美团Java后端日常实习面试问题

美团面试问题

1、了解你在项目中做了那些内容

1、采购系统（ssm
2、台账系统（ssm
3、商城系统（分布式

面试的对自己的建议

首先回答问题太快
然后节奏并不是特别好
回答得还是不够清晰，比如acid 没有回答得特别全面
另外就是，问题可能了解得还不够清晰（你需要记住他，然后分析他
有的问题需要深入回答一下，特别是你知道的，越详细越好
同时，经验还是不够，这个是我近两年第一次面试，感觉还是很不错了

整个流程

首先他直接是针对项目问的，ssm他并不感兴趣，分布式十分感兴趣，首先问了我采购系统是什么样的一个架构，使用了什么技术，你在里面扮演了一个什么样的角色。

项目中遇到了那些问题

然后下一个项目，问你干了什么事情，台账系统，

干了什么事情
你遇到什么困难，在别人的项目中
前端使用了什么ui组件吗

下一步，就是商城系统，总共半个小时，我估计搞了我20分钟

架构
首先就是问项目是什么情况（我说是练习分布式
问用了那些技术
然后对于nacos 有那些优点，同时，nacos有那些替代品
问你再使用远程调用的时候，他是怎么回事（基于tcp的一个调用
那么他们分别属于那一层
sokect编程的话，对于各个http版本有什么不同
tomcat是什么情况
是那个中间键实现的 tcp到http 和远程调用的功能
线程的生命周期
你再项目中使用了那些隔离级别
如何保证项目的多线程的性能呐（我从集合和这个锁的角度

redis启动

redis干了什么事情呀
redis 如何部署的，详细解释 todo
redis 有什么可以替换的
redis 缓存的问题和解决方案
你是如何部署的微服务

那我们来做个算法题吧
不会呀，没有思路
然后给我提示
我使劲敲
然后还是报错

你说一下你的思路吧
那你如何确定哪里有问题呐
你还有其他问题想要问我的吗

其他更为深度的问题

cap是什么情况
redis的各种模式下的优点

2、项目问题

项目当中使用了那些隔离级别

这个问题应该是说类似于数据库中的隔离级别，在那些地方运用到了
首先肯定是数据库啦
redis去读取的时候，可能会出现脏读，也就是缓存问题，会出现这种情况啦（主要还是针对这个缓存问题去回答

purcahse中消息通知是如何实现的

purchase项目中遇到了那些问题

设计方面

数据库考虑得不够全面，有时候一个新的业务冒出来，突然就不知道怎么办了
一些主流技术没有使用上，导致开发过程中十分缓慢
需求方面
这个是最烦的，挤牙膏似的，一会出现一个业务

数据处理效率

有时候需要多个表进行联查，最开始就是使用java代码进行筛选（其实直接使用一个联合查询即可实现）

开发环境问题

这个项目处理搞得比较难受，各种jar包冲突，最后通过去网上查找，官网了解，查看兼容版本

台账系统的问题

首先你干了什么事情

我就是在已有的项目中去添加了富文本的保存和读取，和这个团队链接邀请、数据报表的导出
最初的时候，只能够使用表单的形式提交数据，后来需要使用到富文本
也是业务的不断扩展，要求使用团队链接邀请

团队链接邀请应该怎么做

我直接使用了一个uuid来生成一个唯一的数值，（并设置过期时间）
同时，生成一个api的链接
这个人点击这个链接后，就来判断是否时间过期，属于那个团队（有个表保存了的）等等

报表导出怎么做

Java使用itext组件导出pdf报表

你再融入别人的项目过程中遇到了那些问题

1、项目不够熟悉，需要做那些判定
2、在这个项目中，主要还是权限问题，比较困难，每个请求发过来后，是否允许处理（富文本：是否允许导出改报表，是否，能够编辑这个数据的情况）

这个项目的权限是如何限制的，还需要修改 todo

判断是否属于一个团队
文件发出者可以设置文件的权限（是否可修改，是否可以编辑，是否可以查看
角色权限（系统管理员、队长（都可以，）、二级管理员（可以邀请队员）、成员（不能邀请队员））

下一个就是这个分布式项目，太难顶了

3、MySQL

acid是什么

这个手拿把掐
原子性一致性隔离性和这个持久性
原子性：一个事务（transaction）中的所有操作，要么成功要么失败，不会出现成功一般的情况（或者是一个不可分割性操作）
一致性：指的是事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则（其他几条规则就是为这个服务）
隔离性：允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力（并发情况
持久性：是针对事务的，提交事务后，要持久存储在数据库中

4、redis

缓存雪崩穿透击穿

雪崩是指的这个 redis中，一批热点数据同时失效（解决：设置一个随机数，防止同时失效）
穿透是指这个不存在的key，直接去访问（恶意攻击），然后请求直接打到数据库上（redis上存储这些key，或者使用布隆过滤器）
击穿，比如这个秒杀系统，一个热点key ，很多人访问（直接设置为不过期）

redis是如何部署到项目中的

redis的集群部署、哨兵模式、cluster的特点（是否搭建过）

一个是主从复制（集群模式，基于主从复制，一个主节点可以用于写，而其余节点负责读，1、但是不能够去自动挑选master节点，也不能自动恢复数据（哨兵集群实现了这个功能，帮助选取master节点） 2、也无法在线扩容3、结构上为要给一主多从
一个是cluster（解决了自动恢复和选举mster问题，但是1、其他节点处于一个冷备的机制，只有master在使用。2、不支持这个批量操作。另外，cluster模式实现了数据分片（slot 槽机制范围）的机制，因此是一个多主多从的一个情况，多个节点同时工作）

redis干了什么事情呀

缓存，提高访问速度
会话存储
消息队列（简单的
计数器和统计原子性的操作
分布式锁
持久化
分布式缓存

redis 如何部署的，详细解释 todo

redis 有什么可以替换的吗

5、注册中心

除了nacos还有那些

主要还是这个zookeeper，他和nacos的区别（三个方面，一致性可用性、协调服务、配置管理
1、ZooKeeper采用了强一致性的Zab协议（ZooKeeper Atomic Broadcast），确保数据的强一致性。这对于某些应用场景，如分布式锁、协调服务等非常重要。
1、Nacos在设计上更加注重可用性，使用了一种较为灵活的数据同步策略，权衡了一致性与可用性的关系。
2、ZooKeeper最初设计用于分布式协调服务，因此在实现分布式锁、选主、配置管理等方面表现出色。
2、Nacos更专注于服务发现和配置管理，对于需要强调服务注册与发现的场景更为合适。
3、ZooKeeper可以作为配置中心，实现配置的存储和动态更新。
3、Nacos专注于配置管理，提供了更多的特性，如动态配置、配置监听等。
zookeeper为什么可以作为这个配置中心
1、一致性
2、节点持久化和临时性
3、监听机制
4、顺序节点（获取锁并发情况
5、分层管理

nacos有什么优点呀

6、计算机网

websocket

这个问题首先需要谈到http（内容较多，需要再看一下），他主要有这几个变化，1、一个是长连接，2、一个是使用基于udp的quic协议（减少连接建立的时延），3、还有一个是头部压缩，4、管道化（一个连接，可以发送多个请求，5、多路复用，类似于管道化
websocket 长连接减少了延迟双向实时通信（应用层协议），socket只是一个抽象

计算机网络的7层和4层模型
在这里插入图片描述 tcp和udp的情况

TCP 是面向连接的、可靠的、有序的、速度慢的协议；UDP 是无连接的、不可靠的、无序的、速度快的协议。
tcp使用需要稳定连接的情况，udp适合于打视频的情况

feign http tcp分别在那一层

openfen和http属于应用
tcp属于这个传输层

quic协议

连接更快
拥塞控制
内置tsl支持

7、微服务架构理论

cap（分布式理论，这里和强一致性和弱一致性又有关系

一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。
一致性是指所有节点在同一时间看到的数据是一致的
可用性，每个请求都能够得到响应，即系统是可用的，且正常响应时间
分区容错面对网络分区的情况下，仍然能够继续工作（网络中断的情况，一个分区不知道其他数据，你要保证一致性的化，你就不可用，你要保证可用，那就一段时间不一致
ap cp，为什么不能同时满足呐？因为你要求一致，

BASE 理论

基本可用不完全崩溃
软状态系统中的数据可以存在中间状态，而不一定是实时一致的。系统允许一段时间内的不一致，但最终会达到一致状态
最终一致性分布式系统中的数据经过一段时间后，最终会达到一致的状态。在这个过程中，系统允许数据的不一致性存在，但最终数据会趋向于一致。
BASE理论相对于CAP理论，放宽了对一致性的要求，允许系统在一定时间内处于不一致的状态，但最终会趋向于一致。

8、算法题/项目问题

链表 BM14 链表的奇偶重排

面试官给了很多提示，然后才开始做的
首先拆分为两段，翻转后半段，最后合并
因此需要模块化的思想，这样不仅好排查错误，同时能够帮助我们整理思绪
分为 reorder reverse merge三个函数

class Solution {
public:
    void reorderList(ListNode* head) {
        if (head == nullptr || head->next == nullptr) {
            return;
        }
        // 使用快慢指针找到链表中点
        ListNode *slow = head, *fast = head;
        while (fast->next != nullptr && fast->next->next != nullptr) {
            slow = slow->next;
            fast = fast->next->next;
        }
        // 翻转后半段链表
        ListNode *secondHalf = reverseList(slow->next);
        slow->next = nullptr; // 断开前后两段链表

        // 合并两个链表
        mergeLists(head, secondHalf);
    }

private:
    // 翻转链表
    ListNode* reverseList(ListNode* head) {
        ListNode *prev = nullptr, *curr = head, *next = nullptr;
        while (curr != nullptr) {
            next = curr->next;
            curr->next = prev;
            prev = curr;
            curr = next;
        }
        return prev;
    }
    // 合并两个链表
    void mergeLists(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        while (l1 != nullptr && l2 != nullptr) {
            ListNode *next1 = l1->next, *next2 = l2->next;
            l1->next = l2;
            l2->next = next1;
            l1 = next1;
            l2 = next2;
        }
    }
};

9、java基础

arraylist和linklist的区别

这个问题就比较简单了，首先是他的底层数据结构
然后是这个数据结构的特点

如何选择集合和锁来实现高效的多线程

首先是否需要线程安全
使用的场景，比如读多写少，还是写多读少
选择合适的锁（数据是否会被修改）
锁的顺序
线程执行顺序

threadLocal

这个多个线程隔离数据，典型的应用场景就是，spring框架的数据库连接和事务传递
但是会存在内存泄漏的情况，在线程池下面

thread

创建线程的几种方式

使用runable 接口
使用callable 接口有返回值
集成thread
使用Executors 问题也有

线程的生命周期（考的是os的内容）

新建
就绪
运行
阻塞
等待
超时等待
结束

10、测试相关

如何定位到错误位置

调试
使用数据，看预期结果
使用日志进行分析

针对java来说

第一个分析堆栈信息
异常抛出情况
断言
日志
单元测试
数据

11、前端

element-ui 饿了吗

12、feign

远程调用过程中，是那个中间键，实现了http请求变为项目能够识别的请求

首先，服务器从 tcp中解析出具体的 http请求，用socket或者websocket，
然后，来到tomcat容器，根据url 解析路径，将http请求解析为servlet ，然后解析为一些数据，之前写过这种代码
然后调用具体的servlet 并返回

算法部分

在这里插入图片描述

美团二面

突如其来的二面
首先，他问我这个采购系统问题
权限是如何设计的

经典权限设计rpc？？
然后是这个如何防止这个重复点击
返回一个token

spring中并发是怎么回事

controller是如何单列吗

如果多个请求进来，那么我们该如何处理，servlet

我回答加锁，感觉不对
观察是否有线程独有资源，有就可以通过加锁来控制
否则就不管

然后问我项目中最难的点是什么

权限
消息的轮询

如何进行重构呀

重构问题

算法问题

就是如何找到股票的最大最小值

项目经验之谈

你知道 RBAC权限模型吗

三个角色，用户角色权限 多对多的关系
基本版本：角色起到了桥梁的作用,连接了用户和权限的关系,每个角色可以关联多个权限,同时一个用户关联多个角色,那么这个用户就有了多个角色的多个权限
进一步版本：添加了层次结构，自动获取下级角色的权限

如何防止这个重复点击（接口幂等性）

问题性能上的消耗、数据冗余、出现报错
唯一索引，先查询是否存在，再进行插入（检查和执行）
使用乐观锁的机制，带上上一次成功的版本（good
token 令牌，判断是否为同一个请求，重复提交

消息通知和推送如何实现

轮询（还可以使用长连接
websocket（不用客户端发起请求
消息队列的发布和订阅
专门的推送服务

spring中并发是怎么回事

几个要点：事务并发控制多线程
每个请求都会在一个独立的线程中进行处理
Controller 是单例的，
Spring MVC 的默认行为是通过多线程来处理并发请求（开发者自行确保 Controller 方法内的操作是线程安全的。）
如果有需要，我们可以加锁来控制

中间件你熟悉的有那些

消息中间键

Apache Kafka：分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用程序。
RabbitMQ： 高度可靠的消息代理，实现了高级消息队列协议（AMQP）。
ActiveMQ： Apache 出品的开源消息中间件，实现了 Java Message Service（JMS）规范。

缓存中间件：

Redis： 高性能的键值存储系统，支持多种数据结构，用于缓存、消息中间件等。
Memcached：分布式内存对象缓存系统，用于缓存大量数据，提高访问速度。

分布式数据库：

Apache Cassandra：高度可扩展的分布式 NoSQL 数据库，适用于大规模分布式系统。
Apache HBase：面向大表、分布式的 NoSQL 数据库，基于 Hadoop 分布式文件系统。
MongoDB：面向文档的 NoSQL 数据库，存储 JSON 风格的文档。

分布式服务框架：

Spring Cloud：用于构建分布式系统的一套全栈式解决方案，提供服务注册与发现、负载均衡、断路器等功能。
Dubbo：阿里巴巴开源的高性能、轻量级的分布式服务框架。
gRPC：基于 Protocol Buffers 的高性能 RPC（远程过程调用）框架，由 Google 开源。

搜索引擎：

Elasticsearch：分布式搜索引擎，用于全文搜索、日志分析、数据可视化等。
Apache Solr：基于 Apache Lucene 的开源搜索平台，支持全文搜索、分布式搜索等。

Web 服务器和反向代理：

Apache Tomcat：开源的 Java Servlet 容器，用于运行 Java Web 应用。
Nginx：高性能的反向代理服务器，常用于负载均衡、静态资源服务等。

分布式配置中心：

Spring Cloud Config：用于集中管理应用程序配置的分布式配置中心。
nacos

分布式事务中间件：

Seata：阿里巴巴开源的分布式事务解决方案，支持分布式事务的并发控制和故障恢复。