一面： 1. MySQL的索引失效场景2. Redis中ZSet的底层数据结构3. Java创建线程池的方法中的核心参数及含义；另外这些参数应该如何设置，考虑哪些因素4. 主线程正在运行，然后主线程又起了10个子线程，要等待这10个子线程结束再运行主线程，用哪些方法（CountDownLatch、Semaphore等都可以）5. CountDownLatch的底层实现（AQS）；AQS底层是如何实现的（那个state，加上类CLH锁）6. 使用一个自定义的类时，然后要塞到HashMap中，需要注意什么（Equals 和 HashCode方法）；并说明如果只重写HashCode方法会发生什么，举例子7.  假如有一个电商下单场景，要求时延小于10ms的比例是N个9，如何从JVM调优角度优化效果（减少GC次数，使用STW较小的GC器）；进一步，有哪些减少FullGC次数的方法（说了调小老年代的比例、增大对象被移到老年代的年龄）8. Spring中@Transactional的失效场景，原因有哪些；如果一定要在方法内执行本类的方法，但是不能用this.调用（否则会失效），那该怎么调用9. @Transactional的底层原理是什么，如何生效的10. Spring的AOP默认是什么代理11. 如果让你设计一个消息队列中间件，那么如何保证消息不丢失，不重复；假如消息的乱序到达的，如何保证消费者能按序消费

不签到不打卡不体测也不上课，对我来说这就是最好的老师，爱了！点名批评有的老师还跟辅导员告状，差点就打飞的从北京飞回长沙，生气了

1. java里面string类型，它能不能继承？2. JVM，你有一些了解吗？3. 你对整个类加载的机制有一些了解吗？比如说他累的一个生命周期，以及他的一个工作流程是咋样。4. 有些场景会打破那个双亲委派模型的机制。你有了解过吗5. 项目中有没有遇到一些出现内存泄露的问题6. java里面的对象其实在内存中也有一个内存模型。你有了解吗？（我回答了有哪些部分）7. 这几个部分你可以介绍一下，它大概是有什么作用8. 垃圾回收机制知道吗？说一下原理，以及目前这边里面一些比较主流的一些回收器。9. 性能调优有做过吗？就比如说当前可能比如说机器负载过高，然后去排查一下到底是哪一个线程会导致它整个资源使用比较紧张的情况10. 什么是线程安全11. java里面有哪些加锁的方式12. 说一下乐观锁13. 说一下CAS和ABA问题14. 死锁的必要条件有哪些？15. 说一下银行家算法16. 说一下threadlocal17. threadlocal的实现原理18. threadlocal会内存泄露，原因是什么？19. 了解过线程安全容器吗？20. 说一下ConcurrentHashMap21. java里面有哪些创建线程的方法22. 线程池在java里面有哪些？就是定义好的线程池，就可以简单说一说。23. 如果让你去自定义一个线程池的话，它有哪些需要去注意的？24. 有哪些具体的拒绝策略，以及为什么要拒绝。25. AQS你用过吗？26. 说一下数据库里面的那个ACID27. 索引它的一个原理你有了解吗？28. 索引创建的原则29. 实践中，有没有使用索引的经验30. 说一下最左前缀匹配原则31. 什么情况下索引才会失效？这个你平时有去做一些问题的一些排查和定位吗？32. 说一下传输层的协议33. TCP怎么保证可靠传输34. 你刚刚说有一些拥塞控制，然后这拥塞控制有一些算法你有了解吗？35. 说你对分布式有一些了解吗？一下分表分库36. 场景：针对淘宝订单怎么去对数据做一个分库分表（会疯狂追问）37. 说一下分布式的框架38. TCC有了解吗？39. 最近AI不是比较热吗，AI有没有对他有一定的了解40. 然后是项目拷打41. 2道算法题，求根节点到叶子节点的数字之和,多线程打印a,b,c

1.WordCount 具体是怎么跑的?比如怎么分片、map 阶段做了啥、shuffle 是咋回事、reduce 最后怎么汇总的2.MapReduce和Spark 到底差在哪儿?适用场景这些都得对比着说3.Spark 提交任务时，Client模式和集群模式有啥不一样?比如 Driver 在哪跑、日志在陖瞎圈看、适合啥场景4.同一条 SQL，为啥 SparkSQL 跑起来比HiveSQL 快?得从执行引擎、优化器这些底层说说原因5.自定义 UDF 怎么实现?比如在 Hive 或Spark 里，具体步骤是啥，有没有踩过坑6.设计 HBase 表得注意啥?rowkey 怎么设计才合理、列族要不要分、版本数怎么设，这些睪腘狐旨を曽斷纰可能问到7.HBase 里的 HLog 是干嘛的?跟数据持久化、故障恢复有关系吗8.都是存在 HDFS 上的数据，为啥 HBase 能支持在线实时查询，Hive 就不行?底层存储结构不一样在哪9.用 SparkSQL 操作 Hive 数据时，有没有縈区堠浓ゴ壮攥到过兼容性问题?比如某些函数不支持、数据格式读不对之类的，怎么解决的10.Spark Streaming、Storm、Flink 这几个流处理框架，区别在哪?各自的优缺点和适用场景得搞明白场景题:11.数据量特别大，要用三个 Map 和一个Reduce 来做 Top10，哪种方法效率最高?得考虑怎么减少数据传输、避免倾斜