TP-LINK面試真題和答案
話說(shuō) TP-LINK 聯(lián)洲的秋招提前批已經(jīng)開啟很久了,6 月份就已經(jīng)開啟了,并且最近已經(jīng)有人陸陸續(xù)續(xù)拿到口頭 Offer 了,所以今天就來(lái)給大家介紹一下 TP-LINK 的面試流程和真題及答案解析。
秋招提前批投遞地址
官網(wǎng)投遞地址:https://hr.tp-link.com.cn/jobList
TP-LINK 面試流程
TP-LINK 整個(gè)面試流程如下:
- 技術(shù)面:兩面或者是三面,普通 Offer 兩面,SP Offer 三面。
- 心理評(píng)測(cè)
- 座談會(huì)
- 簽約
- 電話 OC
- 簽訂三方協(xié)議
面試問(wèn)題
問(wèn)題來(lái)源于某客,如下圖所示:
問(wèn)題鏈接:https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/9af7b7989419489284b3cfce7aaae2bc
答案解析
1、說(shuō)一下微服務(wù)架構(gòu)?
微服務(wù)是一種軟件開發(fā)架構(gòu)風(fēng)格,用于構(gòu)建復(fù)雜應(yīng)用程序。它將大型應(yīng)用程序拆分成一系列較小、獨(dú)立的服務(wù),每個(gè)服務(wù)專注于完成特定的業(yè)務(wù)功能。這些服務(wù)之間通過(guò)輕量級(jí)的通信機(jī)制(通常是基于 HTTP 或 RPC)進(jìn)行交互,可以獨(dú)立部署、擴(kuò)展和管理。
微服務(wù)的主要特點(diǎn)包括:
- 單一責(zé)任:每個(gè)微服務(wù)專注于執(zhí)行一個(gè)明確定義的業(yè)務(wù)功能。這使得開發(fā)人員可以更容易地理解和維護(hù)服務(wù)。
- 松耦合:微服務(wù)之間是獨(dú)立的,它們可以使用不同的編程語(yǔ)言、技術(shù)堆棧和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這種松耦合使得開發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠獨(dú)立地開發(fā)、測(cè)試和部署各個(gè)服務(wù)。
- 獨(dú)立部署:每個(gè)微服務(wù)都可以獨(dú)立地部署,這意味著當(dāng)對(duì)一個(gè)服務(wù)進(jìn)行更改時(shí),不需要重新部署整個(gè)應(yīng)用程序。這提高了開發(fā)和發(fā)布的速度,并允許快速迭代和靈活性。
- 彈性擴(kuò)展:由于每個(gè)微服務(wù)是獨(dú)立的,可以根據(jù)需要對(duì)它們進(jìn)行獨(dú)立的擴(kuò)展。這使得應(yīng)用程序能夠更好地處理高負(fù)載情況,并具有更好的可伸縮性。
- 有限上下文:每個(gè)微服務(wù)維護(hù)自己的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),這意味著它們可以使用不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)或存儲(chǔ)技術(shù)。這種隔離有助于減少整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜性,并提高可靠性。
2、微服務(wù)優(yōu)缺點(diǎn)
微服務(wù)架構(gòu)具有以下優(yōu)點(diǎn):
松耦合:微服務(wù)架構(gòu)使得各個(gè)服務(wù)之間的耦合度降低,每個(gè)服務(wù)都是獨(dú)立的,可以使用不同的編程語(yǔ)言、技術(shù)堆棧和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這樣可以提高團(tuán)隊(duì)的自治性,各個(gè)服務(wù)可以獨(dú)立開發(fā)、測(cè)試和部署。
可伸縮性:由于微服務(wù)是獨(dú)立的,可以根據(jù)需要對(duì)每個(gè)服務(wù)進(jìn)行獨(dú)立的擴(kuò)展。這意味著可以根據(jù)流量和負(fù)載的需求,對(duì)具體的服務(wù)進(jìn)行水平擴(kuò)展,提高系統(tǒng)的性能和可用性。
獨(dú)立部署:每個(gè)微服務(wù)都可以獨(dú)立地部署,這樣在更新或修復(fù)某個(gè)服務(wù)時(shí),不需要重新部署整個(gè)應(yīng)用程序。這樣可以降低風(fēng)險(xiǎn),并提高開發(fā)和發(fā)布的速度。
技術(shù)異構(gòu)性:微服務(wù)架構(gòu)允許不同的服務(wù)使用不同的技術(shù)和工具。這樣可以選擇最適合每個(gè)服務(wù)需求的技術(shù),提高開發(fā)效率和靈活性。
易于理解和維護(hù):微服務(wù)架構(gòu)將復(fù)雜的應(yīng)用程序拆分為小而獨(dú)立的服務(wù),每個(gè)服務(wù)專注于一個(gè)明確定義的業(yè)務(wù)功能。這樣使得代碼庫(kù)更易于理解和維護(hù)。
然而,微服務(wù)架構(gòu)也存在一些挑戰(zhàn)和缺點(diǎn):
分布式系統(tǒng)復(fù)雜性:微服務(wù)架構(gòu)中的服務(wù)是分布式的,需要處理服務(wù)間通信、數(shù)據(jù)一致性、錯(cuò)誤處理等問(wèn)題。這增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性,需要更多的設(shè)計(jì)和管理工作。
服務(wù)間通信開銷:由于微服務(wù)架構(gòu)中的服務(wù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信進(jìn)行交互,會(huì)增加一定的延遲和開銷。此外,需要實(shí)現(xiàn)適當(dāng)?shù)耐ㄐ艡C(jī)制和協(xié)議來(lái)確??煽啃院蛿?shù)據(jù)一致性。
運(yùn)維復(fù)雜性:微服務(wù)架構(gòu)中涉及多個(gè)獨(dú)立的服務(wù),每個(gè)服務(wù)都需要獨(dú)立進(jìn)行監(jiān)控、日志記錄和故障排除。這增加了運(yùn)維的復(fù)雜性,需要適當(dāng)?shù)墓ぞ吆妥詣?dòng)化來(lái)管理和監(jiān)控服務(wù)。
數(shù)據(jù)一致性:由于每個(gè)微服務(wù)維護(hù)自己的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),確保數(shù)據(jù)一致性變得更加困難。在跨多個(gè)服務(wù)的業(yè)務(wù)操作中,需要采取適當(dāng)?shù)牟呗院图夹g(shù)來(lái)保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。
3、負(fù)載均衡的實(shí)現(xiàn)算法
負(fù)載均衡是指將網(wǎng)絡(luò)流量或工作負(fù)載分配到多個(gè)服務(wù)器或計(jì)算資源上,以提高系統(tǒng)的性能、可靠性和可擴(kuò)展性。在實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡時(shí),通常會(huì)采用以下算法:
輪詢(Round Robin):按照輪詢的方式依次將請(qǐng)求分發(fā)給后端服務(wù)器。每個(gè)請(qǐng)求按照順序依次分配給不同的服務(wù)器,循環(huán)往復(fù)。這種算法簡(jiǎn)單且均衡,適用于服務(wù)器性能相似且無(wú)狀態(tài)的情況。
最少連接(Least Connection):根據(jù)當(dāng)前連接數(shù)選擇連接數(shù)最少的服務(wù)器來(lái)處理新的請(qǐng)求。這種算法可以有效地將負(fù)載均衡到連接數(shù)較少的服務(wù)器上,以保持各服務(wù)器的負(fù)載相對(duì)均衡。
IP哈希(IP Hash):根據(jù)客戶端的 IP 地址進(jìn)行哈希計(jì)算,將同一個(gè) IP 地址的請(qǐng)求發(fā)送到同一個(gè)后端服務(wù)器。這樣可以確保同一個(gè)客戶端的請(qǐng)求都發(fā)送到同一臺(tái)服務(wù)器上,適用于需要保持會(huì)話一致性的場(chǎng)景。
加權(quán)輪詢(Weighted Round Robin):給每個(gè)服務(wù)器分配一個(gè)權(quán)重值,根據(jù)權(quán)重值的比例來(lái)分配請(qǐng)求。具有較高權(quán)重的服務(wù)器會(huì)接收到更多的請(qǐng)求,適用于服務(wù)器性能不均衡的情況。
加權(quán)最少連接(Weighted Least Connection):根據(jù)服務(wù)器的當(dāng)前連接數(shù)和權(quán)重值來(lái)選擇服務(wù)器。連接數(shù)越少且權(quán)重值越高的服務(wù)器會(huì)被優(yōu)先選擇。
隨機(jī)(Random):隨機(jī)選擇一個(gè)后端服務(wù)器來(lái)處理請(qǐng)求。這種算法簡(jiǎn)單且均衡,但無(wú)法保證每個(gè)服務(wù)器的負(fù)載一致。
響應(yīng)時(shí)間加權(quán)(Response Time Weighted):根據(jù)服務(wù)器的平均響應(yīng)時(shí)間或處理時(shí)間來(lái)分配請(qǐng)求。響應(yīng)時(shí)間較短的服務(wù)器會(huì)得到更多的請(qǐng)求,以提高系統(tǒng)整體的響應(yīng)速度。
這些算法可以單獨(dú)使用,也可以結(jié)合使用,根據(jù)實(shí)際需求和場(chǎng)景進(jìn)行選擇和配置。另外,現(xiàn)代的負(fù)載均衡器通常會(huì)結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和自動(dòng)調(diào)整策略,根據(jù)服務(wù)器的負(fù)載情況動(dòng)態(tài)地調(diào)整請(qǐng)求分發(fā)策略,以實(shí)現(xiàn)更智能和自適應(yīng)的負(fù)載均衡。
4、Redis集群部署方式?
Redis集群主要有以下三種模式:
主從復(fù)制(Master-Slave Replication):這是最簡(jiǎn)單的 Redis 集群部署方式。在主從復(fù)制中,一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為主節(jié)點(diǎn)(master),負(fù)責(zé)處理寫操作和讀操作的部分負(fù)載;而其他節(jié)點(diǎn)作為從節(jié)點(diǎn)(slaves),復(fù)制主節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),并負(fù)責(zé)讀操作的負(fù)載。主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)寫操作的原始數(shù)據(jù),而從節(jié)點(diǎn)通過(guò)異步復(fù)制主節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)提供讀操作的負(fù)載均衡和高可用性。
哨兵模式(Sentinel):Sentinel 模式用于提供 Redis 的高可用性。在這種部署方式中,有多個(gè) Redis 實(shí)例,其中一個(gè)充當(dāng)主節(jié)點(diǎn),負(fù)責(zé)處理寫操作和讀操作的部分負(fù)載。同時(shí),還有多個(gè) Sentinel 節(jié)點(diǎn),它們監(jiān)控主節(jié)點(diǎn)的狀態(tài),并在主節(jié)點(diǎn)故障時(shí)自動(dòng)將從節(jié)點(diǎn)提升為新的主節(jié)點(diǎn)。這種方式可以實(shí)現(xiàn)故障切換和自動(dòng)恢復(fù)。
Redis Cluster 模式:Redis Cluster 是 Redis 官方提供的分布式集群解決方案。它通過(guò)分區(qū)(sharding)將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)一部分?jǐn)?shù)據(jù)。Redis Cluster 使用哈希槽(hash slots)來(lái)管理數(shù)據(jù)分布,并在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)進(jìn)行自動(dòng)遷移和重新分配??蛻舳丝梢灾苯舆B接到任何一個(gè)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)會(huì)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的讀寫操作。
5、MySQL主從復(fù)制?
MySQL 主從復(fù)制是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)復(fù)制技術(shù),用于實(shí)現(xiàn) MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的高可用性、讀寫分離和數(shù)據(jù)備份等需求。在主從復(fù)制中,有一個(gè)主數(shù)據(jù)庫(kù)(Master)和一個(gè)或多個(gè)從數(shù)據(jù)庫(kù)(Slaves)。
MySQL 主從復(fù)制在確保了主服務(wù)器(Master)和從服務(wù)器(Slave)網(wǎng)絡(luò)連接正常,可以互相訪問(wèn)的情況下,通過(guò)配置(主要是主服務(wù)器開啟 bin log),從服務(wù)同步 bin log 的方式就可以實(shí)現(xiàn)主從復(fù)制了。
(1)配置流程
主從復(fù)制的設(shè)置步驟如下:
配置主數(shù)據(jù)庫(kù):在主數(shù)據(jù)庫(kù)上啟用二進(jìn)制日志,設(shè)置一個(gè)唯一的服務(wù)器ID,并在需要復(fù)制的數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)專門用于復(fù)制的賬戶。
配置從數(shù)據(jù)庫(kù):在從數(shù)據(jù)庫(kù)上設(shè)置一個(gè)唯一的服務(wù)器ID,并配置連接主數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)參數(shù),如主數(shù)據(jù)庫(kù)的IP地址、賬戶信息等。
啟動(dòng)主從復(fù)制:在從數(shù)據(jù)庫(kù)上啟動(dòng)復(fù)制進(jìn)程,連接到主數(shù)據(jù)庫(kù)并開始復(fù)制主數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)。
一旦主從復(fù)制設(shè)置完成,主數(shù)據(jù)庫(kù)上的寫操作將自動(dòng)復(fù)制到從數(shù)據(jù)庫(kù)上,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步復(fù)制。應(yīng)用程序可以通過(guò)讀寫分離的方式,將讀操作發(fā)送到從數(shù)據(jù)庫(kù)上,以提高系統(tǒng)的讀性能。
(2)優(yōu)缺點(diǎn)分析
主從復(fù)制具有以下優(yōu)點(diǎn):
高可用性:當(dāng)主數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)生故障時(shí),可以快速切換到從數(shù)據(jù)庫(kù)作為新的主數(shù)據(jù)庫(kù),實(shí)現(xiàn)故障切換,從而提高系統(tǒng)的可用性。
讀寫分離:可以將讀操作分發(fā)到從數(shù)據(jù)庫(kù)上,減輕主數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載,提高整體的讀性能。
數(shù)據(jù)備份:從數(shù)據(jù)庫(kù)可以作為主數(shù)據(jù)庫(kù)的備份,用于恢復(fù)數(shù)據(jù)和災(zāi)難恢復(fù)。
需要注意的是,主從復(fù)制并不適用于所有的場(chǎng)景,它具有一些限制和注意事項(xiàng),如主從延遲、數(shù)據(jù)一致性、主數(shù)據(jù)庫(kù)的單點(diǎn)故障等。因此,在使用主從復(fù)制時(shí),需要仔細(xì)考慮系統(tǒng)需求和架構(gòu),并進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋O(jiān)控和維護(hù)。
6、口頭手撕快排
快速排序是一種分治算法,它通過(guò)將一個(gè)數(shù)組分成較小的子數(shù)組,然后遞歸地對(duì)子數(shù)組進(jìn)行排序,最后將子數(shù)組的結(jié)果合并起來(lái),從而達(dá)到整體有序的目的。
快速排序的實(shí)現(xiàn)步驟:
- 選擇一個(gè)基準(zhǔn)元素(pivot),通常是選擇數(shù)組中的第一個(gè)元素或最后一個(gè)元素。
- 將數(shù)組分成兩個(gè)子數(shù)組,小于等于基準(zhǔn)元素的放在左邊,大于基準(zhǔn)元素的放在右邊。
- 對(duì)左右兩個(gè)子數(shù)組遞歸地應(yīng)用快速排序算法。
- 將左子數(shù)組、基準(zhǔn)元素和右子數(shù)組合并起來(lái),得到最終的排序結(jié)果。
以下是 Java 實(shí)現(xiàn)的快排基本代碼:
public class QuickSort {
public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
if (low < high) {
int pivotIndex = partition(arr, low, high);
quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
}
}
private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
int pivot = arr[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j < high; j++) {
if (arr[j] <= pivot) {
i++;
swap(arr, i, j);
}
}
swap(arr, i + 1, high);
return i + 1;
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {5, 2, 9, 1, 7, 6, 3};
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
7、隊(duì)列實(shí)現(xiàn)棧和棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列
(1)隊(duì)列實(shí)現(xiàn)棧
隊(duì)列實(shí)現(xiàn)棧的基本思路是使用兩個(gè)隊(duì)列來(lái)模擬棧的行為,通過(guò)這種方式,可以實(shí)現(xiàn)棧的“先進(jìn)后出”(Last In First Out,LIFO)的特性。
實(shí)現(xiàn)思路
- 初始化兩個(gè)隊(duì)列,記為 queue1 和 queue2。
- 當(dāng)執(zhí)行 push 操作時(shí),將元素添加到 queue1 中。
- 當(dāng)執(zhí)行 pop 操作時(shí),首先將 queue1 中的元素依次出隊(duì)并入隊(duì)到 queue2 中,直到 queue1 中只剩下一個(gè)元素。這個(gè)剩下的元素就是需要出棧的元素,將其移除并返回。
- 交換 queue1 和 queue2 的引用,使得 queue1 成為主隊(duì)列,即 queue1 始終保持非空,而 queue2 作為輔助隊(duì)列。
- top 操作則返回 queue1 中的最后一個(gè)元素,即棧頂元素。
- empty 操作則判斷 queue1 是否為空。
實(shí)現(xiàn)代碼
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
public class StackUsingQueue {
private Queue<Integer> queue1;
private Queue<Integer> queue2;
private int top;
public StackUsingQueue() {
queue1 = new LinkedList<>();
queue2 = new LinkedList<>();
}
public void push(int x) {
queue1.add(x);
top = x;
}
public int pop() {
while (queue1.size() > 1) {
top = queue1.remove();
queue2.add(top);
}
int value = queue1.remove();
Queue<Integer> temp = queue1;
queue1 = queue2;
queue2 = temp;
return value;
}
public int top() {
return top;
}
public boolean empty() {
return queue1.isEmpty();
}
}
(2)棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列
棧是一種后進(jìn)先出(LIFO)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而隊(duì)列是一種先進(jìn)先出(FIFO)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)隊(duì)列,我們可以使用兩個(gè)棧來(lái)模擬。
實(shí)現(xiàn)思路
以下是使用兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列的思路:
- 定義兩個(gè)棧,分別稱為"輸入棧"(input stack)和"輸出棧"(output stack)。
- 當(dāng)有新元素進(jìn)入隊(duì)列時(shí),將其壓入輸入棧。
- 當(dāng)需要出隊(duì)列時(shí),如果輸出棧為空,將輸入棧中的所有元素彈出并依次壓入輸出棧。這樣,輸出棧的頂部元素即為隊(duì)列的第一個(gè)元素,可以出隊(duì)列。如果輸出棧不為空,直接彈出輸出棧的頂部元素。
- 當(dāng)需要獲取隊(duì)列的第一個(gè)元素時(shí),執(zhí)行步驟 3 中的操作,保證輸出棧的頂部元素為隊(duì)列的第一個(gè)元素。
這種實(shí)現(xiàn)方式的思路是,使用輸入棧來(lái)保存新進(jìn)入隊(duì)列的元素,而輸出棧則負(fù)責(zé)提供隊(duì)列的第一個(gè)元素和出隊(duì)列操作。當(dāng)輸出棧為空時(shí),需要將輸入棧的元素轉(zhuǎn)移到輸出棧中,以保證隊(duì)列的順序。
實(shí)現(xiàn)代碼
import java.util.Stack;
class MyQueue {
private Stack<Integer> stack1; // 用于入隊(duì)操作
private Stack<Integer> stack2; // 用于出隊(duì)操作
/** 初始化隊(duì)列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) */
public MyQueue() {
stack1 = new Stack<>();
stack2 = new Stack<>();
}
/** 入隊(duì)操作 */
public void push(int x) {
stack1.push(x);
}
/** 出隊(duì)操作 */
public int pop() {
if (stack2.isEmpty()) {
// 將 stack1 中的元素依次彈出并壓入 stack2
while (!stack1.isEmpty()) {
stack2.push(stack1.pop());
}
}
return stack2.pop();
}
/** 獲取隊(duì)頭元素 */
public int peek() {
if (stack2.isEmpty()) {
// 將 stack1 中的元素依次彈出并壓入 stack2
while (!stack1.isEmpty()) {
stack2.push(stack1.pop());
}
}
return stack2.peek();
}
/** 判斷隊(duì)列是否為空 */
public boolean empty() {
return stack1.isEmpty() && stack2.isEmpty();
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
MyQueue queue = new MyQueue();
queue.push(1);
queue.push(2);
queue.push(3);
System.out.println(queue.pop()); // 輸出:1
System.out.println(queue.peek()); // 輸出:2
System.out.println(queue.empty()); // 輸出:false
}
}
8、進(jìn)程有幾種狀態(tài)?
進(jìn)程在操作系統(tǒng)中可以處于以下幾種狀態(tài):
創(chuàng)建(Created):進(jìn)程正在被創(chuàng)建,但尚未開始執(zhí)行。
就緒(Ready):進(jìn)程已經(jīng)創(chuàng)建并分配了所有必要的資源,等待被調(diào)度器選中并分配CPU資源開始執(zhí)行。
運(yùn)行(Running):被調(diào)度器選中的進(jìn)程正在執(zhí)行,并占用CPU資源。
阻塞(Blocked):進(jìn)程由于某些原因無(wú)法繼續(xù)執(zhí)行,例如等待外部事件的發(fā)生(如輸入/輸出操作)或等待資源的釋放。在此狀態(tài)下,進(jìn)程暫時(shí)停止執(zhí)行,直到滿足某些條件后才能切換到就緒狀態(tài)。
終止(Terminated):進(jìn)程執(zhí)行完成或被操作系統(tǒng)終止,釋放所有分配的資源。
9、Spring Boot Actuator?
Spring Boot Actuator 為 Spring Boot 框架提供了強(qiáng)大的功能,用于監(jiān)控和管理 Spring Boot 應(yīng)用程序。它提供了一系列的 REST API,可以讓開發(fā)者通過(guò) HTTP 請(qǐng)求來(lái)獲取應(yīng)用程序的運(yùn)行時(shí)信息,如健康狀況、內(nèi)存使用情況、線程信息、日志等。同時(shí),Actuator 還支持自定義的端點(diǎn),可以根據(jù)項(xiàng)目需求添加自定義的監(jiān)控和管理功能。通過(guò) Actuator,開發(fā)者可以方便地監(jiān)控和管理應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài),以及進(jìn)行一些特定的操作,如動(dòng)態(tài)修改日志級(jí)別、重新加載配置等。
Spring Boot Actuator 更多內(nèi)容可訪問(wèn):https://juejin.cn/post/7052857798530433031#heading-7
10、外鍵、主鍵和索引?
在數(shù)據(jù)庫(kù)中,外鍵、主鍵和索引是三個(gè)不同的概念。
主鍵(Primary Key):主鍵是用來(lái)唯一標(biāo)識(shí)一條記錄的字段或字段組合。每張表只能有一個(gè)主鍵,主鍵的值不能重復(fù)且不能為空。主鍵的作用是保證數(shù)據(jù)的完整性和唯一性,加快數(shù)據(jù)檢索速度。
外鍵(Foreign Key):外鍵是用來(lái)建立表與表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的字段。它指向另一張表的主鍵,用來(lái)保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性和一致性。外鍵可以確保數(shù)據(jù)之間的引用關(guān)系,并且在刪除或更新操作時(shí)可以自動(dòng)處理關(guān)聯(lián)表中的數(shù)據(jù)。
索引(Index):索引是為了提高數(shù)據(jù)檢索速度而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它類似于書籍的目錄,可以根據(jù)某個(gè)字段或字段組合快速定位到具體的數(shù)據(jù)記錄。索引可以加快數(shù)據(jù)檢索的速度,但會(huì)占用額外的存儲(chǔ)空間,并且在插入、刪除和更新操作時(shí)會(huì)有一定的性能影響。
但在實(shí)際開發(fā)中,因?yàn)樾阅艿脑?,所以我們很少用到真正的外鍵,也就是“物理外鍵”(使用 FOREIGN KEY 創(chuàng)建),而是在程序中使用邏輯外鍵來(lái)“建立”多張表的外鍵關(guān)系。阿里巴巴《Java開發(fā)手冊(cè)》中也明確規(guī)定禁止使用數(shù)據(jù)庫(kù)的外鍵,如下圖所示:
11、TCP和UDP區(qū)別?
TCP(傳輸控制協(xié)議)和 UDP(用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議)是兩種常用的網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議。
TCP 是一種面向連接的協(xié)議,它提供可靠的數(shù)據(jù)傳輸。在 TCP 通信中,數(shù)據(jù)被分成多個(gè)小片段,每個(gè)片段都會(huì)被編號(hào)和校驗(yàn),確保數(shù)據(jù)完整性。TCP 使用確認(rèn)機(jī)制,確保數(shù)據(jù)的可靠性,如果發(fā)送方?jīng)]有收到確認(rèn)信息,會(huì)重新發(fā)送數(shù)據(jù)。TCP還處理?yè)砣刂?,根?jù)網(wǎng)絡(luò)條件動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾省CP 適用于需要保證數(shù)據(jù)完整性和可靠性的應(yīng)用,如文件傳輸、電子郵件等。
UDP 是一種面向無(wú)連接的協(xié)議,它提供不可靠的數(shù)據(jù)傳輸。在 UDP 通信中,數(shù)據(jù)被封裝成數(shù)據(jù)包,直接發(fā)送給接收方,不需要建立連接。UDP 不提供數(shù)據(jù)校驗(yàn)、確認(rèn)機(jī)制和擁塞控制,因此傳輸速度較快,但容易發(fā)生數(shù)據(jù)丟失。UDP 適用于實(shí)時(shí)傳輸要求較高的應(yīng)用,如音頻、視頻流等。
所以,總結(jié)來(lái)說(shuō):TCP 是可靠的、有序的、面向連接的傳輸協(xié)議,而 UDP 是簡(jiǎn)單的、不可靠的、無(wú)連接的傳輸協(xié)議。選擇 TCP 還是 UDP 要根據(jù)具體的應(yīng)用需求來(lái)確定。
12、說(shuō)一下哈希表?
哈希表(Hash Table),也稱為散列表,是一種常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于實(shí)現(xiàn)鍵值對(duì)的存儲(chǔ)和快速檢索。
哈希表的核心思想是通過(guò)哈希函數(shù)將鍵映射到一個(gè)固定大小的數(shù)組索引上,將鍵值對(duì)存儲(chǔ)在該索引位置上。當(dāng)需要查找或插入數(shù)據(jù)時(shí),通過(guò)哈希函數(shù)計(jì)算出鍵對(duì)應(yīng)的索引,然后在該位置上進(jìn)行操作,從而實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。
哈希表的優(yōu)點(diǎn)是在平均情況下具有常數(shù)時(shí)間復(fù)雜度 O(1) 的查找、插入和刪除操作。然而,在極端情況下,哈希沖突可能會(huì)導(dǎo)致性能下降,需要解決沖突的方法,如開放地址法(線性探測(cè)、二次探測(cè)等)或鏈表法(在沖突位置上使用鏈表存儲(chǔ)多個(gè)鍵值對(duì))。
哈希表廣泛應(yīng)用于各種編程場(chǎng)景中,如數(shù)據(jù)庫(kù)索引、緩存系統(tǒng)、編譯器中的符號(hào)表等,它提供了高效的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和操作效率。
在 Java 中,哈希表的常見(jiàn)實(shí)現(xiàn)類有 Hashtable、HashMap 和 ConcurrentHashMap。
13、避免哈希沖突方法?
解決哈希沖突的常用方法有以下三種:鏈地址法、開放地址法和再哈希法。
鏈地址法(Separate Chaining):將哈希表中的每個(gè)桶都設(shè)置為一個(gè)鏈表,當(dāng)發(fā)生哈希沖突時(shí),將新的元素插入到鏈表的末尾。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易懂,適用于元素?cái)?shù)量較少的情況。缺點(diǎn)是當(dāng)鏈表過(guò)長(zhǎng)時(shí),查詢效率會(huì)降低。
開放地址法(Open Addressing):當(dāng)發(fā)生哈希沖突時(shí),通過(guò)一定的探測(cè)方法(如線性探測(cè)、二次探測(cè)、雙重哈希等)在哈希表中尋找下一個(gè)可用的位置。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是不需要額外的存儲(chǔ)空間,適用于元素?cái)?shù)量較多的情況。缺點(diǎn)是容易產(chǎn)生聚集現(xiàn)象,即某些桶中的元素過(guò)多,而其他桶中的元素很少。
再哈希法(Rehashing):當(dāng)發(fā)生哈希沖突時(shí),使用另一個(gè)哈希函數(shù)計(jì)算出一個(gè)新的哈希值,然后將元素插入到對(duì)應(yīng)的桶中。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易懂,適用于元素?cái)?shù)量較少的情況。缺點(diǎn)是需要額外的哈希函數(shù),且當(dāng)哈希函數(shù)不夠隨機(jī)時(shí),容易產(chǎn)生聚集現(xiàn)象。
在 Java 中,HashMap 使用的是鏈地址法來(lái)解決哈希沖突的。
14、說(shuō)一下JVM?
JVM(Java Virtual Machine,Java虛擬機(jī))是 Java 程序的運(yùn)行環(huán)境,它負(fù)責(zé)將 Java 字節(jié)碼翻譯成機(jī)器代碼并執(zhí)行。也就是說(shuō) Java 代碼之所以能夠運(yùn)行,主要是依靠 JVM 來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
JVM 整體的大概執(zhí)行流程是這樣的:
程序在執(zhí)行之前先要把 Java 代碼轉(zhuǎn)換成字節(jié)碼(class 文件),JVM 首先需要把字節(jié)碼通過(guò)一定的方式類加載器(ClassLoader) 把文件加載到內(nèi)存中運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)(Runtime Data Area);
但字節(jié)碼文件是 JVM 的一套指令集規(guī)范,并不能直接交個(gè)底層操作系統(tǒng)去執(zhí)行,因此需要特定的命令解析器,也就是 JVM 的執(zhí)行引擎(Execution Engine)會(huì)將字節(jié)碼翻譯成底層系統(tǒng)指令再交由 CPU 去執(zhí)行;
在執(zhí)行的過(guò)程中,也需要調(diào)用其他語(yǔ)言的接口,如通過(guò)調(diào)用本地庫(kù)接口(Native Interface) 來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)程序的運(yùn)行。
JVM 具有以下特點(diǎn):
平臺(tái)無(wú)關(guān)性:JVM 使得 Java 程序可以在不同的操作系統(tǒng)和硬件平臺(tái)上運(yùn)行,而不需要重新編譯和調(diào)整。
安全性:JVM 可以對(duì) Java 程序進(jìn)行安全管理,防止惡意代碼的攻擊和破壞。
內(nèi)存管理:JVM 可以自動(dòng)管理內(nèi)存,包括分配和回收內(nèi)存空間,以避免內(nèi)存泄漏和崩潰。
字節(jié)碼執(zhí)行:JVM 可以執(zhí)行 Java 字節(jié)碼文件,而不需要解釋器或編譯器。
JVM 的實(shí)現(xiàn)有多種標(biāo)準(zhǔn)和非標(biāo)準(zhǔn)的方式,包括 HotSpot JVM、GraalVM、Jython 和 JRuby 等。不同的 JVM 實(shí)現(xiàn)有不同的性能和功能特性,需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行選擇。
JVM 內(nèi)存布局共有以下 5 部分:
程序計(jì)數(shù)器(Program Counter Register):用于記錄當(dāng)前線程執(zhí)行的字節(jié)碼指令地址,是線程私有的,線程切換不會(huì)影響程序計(jì)數(shù)器的值。
Java 虛擬機(jī)棧(Java Virtual Machine Stacks):用于存儲(chǔ)方法執(zhí)行時(shí)的局部變量表、操作數(shù)棧、動(dòng)態(tài)鏈接、方法出口等信息,也是線程私有的。每個(gè)方法在執(zhí)行時(shí)都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)棧幀,棧幀包含了方法的局部變量表、操作數(shù)棧等信息。
本地方法棧(Native Method Stack):與 Java 虛擬機(jī)棧類似,用于存儲(chǔ)本地方法的信息。
Java 堆(Java Heap):用于存儲(chǔ)對(duì)象實(shí)例和數(shù)組,是 JVM 中最大的一塊內(nèi)存區(qū)域,它是所有線程共享的。堆通常被劃分為年輕代和老年代,以支持垃圾回收機(jī)制。
年輕代(Young Generation):用于存放新創(chuàng)建的對(duì)象。年輕代又分為 Eden 區(qū)和兩個(gè) Survivor 區(qū)(通常是一個(gè) From 區(qū)和一個(gè) To 區(qū)),對(duì)象首先被分配在 Eden 區(qū),經(jīng)過(guò)垃圾回收后存活的對(duì)象會(huì)被移到 Survivor 區(qū),經(jīng)過(guò)多次回收后仍然存活的對(duì)象會(huì)晉升到老年代。
老年代(Old Generation):用于存放存活時(shí)間較長(zhǎng)的對(duì)象。老年代主要存放長(zhǎng)時(shí)間存活的對(duì)象或從年輕代晉升過(guò)來(lái)的對(duì)象。
方法區(qū)(Methed Area):用于存儲(chǔ)已被虛擬機(jī)加載的類信息、常量、靜態(tài)變量、即時(shí)編譯器編譯后的代碼等數(shù)據(jù)。方法區(qū)也是所有線程共享的。
15、項(xiàng)目中使用了哪些設(shè)計(jì)模式?
回答此問(wèn)題,可以從一些常用的設(shè)計(jì)模式入手,比如以下這些:
單例模式:因?yàn)轫?xiàng)目是 Spring Boot 項(xiàng)目,所以默認(rèn)注入的所有對(duì)象都是單例模式,或者說(shuō)項(xiàng)目中的某一個(gè)類就是通過(guò)雙重效驗(yàn)鎖的方式實(shí)現(xiàn)了單例模式。
工廠模式:項(xiàng)目中使用了線程池來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口的多個(gè)數(shù)據(jù)組裝,之后再統(tǒng)一返回結(jié)果的,而線程池是通過(guò)默認(rèn)的線程工廠實(shí)現(xiàn)的,所以也使用到了工廠模式。
觀察者模式:如果項(xiàng)目中使用了 Spring Event 或者 Google Guava EventBus,那么就可以說(shuō)你項(xiàng)目中使用了觀察者模式,因?yàn)?Event(事件)本身是基于觀察者模式實(shí)現(xiàn)的。
發(fā)布訂閱者模式:如果你的項(xiàng)目中使用了消息中間件,比如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 等,那么你就可以說(shuō)你的項(xiàng)目中使用了發(fā)布、訂閱者模式,因?yàn)橄㈥?duì)列本身就是發(fā)布訂閱者模式。
策略模式:策略模式定義了一系列的算法,把它們一個(gè)個(gè)封裝起來(lái),并且使它們可以互相替換。策略模式的重心不是如何實(shí)現(xiàn)算法,而是如何組織、調(diào)用這些算法,從而讓程序結(jié)構(gòu)更靈活、可維護(hù)、可擴(kuò)展。比如用戶登錄包含了:賬號(hào)密碼登錄、手機(jī)驗(yàn)證碼登錄和第三方登錄等,我們把不同的登錄方式封裝成不同的登錄策略,這就是策略模式。
模板方法模式:它在超類中定義了一個(gè)算法的框架,允許子類在不修改結(jié)構(gòu)的情況下重寫算法的特定步驟。比如后臺(tái)的數(shù)據(jù)上傳功能,既支持 DOC 格式,又支持 CSV 格式,那么我們就在超類中定義執(zhí)行的步驟,然后再實(shí)現(xiàn)各自類中重寫讀取方法,因?yàn)?DOC 和 CSV 的讀寫方法是不同的,這就是典型的模板方法模式。
16、什么是線程安全?
線程安全是指在多線程環(huán)境下,程序的行為不會(huì)被其他線程的干擾所影響,保證了多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)共享資源時(shí)的正確性和可靠性。
在 Java 中,為了保證線程安全,可以使用 synchronized 關(guān)鍵字或者 Lock 接口來(lái)實(shí)現(xiàn)同步。synchronized 關(guān)鍵字可以保證同一時(shí)刻只有一個(gè)線程能夠訪問(wèn)共享資源,而 Lock 接口則提供了更加靈活的控制方式。
小結(jié)
TP-LINK 總體面試難度一般,可能是因?yàn)槊嬖嚂r(shí)間的原因,所以很多知識(shí)的底層實(shí)現(xiàn)和細(xì)節(jié)問(wèn)的比較少,這對(duì)于大部分應(yīng)聘者來(lái)說(shuō)是好事。所以機(jī)會(huì)比能力更重要,而投遞簡(jiǎn)歷的數(shù)量決定了機(jī)會(huì)的多少,所以抓緊投遞簡(jiǎn)歷吧。