Java面试：5.06号

心已赠人 2023-01-19 03:04 3阅读 0赞

**一、基础**

**1、遍历map的方式？**

**方法一 在for-each循环中使用entries来遍历**

Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    
    for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {
    
        System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue());
    
    }

注意：for-each循环在java 5中被引入所以该方法只能应用于java 5或更高的版本中。如果你遍历的是一个空的map对象，for-each循环将抛出NullPointerException，因此在遍历前你总是应该检查空引用。

**方法二 在for-each循环中遍历keys或values**

如果只需要map中的键或者值，你可以通过keySet或values来实现遍历，而不是用entrySet。

Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    
    //遍历map中的键
    
    for (Integer key : map.keySet()) {
    
        System.out.println("Key = " + key);
    
    }
    
    //遍历map中的值
    
    for (Integer value : map.values()) {
    
        System.out.println("Value = " + value);
    
    }

该方法比entrySet遍历在性能上稍好（快了10%），而且代码更加干净。

**方法三使用Iterator遍历**

使用泛型：

Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    
    Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> entries = map.entrySet().iterator();
    
    while (entries.hasNext()) {
    
    Map.Entry<Integer, Integer> entry = entries.next();
    
        System.out.println("Key = " + entry.getKey() + ", Value = " + entry.getValue());
    
    }

不使用泛型：

Map map = new HashMap();
    
    Iterator entries = map.entrySet().iterator();
    
    while (entries.hasNext()) {
    
    Map.Entry entry = (Map.Entry) entries.next();
    
        Integer key = (Integer)entry.getKey();
    
        Integer value = (Integer)entry.getValue();
    
        System.out.println("Key = " + key + ", Value = " + value);
    
    }

你也可以在keySet和values上应用同样的方法。

该种方式看起来冗余却有其优点所在。首先，在老版本java中这是惟一遍历map的方式。另一个好处是，你可以在遍历时调用iterator.remove()来删除entries，另两个方法则不能。根据javadoc的说明，如果在for-each遍历中尝试使用此方法，结果是不可预测的。  
  
从性能方面看，该方法类同于for-each遍历（即方法二）的性能。

**方法四、通过键找值遍历（效率低）**

Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    
    for (Integer key : map.keySet()) {
    
        Integer value = map.get(key);
    
        System.out.println("Key = " + key + ", Value = " + value);
    
    }

作为方法一的替代，这个代码看上去更加干净；但实际上它相当慢且无效率。因为从键取值是耗时的操作（与方法一相比，在不同的Map实现中该方法慢了20%~200%）。如果你安装了FindBugs，它会做出检查并警告你关于哪些是低效率的遍历。所以尽量避免使用。

**总结**

如果仅需要键(keys)或值(values)使用方法二。如果你使用的语言版本低于java 5，或是打算在遍历时删除entries，必须使用方法三。否则使用方法一(键值都要)。

**2、创建线程的方式有那些？**

1.  继承Thread
2.  实现Runnable接口
3.  实现Callable接口，结合 FutureTask使用
4.  利用该线程池ExecutorService、Callable、Future来实现

具体实现与对比（篇幅优先就不赘述了）：

https://blog.csdn.net/A\_BlackMoon/article/details/116454685

**3、什么是红黑树？怎么画？哪里用到了？**

**红黑树是一种含有红黑结点并能自平衡的二叉查找树。它必须除了满足二叉搜索树的性质外，还要满足下面的性质：**  
性质1：每个节点要么是黑色，要么是红色。  
性质2：根节点是黑色。  
性质3：每个叶子节点（NIL）是黑色。  
性质4：每个红色结点的两个子结点一定都是黑色。  
性质5：任意一结点到每个叶子结点的路径都包含数量相同的黑结点。

![图片][a7d272ea2974b77205a5ca5941e5bc8d.png]

应用：

1、java8 hashmap中链表转红黑树。

优势：时间复杂度从O(n)-->O(logn) ，且自旋开销较其他树较低（不用整体平衡）。

2、epoll在内核中的实现，用红黑树管理事件块（文件描述符）。

优势：

*  因为内核态需要维护一个长久存放fd的数据结构，而fd变动十分频繁，且需要支持快速查询，且所以红黑树很适合。
 *  红黑树可以判断是否是重复的fd。

3、Java的TreeMap实现

相对与hashMap优势，内部key保持有序，且支持自定义排序比较器。

适用场景，对数据需要排序统计。

4、linux进程调度Completely Fair Scheduler,用红黑树管理进程控制块

**二、项目**

**1、说一下项目具体负责的流程？**

这里我就打个样，每家公司也都有所区别。

我们做的是外包的项目，所以相关的需求都比较明确了。拿到项目后经理这边根据我们每个人的情况划分负责的模块，沟通明确每个点的开发时间，在下班的时候会进行核对，下班前提交代码，然后汇报一下进度以及所遇问题。

遇到的问题如果不能独立解决的话，好协调人手进行处理这样也不耽搁大家的时间。

我们每做完一个功能都会先进行单元测试没问题进行提交，然后对接前端，测试部门的同事进行测试，发现问题后编写测试报告提交，项目经理这边再发给我们进行调整。这一过程我们也都有记录，便于项目研发后的总结。  
工具：wiki

以上就是我这个项目的一个大致流程。（可以看看面试官还想问那些点）

**2、用了哪些云服务?怎么用的？**

这个问题就不做赘述了。

华为云、阿里云等的应用官网上都有具体的操作手册。

问这个问题估计是想要看我服务器方面了解多少。不少公司现在都在选择使用这种服务器，当然也有公司是使用自己公司服务器的。这里若是使用的阿里云这些服务器要考虑其网宽、价格、自己项目的访问量、并发量等情况。

**3、你们项目中用了几台服务器？并发量是多少呢？**

考虑到大家项目的情况都有所不同，下面的这个公式可以参考一下：

QPS即每秒查询率，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。

>     计算关系：
>     QPS = 并发量 / 平均响应时间
>     并发量 = QPS * 平均响应时间
>     原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间。
>     公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 。
>     机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器 。
>     案例分析：
>     每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？
>     ( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)。
>     一般需要达到139QPS，因为是峰值。
>     如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
>     139 / 58 = 3

[a7d272ea2974b77205a5ca5941e5bc8d.png]: /images/20221021/840999d8618c41688b534cb5a361cadb.png