（自旋）。

问题九：文件的上传下载时，怎么实现的断点续传功能？

就是要记录当前的上传或者下载的位置，然后使用这个位置去读取文件。。就能实现断点续传了。
RandomAccessFile 可以指定从某个位置开始读取文件，所以只要记录当前已经读取到哪个位置了，再结合RandomAccessFile就能实现断点下载了。注意这里是在客户端进行记录就可以。
如果服务端如果挂掉了，那就是另外一回事， 要考虑如何做高可用。

问题十：Redis中有RDB和AOF两种持久化模式，这两种持久化方式如何选择？

Redis是内存数据库，宕机后数据会消失。
Redis重启后快速恢复数据，要提供持久化机制
Redis持久化是为了快速的恢复数据而不是为了存储数据。

Redis有两种持久化模式：RDB和AOF。

RDB：RDB方式是通过快照（snapshotting）完成的。这一刻的数据，不关注过程。

AOF：AOF（append only file）是Redis的另一种持久化方式。 Redis 将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）（RESP）记录到 AOF 文件， 以此达到记录数据库状态的目的，这样当Redis重启后只要按顺序回放这些命令就会恢复到原始状态了。

区别：

AOF会记录过程，RDB只管结果。RDB存某个时刻的数据快照，采用二进制压缩存储，AOF存 *** 作命令，采用文本存储(混合)；RDB性能高、AOF性能较低；RDB在配置触发状态会丢失最后一次快照以后更改的所有数据，AOF设置为每秒保存一次，则最多丢2秒的数据；

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