# 腾讯日常实习 Java 技术面经

# private和protected有啥不一样？不写get/set方法的话，怎么访问私有变量/属性？

1. private 只能在当前类内部访问，哪怕是子类也不能直接访问父类的 private 成员；protected 的访问范围更大，在同包类中可见，在不同包的子类中也可以通过继承关系访问。
2. 如果不写 get/set，访问私有属性的常见方式有三种：
   • 在类自己的方法、构造器里直接访问。
   • 通过内部类访问外部类的私有成员。
   • 通过反射强行访问，比如 setAccessible(true)，不过这通常只在框架、测试或底层工具里使用，业务代码不会这样做。

# 反射这个特性设计出来的目的是什么？为啥需要反射？

1. 反射的核心价值是让程序在运行时获取类的信息，并动态创建对象、调用方法、修改字段。这样程序就不必在编译期把所有类型都写死。
2. 很多框架都依赖反射，比如Spring 通过反射创建 Bean、注入依赖；MyBatis 通过反射把查询结果映射到对象；JDK 动态代理 会在运行时生成代理对象去增强目标方法。
3. 反射机制灵活、解耦、可扩展，插件化、配置化、通用工具都离不开它；但缺点是性能比直接调用差一些，而且会破坏一定的封装性，所以一般不在高频核心链路滥用。

# Java里都有哪些集合类？红黑树有啥特点？

1. Java 集合大体可以分成两类：Collection 体系：包含 List、Set、Queue。和 Map 体系：存储键值对。
2. 常见实现类：
   • ArrayList：底层动态数组，查询快，插入删除中间元素较慢。
   • LinkedList：底层链表，插入删除方便，随机访问慢。
   • HashSet：底层本质是 HashMap，元素无序且不能重复。
   • TreeSet：底层红黑树，天然有序。
   • HashMap：哈希表结构，JDK8 后桶冲突严重时会树化。
   • TreeMap：底层红黑树，按 key 有序。
   • ConcurrentHashMap：线程安全的高并发 Map。
3. 红黑树本质上是自平衡二叉搜索树，它不是绝对平衡，但能保证最长路径不会超过最短路径的 2 倍，因此查询、插入、删除复杂度都能稳定在 O(logn)。红黑树的增删改查性能比较稳定，比普通二叉搜索树更不容易退化成链表，所以在 TreeMap、TreeSet 以及 HashMap 树化桶里都会使用。

# Java中的锁都分哪些类型？各有什么区别？

1. 从实现方式看，常见的有两大类：
   • synchronized：JVM 内置锁，语法简单，进入和退出同步块时自动加解锁。
   • Lock 接口实现类：比如 ReentrantLock、ReadWriteLock、StampedLock，需要手动加锁和释放，控制更灵活。
2. 从并发思想看，又可以分成：
   • 悲观锁：默认认为会发生竞争，先加锁再操作，比如 synchronized、ReentrantLock。
   • 乐观锁：默认冲突不多，先操作再校验，常见实现是 CAS。
3. 从线程能否重复获取来看，可以分成可重入锁和不可重入锁。Java 里常见的 synchronized 和 ReentrantLock 都是可重入锁。
4. 从共享方式看，可以分成：
   • 独占锁：同一时刻只能一个线程持有。
   • 共享锁：多个线程可同时持有读锁，比如 ReadWriteLock 的读锁。

# 在Java里怎么创建线程？有几种方式？

1. 最基础的方式是继承 Thread 类，重写 run() 方法，然后调用 start()。这种方式简单，但因为Java只能单继承，扩展性一般。
2. 更常用的是实现 Runnable 接口，把任务和线程本身解耦，适合大多数场景。
3. 如果任务需要返回结果或抛异常，可以用实现 Callable 接口，然后配合 FutureTask 或线程池提交执行。
4. 生产环境里最推荐的是线程池，比如 ThreadPoolExecutor，因为它可以统一管理线程数量、任务队列、拒绝策略和线程复用，避免频繁创建销毁线程带来的开销。

# 聊聊Spring里的AOP和IOC？

1. IOC 就是控制反转，本来对象是由业务代码自己 new 出来并管理生命周期，现在把这件事交给 Spring 容器来做。最常见的落地方式就是 DI（依赖注入），也就是让容器把依赖对象自动注入到目标对象里，减少类与类之间的硬编码依赖。
2. AOP 就是面向切面编程，它的核心思想是把日志、事务、权限校验、监控这些横切关注点从业务逻辑中抽离出来，统一增强。Spring AOP 底层一般通过动态代理实现：有接口时优先用 JDK 动态代理，没有接口时通常用 CGLIB。
3. 这两个能力结合起来以后，Spring 既能负责对象创建和装配，也能在方法调用前后做增强，所以像 @Transactional、统一日志、限流拦截这类能力都很好落地。

# @Autowired和@Resource注解有啥不一样？用的时候该怎么选？

1. @Autowired 是 Spring 提供的注解，默认按照类型注入；如果存在多个同类型 Bean，一般要结合 @Qualifier 指定具体名字。
2. @Resource 来源于 JSR-250，默认优先按名称注入，找不到同名 Bean 时再尝试按类型匹配。
3. 在使用方式上，@Autowired 更适合 Spring 生态，尤其是构造器注入；如果类里只有一个构造器，Spring 甚至可以省略 @Autowired。
4. 实际开发里我一般优先使用构造器注入，因为依赖更明确，也更利于单元测试；如果确实要根据 Bean 名称精确注入，可以用 @Qualifier 或 @Resource。

# 常见的设计模式都有哪些？简单说说各自的用途？

1. 创建型模式主要解决对象创建问题：
   • 单例模式：用于保证全局唯一的对象（如配置类、连接池、日志工厂、Spring 的 Bean 默认单例），可以分为两类实现方式，其中饿汉式在启动时创建，线程安全、懒汉使用双重检查锁，可以进行延迟加载。
   • 工厂模式：把对象创建逻辑封装起来，调用方不关心具体实现。简单工厂创建同一类别的对象（如不同类型的日志记录器：FileLogger、ConsoleLogger）；工厂方法是每个产品对应一个工厂（如 Spring 的BeanFactory，不同子类创建不同 bean）；抽象工厂则负责创建一组相关对象（如跨平台 UI 组件：WindowsButton + WindowsText / LinuxButton + LinuxText）。
   • 建造者模式：适合构建参数很多、构造过程复杂的对象。
2. 结构型模式主要解决类和对象的组合问题：
   • 代理模式：代理模式可以增强对象功能（如Spring AOP、事务管理、日志记录、权限控制）；典型实现拥有静态代理（手动编写代理类）、动态代理（JDK 动态代理、CGLIB）。
   • 适配器模式：把不兼容的接口转换成可用接口，如 SpringMVC 的HandlerAdapter，适配不同的 Controller 处理器；Java 的InputStreamReader将字节流适配为字符流。
   • 装饰器模式：在不改变原有接口的情况下动态增强对象功能（如 Java IO 的BufferedReader装饰FileReader，增加缓冲功能；Spring 的DataSource装饰器，增加连接池功能）。
3. 行为型模式主要解决对象之间职责划分和交互问题：
   • 策略模式：把一组可替换算法封装起来，可以进行多种算法/规则的动态切换（如支付方式选择：AlipayStrategy、WechatPayStrategy；排序算法选择：QuickSortStrategy、BubbleSortStrategy）。
   • 观察者模式：是一对多的通知机制（如 Spring 的事件监听机制、Guava 的 EventBus、消息队列的发布订阅）。
   • 模板方法模式：固定流程骨架，把可变步骤交给子类实现。
   • 责任链模式：多个处理器串起来依次处理请求。

# TCP三次握手、四次挥手是啥过程？TIME_WAIT状态有啥作用？

1. 三次握手过程：第一次由客户端发送 SYN，表示想建立连接。第二次则是服务端回复 SYN + ACK，表示收到并同意建立连接。第三次客户端再回一个 ACK，双方进入 ESTABLISHED 状态。
2. 四次挥手过程：主动关闭方先发送 FIN。被动关闭方回复 ACK，表示知道你不再发数据了。等它自己的数据发送完后，再发一个 FIN。然后主动关闭方最后回复 ACK，连接真正关闭。
3. TIME_WAIT 主要有两个作用：它保证最后一个 ACK 能让被动关闭方收到，如果丢了还能重发。还能让旧连接里延迟到达的报文在网络中自然消失，避免污染后续同四元组的新连接。它是TCP为了可靠关闭连接做的兜底设计。

# 多进程和多线程有啥区别？都适合哪些场景？

1. 进程是资源分配的基本单位，线程是CPU 调度的基本单位。一个进程里可以有多个线程，它们共享进程的堆和方法区资源。
2. 多进程的优点是隔离性好、稳定性高，一个进程崩了通常不会直接拖垮另一个进程；缺点是创建和上下文切换成本更高，进程间通信也更重。
3. 多线程的优点是切换成本低、共享内存方便、通信快，适合高并发业务；缺点是因为共享资源，容易出现线程安全、死锁、可见性问题。
4. 服务治理通常是多进程/多服务部署，单个服务内部再通过多线程提升吞吐量。

# 常见的排序算法有哪些？时间复杂度分别是多少？为啥说最低复杂度是nlogn？基数排序算不算更优的？

1. 常见排序算法：
   • 冒泡、选择、插入排序：平均时间复杂度一般是 O(n²)。
   • 归并排序、堆排序：时间复杂度稳定在 O(nlogn)。
   • 快速排序：平均 O(nlogn)，最坏可能退化到 O(n²)。
2. “排序下界是 nlogn”，严格来说指的是基于比较的排序。因为比较排序可以抽象成决策树，决策树叶子节点至少要覆盖所有排列，推导出的下界就是 O(nlogn)。
3. 基数排序、计数排序、桶排序不属于纯比较排序，它们可以做到线性级别，但有前提条件，比如：数据范围不能太大、关键字可拆位或可映射、往往也需要额外空间。所以不能简单说基数排序“绝对更优”，只能说在特定数据分布和业务前提下它可能比比较排序更快。

# B+树和B树的区别是啥？各自用在哪里？

1. B 树中，非叶子节点和叶子节点都可以存数据；B+ 树则通常只在叶子节点存完整数据，非叶子节点只存键和子节点指针。
2. B+ 树的所有数据都落在叶子节点，叶子节点之间通常还有链表连接，所以它做范围查询、排序扫描会更方便。
3. 因为非叶子节点不存完整数据，B+ 树单个节点能容纳更多 key，所以树更矮，磁盘 I/O 次数更稳定，更适合数据库索引这种依赖页读取的场景。所以 MySQL InnoDB 的索引结构采用的是B+ 树，而不是 B 树。

# 动态规划（DP）和贪心算法的区别是啥？咋判断该用哪种？

1. 动态规划适合解决具有最优子结构和重叠子问题的问题。它会把问题拆成很多状态，保存子问题结果，再一步步推出最终答案。
2. 贪心算法则是在每一步都选择当前看起来最优的方案，希望局部最优最终能导向全局最优。
3. 二者最大的区别在于：DP 会把多种可能性都考虑进去，结果更稳，但状态设计可能更复杂。贪心更简洁高效，但前提是问题满足贪心选择性质。
4. 判断方法一般有两个：能不能证明“当前最优选择不会影响整体最优”。能证明，往往可用贪心。如果某一步的局部最优可能把后续选择卡死，那通常更适合 DP。

# MySQL里的MVCC原理是什么？

1. MVCC 是多版本并发控制，它的核心目标是让读写尽量不互相阻塞，从而提升数据库并发能力。InnoDB 里每行记录都会配合隐藏字段和 undo log 形成版本链，新事务修改数据时不会直接把旧版本彻底抹掉，而是把旧版本保存在 undo log 里。
2. 事务做一致性读时，会结合 Read View 判断当前事务能看到哪个版本，从而实现“不同事务在同一时刻看到的数据版本可能不同”。所以 MVCC 主要解决的是快照读场景下的并发读问题，普通的当前读（比如 select ... for update）仍然要加锁。

# ACID指的是什么？

1. A（Atomicity，原子性）：事务要么全部成功，要么全部失败，不会只执行一半。
2. C（Consistency，一致性）：事务执行前后，数据库都要满足业务约束和完整性规则。
3. I（Isolation，隔离性）：并发事务之间互不干扰，不同隔离级别对应不同的一致性和性能权衡。
4. D（Durability，持久性）：事务一旦提交，数据就要被持久保存，即使系统宕机也不能轻易丢失。

# redo log和undo log有啥区别？binlog又是干啥的？

1. redo log 是 InnoDB 的重做日志，会记录数据页的物理修改。当事务提交时会先顺序写入RedoLog中，日志落盘则判定提交成功，这样如果数据库宕机，重启后也会通过重做日志重做所有已提交的事务，实现数据的永久保存。在MySQL中和内存刷盘机制实现持久性，即执行时写入，提交时刷盘，保证强持久化。
2. undo log 是回滚日志，记录的是数据修改前的快照。在事务执行的每一步会记录反向日志，事务回滚时可以通过UndoLog撤销已经执行的修改，回滚到日志开始前的状态。常用于实现MVCC（多版本并发控制），提供读已提交/可重复读隔离级别，保证事务原子性。
3. binlog 是MySQL Server层的归档日志，记录的是逻辑层面的数据变更，包括DDL语句（CREATE/ALTER/DROP）和DML语句（INSERT/UPDATE/DELETE），常用于主从复制、数据恢复和增量订阅。
4. 事务提交时通常会涉及 redo log 和 binlog 的一致性问题，MySQL 通过两阶段提交来降低二者不一致的风险。

# binlog有哪三种格式？

1. Statement：记录原始 SQL 语句，日志量小，但某些函数或非确定性语句在主从上可能出现不一致。
2. Row：记录每一行数据变化前后的内容，一致性更好，主从复制更稳，但日志会更大。
3. Mixed：MySQL 自动在 Statement 和 Row 之间选择，尽量兼顾日志大小和一致性。

# left join和inner join的区别是啥？

1. inner join 只返回两张表中能够匹配上的记录。left join 会保留左表的所有记录，即使右表没有匹配项，也会返回，只不过右表字段补 NULL。
2. 如果业务要求“主表数据必须都保留”，一般更适合 left join；如果只关心存在关联关系的数据，用 inner join 更直接。

# SQL语句的执行流程是啥样的？

1. 客户端先通过连接器与MySQL建立连接，验证用户名密码等信息；在MySQL8.0之前的版本，MySQL会查询缓存，如果之前有执行过这条语句，那么MySQL会从缓存中返回结果，否则进行下一步；
2. SQL 进入服务端后，分析器会进行词法和语法分析，检查关键字是否正确与表/字段是否存在等，提取出SQL语句中的关键元素，如果正确会构建SQL语法树，不正确则会返回错误信息；
3. 解析完成后会生成内部表示，再由优化器决定执行计划，比如选哪个索引、表连接顺序怎么排。
4. 最后执行器根据优化器生成的执行方案，校验用户权限后调用下层存储引擎的API接口执行数据读写操作，真正去查 B+ 树索引、回表、过滤、排序，再把结果返回给客户端。
5. 如果是更新语句，还会涉及 buffer pool、redo log、binlog、刷盘等一整套流程。

• MySQL结构示意如下：

# 解析器生成的语法树具体是啥结构？

1. 它本质上是一棵抽象语法树（AST）。这棵树会把一条 SQL 拆成层级结构，比如SELECT 节点表示查询类型。投影列、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY、LIMIT 等会挂成不同子节点。表达式条件如 a = 1 and b > 2 也会被拆成布尔表达式树。
2. 后续优化器会基于这棵树继续做语义绑定、等价改写和执行计划选择，所以它是 SQL 从文本走向执行计划的中间表示。

# 日常开发中常用的SQL优化方法有哪些？

1. 先看执行计划，通过 EXPLAIN 判断有没有走索引、扫描行数多不多、有没有 Using filesort、Using temporary。
2. 合理建索引，优先给高频查询条件、排序字段、分组字段建索引，但不要盲目建太多索引，因为写入也要维护索引。
3. 避免索引失效，比如对索引列做函数运算、隐式类型转换、前导模糊查询、or 条件使用不当等。
4. 减少不必要的数据量，避免使用 select *，能分页就分页，能只查需要字段就别多查。
5. 优化 SQL 写法，比如把复杂子查询改写成更合理的 join，把批量单条更新改成批量操作。
6. 从架构层面优化，高频热点数据可以加 Redis 缓存，超大表可以考虑分库分表或冷热数据拆分。

# 前缀索引是啥意思？咋用？

1. 前缀索引就是对字符串字段的前几个字符建立索引，而不是对整个字段建立完整索引。它的好处是可以减少索引占用空间，提高索引页利用率，适合像邮箱、URL、手机号扩展字段这类前缀区分度较高的字段。使用前一般会先评估不同前缀长度的区分度，尽量找到一个“索引足够小、区分度又足够高”的平衡点。
2. 但前缀索引也有局限：不能完整覆盖整个字段值；某些排序、分组场景不一定能充分利用；如果前缀区分度不高，效果会比较一般。

← 12.27腾讯面经 26.3.7腾讯Java秋招 →