互联网寒冬！面试碰壁，来看腾讯T4教你该如何准备现在的面试

序言

程序员，高薪行业，月入过万，年薪几十万不是梦，各式各样的话题吸引着一批又一批的年轻人，甚至是一些已经工作几年的人纷涌而至，可是，现在市场的发展，已经不是一开始的时候那样的红利期，你会个ssm就能找到一份不错的工作，因为人数的增多，各大院校毕业生的涌入，其实，市场已经开始逐渐的进行筛选，这也就出现了现在市面上说的“互联网寒冬”，真的是互联网产业已经饱和了吗？真的不太是你想的那样，互联网产业缺口真的挺大的，但是随着高度封装，其实简单的一些开发工作已经不需要花费太多的精力，而且，最重要的一点是，随着信息化产业的发展，数据量的增加，大数据以及人工智能的产生，传统的crud，已经不能满足公司的发展要求，所以，微服务，分布式等等这样的技术开始逐渐的在IT圈中进行传播，而大厂的面试风格也要求做开发的人员需要对基础的知识掌握的更加底层，对于新的互联网开发技术也需要有一定深度的了解，而不是单纯的做一个工具使用者。

那么，互联网也没寒冬，java也没有被淘汰，新兴的技术有这么多，我们该怎么办啊，怎么样才能应对现在越来越“麻烦”的互联网面试啊。因此，我们有了今天的这篇文章，目的主要有以下三点

第一，我想为每一个为梦想时刻准备着的“有心人”，尽一份自己的力量，提供一份高度精华的 Java 面试清单；

第二，目前市面上的面试题不是答案不准确就是内容覆盖面太窄，所以提供一份经典而又准确的面试题是非常有必要的；

第三，本文会对部分面试题提供详细解读和代码案例，让读者知其然并知其所以然，从而学到更多的知识。

凡事预则立，不预则废。能读到这里的人，我相信都是这个世界上的“有心人”，还是那句老话：上天不负有心人！我相信你的每一步努力，都会收获意想不到的回报。

适宜阅读人群

需要面试的初/中/高级 Java 程序员
想要查漏补缺的人
想要不断完善和扩充自己 Java 技术栈的人
Java 面试官

包含的模块

本文分为十九个模块，分别是： Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM 等

01 面试

02 JVM

线程
JVM内存区域
JVM运行时内存
垃圾回收与算法
JAVA四种引用类型
GC分代收集算法 VS 分区收集算法
GC垃圾收集器
JAVA IO/NIO
JVM类加载器

JVM

03 JAVA集合

接口继承关系和实现
LIST
SET
MAP

JAVA集合

04 JAVA多线程并发

JAVA并发知识库
JAVA线程实现/创建方式
4种线程池
线程生命周期（状态）
终止线程4种方式
sleep与wait区别
start与run区别
JAVA后台线程
JAVA锁
线程基本方法
线程上下文切换
同步锁与死锁
线程池原理
JAVA阻塞队列原理
CyclicBarrier、CountDownLatch、Semaphore的方法
voliate关键字的作用（变量可见性、禁止重排序）
如何在两个线程之间共享数据
Threadlocal作用（线程本地存储）
synchronized和ReentrantLock的区别
ConcurrentHashMap并发
Java中用到的线程调度
进程调度算法
什么是CAS（比较并交换-乐观锁机制-锁自旋）
什么是AQS（抽象的队列同步器）

JAVA多线程并发

05 JAVA基础

JAVA异常分类及处理
JAVA反射
JAVA注解
JAVA内部类
JAVA泛型
JAVA序列化（创建可复用的Java对象）
JAVA复制

JAVA基础

06 Spring原理

它是一个全面的、企业应用开发一站式的解决方案，贯穿表现层、业务层、持久层。但是 Spring仍然可以和其他的框架无缝整合

Spring特点
Spring核心组件
Spring常用模块
Spring主要包
Spring常用注解
Spring第三方结合
Spring IOC原理
Spring APO原理
Spring MVC原理
Spring Boot原理
JPA原理
Mybatis缓存
Tomcat架构

Spring原理

07 微服务

服务注册发现
API网关
配置中心
事件调度（kafka）
服务跟踪（starter-sleuth）
服务熔断（Hystrix）
API管理

微服务

08 Netty与RPC

Netty 是一个高性能、异步事件驱动的 NIO 框架，基于 JAVA NIO 提供的 API 实现。它提供了对TCP、UDP 和文件传输的支持，作为一个异步 NIO 框架，Netty 的所有 IO 操作都是异步非阻塞的，通过 Future-Listener 机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得 IO 操作结果。

Netty原理
Netty高性能
Netty RPC实现
RMI实现方式
Protocol Buffer
Thrift

Netty与RPC

09 网络

网络7层架构
TCP/IP原理
TCP三次握手/四次挥手
HTTP原理
CDN原理

网络

10 日志

Slf4j
Log4j
logBack
ELK

日志

11 Zookeeper

Zookeeper 是一个分布式协调服务，可用于服务发现，分布式锁，分布式领导选举，配置管理等。Zookeeper 提供了一个类似于 Linux 文件系统的树形结构（可认为是轻量级的内存文件系统，但只适合存少量信息，完全不适合存储大量文件或者大文件），同时提供了对于每个节点的监控与通知机制。

Zookeeper概念
Zookeeper角色
Zookeeper工作原理（原子广播）
Zonde有四种形式的目录节点

12 Kafka

Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。

Kafka概念
Kafka数据存储设计
生产者设计
消费者设计

Kafka

13 RabbitMQ

RabbitMQ 是一个由 Erlang 语言开发的 AMQP 的开源实现。AMQP ：Advanced Message Queue，高级消息队列协议。它是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计，基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受产品、开发语言等条件的限制。RabbitMQ 最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗

概念
RabbitMQ 架构
Exchange类型

RabbitMQ

14 Hbase

base 是分布式、面向列的开源数据库（其实准确的说是面向列族）。HDFS 为 Hbase 提供可靠的底层数据存储服务，MapReduce 为 Hbase 提供高性能的计算能力，Zookeeper 为 Hbase 提供稳定服务和 Failover 机制，因此我们说 Hbase 是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。

概念
列式存储
Hbase核心概念
Hbase核心架构
Hbase的写逻辑
Hbase VS Cassandra

Hbase

15 MongoDB

MongoDB 是由 C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

概念
特点

MongoDB

16 Cassandra

Apache Cassandra 是高度可扩展的，高性能的分布式 NoSQL 数据库。 Cassandra 旨在处理许多商品服务器上的大量数据，提供高可用性而无需担心单点故障。Cassandra 具有能够处理大量数据的分布式架构。数据放置在具有多个复制因子的不同机器上，以获得高可用性，而无需担心单点故障。