本次进行了一轮笔试，然后进行一面，预计一面挂了，自我感觉答得很凌乱，虽然问的基本都会。面试除了心态，还有就是充分的准备，后续多多总结关注细节吧。以下是后续整理的简要面试提问：
1.自我介绍
1.自我简介：毕业于西电，就职于xx厂，负责Java后台研发
2.项目简介及技术选型：项目，出发点及功能，技术选型：框架用的是spring boot，数据库是mysql,持久层框架是mybatis,也在之前的项目用过jpa，jpa是一种规范，mybatis是一种具体实现，无所谓孰优孰劣，看具体场景。客户端和服务端消息交互的语音交互部分，为了节省效率，选择的是全双工的websocket，其他交互则是http的rest接口为主。引进了第三方的消息交互组件activeMq，是为了解耦和异步（第三种优点是削峰，不过本项目主要是为了解耦和异步）。为了解决海量数据的存储问题，引入了fdfs组件。本产品在部署上可分为单机和集群部署，在客户的使用需求比较小的情况下，则使用单机模式。当客户群体比较大则服务考虑集群模式，集群模式引入了sping cloud里的Eureka和config，配置文件托管在服务器上的git仓库。在内部多文件处理上为了并发节省效率，使用了多线程，使用的是定长线程池。为了便于全文检索，引入了Elasticsearch。为了对应的数据收集分析需求，还在对应的逻辑处进行埋点，以便后续运维人员对产品的各项指标把控。在功能开发完成后，配合测试人员，进行版本的冒烟、性能测和稳定性测试。版本发往现场使用后，对现场运维人员反馈的问题，进行跟踪和排查解决。
2.多线程，关键字threadlocal
1.多线程使用场景： cpu利用效率更好以及响应更快。我在项目中使用的是定长线程池，因为线程是稀缺资源，如果被无限创建，则不仅消耗系统资源，还有害于系统稳定性。利用线程池，则可对线程进行相应管理，提高响应速度以及降低资源消耗。
2.threadlocal:线程局部变量，即threadlocal为每个线程创建个变量副本，那么每个线程便访问自己的变量副本。线程变量副本存储位置是在线程的ThreadLocalMap里。它的主要应用场景是为了解决数据库连接和session管理的。
3.synchronized原理
1.synchronized是可修饰代码块、方法、对象以及类的悲观锁。
2.原理:在jdk1.6之前是利用了monitor对象来完成，每个对象都有个监视器锁，当Monitor被占用时就会处于锁定状态，线程执行monitorenter时会尝试进入监视器，如果monitor的进入数为0.则该线程进入monitor，且将进入数设置为1，获取有monitor的线程重复进入，则相应加一减一。其他线程尝试进入时，就会阻塞，直到monitor为0，则可获取monitor的进入权。在jdk1.6及之后，为了减少获得锁和释放锁带来的性能损耗，提高使用效率，引入了偏向锁和轻量级锁。锁可从偏向锁升级到轻量级锁，再从轻量级锁，升级到重量级锁，这个锁的升级是单向过程。
轻量级锁，引入的本意是为了，在没有多线程竞争的条件下，减少重量级锁所带来的损耗。轻量级锁的使用场景是：多个线程交替执行同步块的情况。如果在同一时间有多个线程同时访问同步块，则轻量级锁就会膨胀为重量级锁。
偏向锁，引入的本意是为了减少不必要的轻量级锁执行路径，因为轻量级锁的获取与释放依赖多次CAS原子指令。而偏向锁，只在置换ThreadId时依赖一次CAS原子指令。相对于轻量级锁适用于多线程交替执行同步块的使用场景。偏向锁的使用场景则是，单线程访问同步块时进一步提高性能。
更深入了解，可移步1.Java并发编程：Synchronized及其实现原理
2.Java并发编程：Synchronized底层优化（偏向锁、轻量级锁）
4.volitile作用
1.保证变量对所有线程的可见性。对变量的修改，会实时同步到主内存，变量的读，也是从主内存去读。
2.禁止被修饰 的前后代码指令重排序优化。
详情可移步Java并发编程：volatile关键字解析
5.JVM内存构造，垃圾回收机制。常量所在位置，不同版本jdk有什么区别；full gc的垃圾回收算法，及原理，标记-清理算法如何标记的，如何判断是否被引用。
内存构造：堆、虚拟机栈、方法区、本地方法栈以及程序计数器。
JVM垃圾回收机制：标记清理算法、标记压缩算法以及分代回收算法。
常量所在位置，根据jdk版本不同而不同，jdk1.7之前是在方法区的常量池，jdk1.7被移到堆的永久代里。jdk1.8时还是在堆里，不过永久代被元空间取而代之，常量池位置并没变化。
full gc 的垃圾回收算法：标记清理算法和标记压缩算法。标记清理，通过遍历所有的Gc Roots，然后将所有Gc Roots可达对象标记为存活对象，将没有标记的对象清除掉。
6.正则表达式使用（这个问题感觉就是面试官根据简历随口问的。当时有点懵，项目用过几次，主要用做字符串匹配）
正则表达式的三个使用场景:
1.匹配
2.切割
3.替换
7.spring boot 和spring框架的区别，spring boot用的时候踩到的坑
spring boot 是在spring的基础上，搭建的全新的微服务框架，目的是简化spring的搭建和开发过程，其优点如下：
1.可快速构建项目
2.对主流开发框架的无配置继承
3.项目可独立运行，无需依赖外部servlet容器
4.提供运行时的应用监控
5.无需配置复杂的 xml
缺点：
1.资料较少且不够深入。
2.集成度太高，不太容易了解底层。
8.hashmap的底层实现原理
这是个老生常谈的问题，基本十次面试有九次问。还是得好好缕清楚。
底层实现原理：数组+链表，其主干是Entry数组，包含key-value键值对。数组是hashmap的主体，链表是为了解决哈希冲突。对于查找和添加而言，若定位到位置不含链表，则查找很快，仅需一次寻址即可。如果含有链表，则遍历链表，存在即覆盖，否则新增。对于查找而言，则需要遍历链表，依次通过对key对象的equals方法进行逐一对比查找。就性能考虑，链表越少越好。
关于不同版本的hashmap差异：在jdk1.7及之前，是数组+链表。在jdk8,也是数组+链表，不过对链表处进行了优化，若链表长度大于8，则将链表转为红黑树。
想了解更多的话可移步HashMap实现原理及源码分析
9.jstack、jmap及jstat
1.jstack查看服务线程，常用用法：jstack pid
2.jmap查看服务内存，常用用法：jmap pid 或jmap -histo pid 以及把内存dump到二进制文件中，用mat分析。（命令格式：jmap -dump:format=b,file=heap.bin pid）
3.jstat 实时监控资源和性能，常用用法;jstat -gc pid ，统计gc时的heap信息
更多详情可移步tack(查看线程)、jmap(查看内存)和jstat(性能分析)命令
ps:非面试部分及附加笔试题和自己的笔试答案，仅供参考，如有不同见解，欢迎沟通交流
在线笔试部分，两道题，限时40分钟解答。
题目一：
现需做一个部门管理功能，如公司有多个大部门A、B、C…，每个部门下面有多个子部门，子部门还有子部门以此类推，如部门A下面有部门AB、AC、AD，部门AB下面有AE、AF，部门AC下面有AG、AH、AI，部门AE下面有AJ等，每个部门的子部门个数和部门的层数均为无限，每个部门的父部门要么没有要么是一个。 针对上述需求完成如下题目：
1，设计表结构存储上述部门关系；
2，定义领域模型Department类；
3，实现删除部门方法：void delete(Integer departmentId)，要求删除指定部门的同时删除其下面的所有层级的子部门，如删除部门AB的同时要删除它的子部门AE、AF和AE的子部门AJ；
1.表结构（departmentId,parentDepartmentId）
2. public class Department{
/**
* 部门id
*/
private Integer departmentId;
/**
* 父部门id
*/
private Integer parentDepartmentId;
public Integer getDepartmentId() {
return departmentId;
}
public void setDepartmentId(Integer departmentId) {
this.departmentId = departmentId;
}
public Integer getParentDepartmentId() {
return parentDepartmentId;
}
public void setParentDepartmentId(Integer parentDepartmentId) {
this.parentDepartmentId = parentDepartmentId;
}
}
3. public class DepartmentDao{
void delete(Integer departmentId){
// 判断是否有子部门
if(containsDepartmentId(departmentId)){
//查询子部门id
int sunDepartmentId = selectSunDepartmentId(departmentId);
// 递归删除子部门
delete(sunDepartmentId);
}
// 删除本部门数据
deleteDepartment(departmentId);
}
}
题目二：
设计一个栈，这个栈除了支持普通的push, pop操作之外，还提供一个函数min(), 以返回栈中元素的最小值，要求min()的时间复杂性为O(1).
提示：可以用现有的任何数据结构，如队列、队、另外的栈，等等。 优化：要求实现push(), pop()的时间复杂性也为O(1)
class MinStack
{
private Stack<Integer> dataStack;
private Stack<Integer> minStack;
public MinStack(){
this.dataStack = new Stack<Integer>();
this.minStack = new Stack<Integer>();
}
public void push(int x)
{
if(this.minStack.isEmpty()){
this.minStack.push(x);
}else if(x <= this.min()){
this.minStack.push(x);
}
this.dataStack.push(x);
}
public int pop()
{
if(this.dataStack.isEmpty()){
throw new RuntimeException("stack is Empty");
}
int result = this.dataStack.pop();
if(result == this.min()){
this.minStack.pop();
}
return result;
}
public int top()
{
if(this.dataStack.isEmpty()){
throw new RuntimeException("stack is Empty");
}
return this.dataStack.peek();
}
public int min()
{
if(this.minStack.isEmpty()){
throw new RuntimeException("stack is Empty");
}
return this.minStack.peek();
}
}