大家好，我是二哥呀。
连续发了 4 家大厂的面经，包括网易、字节、虾皮和 Oppo，今天换个口味，体验一下中小厂的。
其实能去大厂的同学都是头部和部分肩部选手，真正能托举腰部和裆部选手就业的还是要看中小厂的招聘力度。
我也建议大家拓宽一下投递的范围，不要局限于大厂（至少先有个保底）。当然了，大、中、小具体怎么定义，没有国标，所以我改简历的时候碰到有球友把 B 站和小红书归到小公司的。
一般来说，官网有自己招聘通道的，可以算是大厂，中小厂可能就直接托管到老板直骗这种求职类网站上了。
这里给大家分享一个中厂名单，没有投过这些公司的同学，可以把简历投起来。包括好未来、名创优品、美图、掌趣科技、realme、学而思、宝宝巴士等等。
接下来，我们再来复盘一位球友的面经，他标注的是广州中厂，没说名字。不过大家看完后应该会有很多熟悉的题目映入眼帘。
要我说，背八股能力强的同学，最喜欢这种面试了，直接吟唱。。。
全是我强调的 Java 后端四大件中的内容，Java、MySQL、Redis 和 Spring，一个不缺，量大管饱😄
同学 6广州中厂面经
介绍实习做了什么
我主要参与了智能项目管理系统 PmHub 的开发，整个系统的架构分为：前端展示层、网关控制层、服务应用层、基础服务层、存储技术层、支撑服务层、运行资源层及 CI/CD。
我在项目中主要负责 project 模块的后端开发，该模块是 PmHub 的核心，可以自定义项目和任务，以及分配任务，还可以在任务中添加评论，任务完成后可以通过审批流进行任务流转，实现项目-任务之间的完美闭环。
在任务审批设置时，为了保证审批状态一致性，我使用了基于 Redis 的分布式锁，通过自定义注解+ AOP 完成了加锁和解锁的控制。
在添加任务时，需要添加成员、更新审批设置、更新日志等一系列操作，我通过 Seata 添加分布式事务，通过 @GlobalTransactional 注解保证添加任务时的事务一致性。
重写和重载
如果一个类有多个名字相同但参数个数不同的方法，我们通常称这些方法为方法重载。
如果子类具有和父类一样的方法（参数相同、返回类型相同、方法名相同，但方法体不同），我们称之为方法重写。
- 方法重载发生在同一个类中，同名的方法如果有不同的参数（参数类型不同、参数个数不同或者二者都不同）。
- 方法重写发生在子类与父类之间，要求子类与父类具有相同的返回类型，方法名和参数列表，并且不能比父类的方法声明更多的异常，遵守里氏代换原则。
HashMap的工作原理是怎么样的
JDK 8 中 HashMap 的数据结构是数组+链表+红黑树。
数组用来存储键值对，每个键值对可以通过索引直接拿到，索引是通过对键的哈希值进行进一步的 hash() 处理得到的。
当多个键经过哈希处理后得到相同的索引时，需要通过链表来解决哈希冲突——将具有相同索引的键值对通过链表存储起来。
不过，链表过长时，查询效率会比较低，于是当链表的长度超过 8 时（且数组的长度大于 64），链表就会转换为红黑树。红黑树的查询效率是 O(logn)，比链表的 O(n) 要快。
hash() 方法的目标是尽量减少哈希冲突，保证元素能够均匀地分布在数组的每个位置上。
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
如果键的哈希值已经在数组中存在，其对应的值将被新值覆盖。
HashMap 的初始容量是 16，随着元素的不断添加，HashMap 就需要进行扩容，阈值是capacity * loadFactor，capacity 为容量，loadFactor 为负载因子，默认为 0.75。
扩容后的数组大小是原来的 2 倍，然后把原来的元素重新计算哈希值，放到新的数组中。
synchronized的锁状态和锁升级的过程
JDK 1.6 的时候，为了提升 synchronized 的性能，引入了锁升级机制，从低开销的锁可以最大程度减少锁的竞争。
没有线程竞争时，就使用低开销的“偏向锁”，此时没有额外的 CAS 操作；轻度竞争时，使用“轻量级锁”，采用 CAS 自旋，避免线程阻塞；只有在重度竞争时，才使用“重量级锁”，由 Monitor 机制实现，需要线程阻塞。
讲讲类加载过程
类从被加载到 JVM 开始，到卸载出内存，整个生命周期分为七个阶段，分别是载入、验证、准备、解析、初始化、使用和卸载。其中验证、准备和解析这三个阶段统称为连接。
除去使用和卸载，就是 Java 的类加载过程。这 5 个阶段一般是顺序发生的，但在动态绑定的情况下，解析阶段发生在初始化阶段之后。
创建线程的方式，线程池有哪些
有三种，分别是继承 Thread 类、实现 Runnable 接口、实现 Callable 接口。
第一种需要重写父类 Thread 的 run() 方法，并且调用 start() 方法启动线程。
class ThreadTask extends Thread {
public void run() {
System.out.println("看完二哥的 Java 进阶之路，上岸了!");
}
public static void main(String[] args) {
ThreadTask task = new ThreadTask();
task.start();
}
}
这种方法的缺点是，如果 ThreadTask 已经继承了另外一个类，就不能再继承 Thread 类了，因为 Java 不支持多重继承。
第二种需要重写 Runnable 接口的 run() 方法，并将实现类的对象作为参数传递给 Thread 对象的构造方法，最后调用 start() 方法启动线程。
这种方法的优点是可以避免 Java 的单继承限制，并且更符合面向对象的编程思想，因为 Runnable 接口将任务代码和线程控制的代码解耦了。
第三种需要重写 Callable 接口的 call() 方法，然后创建 FutureTask 对象，参数为 Callable 实现类的对象；紧接着创建 Thread 对象，参数为 FutureTask 对象，最后调用 start() 方法启动线程。
这种方法的优点是可以获取线程的执行结果。
有哪几种常见的线程池？
主要有四种：
固定大小的线程池 Executors.newFixedThreadPool(int nThreads);，适合用于任务数量确定，且对线程数有明确要求的场景。例如，IO 密集型任务、数据库连接池等。
缓存线程池 Executors.newCachedThreadPool();，适用于短时间内任务量波动较大的场景。例如，短时间内有大量的文件处理任务或网络请求。
定时任务线程池 Executors.newScheduledThreadPool(int corePoolSize);，适用于需要定时执行任务的场景。例如，定时发送邮件、定时备份数据等。
单线程线程池 Executors.newSingleThreadExecutor();，适用于需要按顺序执行任务的场景。例如，日志记录、文件处理等。
讲讲SPI
SPI 是 Java 的一种扩展机制，用于加载和注册第三方类库，常见于 JDBC、JNDI 等框架。
双亲委派模型会优先让父类加载器加载类，而 SPI 需要动态加载子类加载器中的实现。
根据双亲委派模型，java.sql.Driver 类应该由父加载器加载，但父类加载器无法加载由子类加载器定义的驱动类，如 MySQL 的 com.mysql.cj.jdbc.Driver。
那么只能使用 SPI 机制通过 META-INF/services 文件指定服务提供者的实现类。
ClassLoader cl = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
Enumeration<Driver> drivers = ServiceLoader.load(Driver.class, cl).iterator();
DriverManager 使用了线程上下文类加载器来加载 SPI 的实现类，从而允许子类加载器加载具体的 JDBC 驱动。
循环依赖怎么产生的
简单来说就是两个或多个 Bean 相互依赖，比如说 A 依赖 B，B 依赖 A，或者 C 依赖 C，就成了循环依赖。
Spring事务传播行为有哪些
Spring 定义了七种事务传播行为，其中 REQUIRED 是默认的传播行为，表示如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务。
比如说在技术派实战项目中，一个用户解锁付费文章的操作，会涉及到创建支付订单、更新订单状态等好几个数据库操作。
这些不同操作的方法就可以放在一个 @Transactional 注解的方法里，它们就自动在同一个事务里了，要么一起成功，要么一起失败。
当然，还有一些特殊情况。比如，我们希望记录一些操作日志，但不想因为主业务失败导致日志回滚。这时候 REQUIRES_NEW 就派上用场了。它不管当前有没有事务，都重新开启一个全新的、独立的事务来执行。这样，日志保存的事务和主业务的事务就互不干扰，即使主业务失败回滚，日志也能妥妥地保存下来。
另外，还有像 SUPPORTS、 NOT_SUPPORTED 这些。SUPPORTS 比较佛系，有事务就用，没事务就不用，适合一些不重要的更新操作。而 NOT_SUPPORTED 则更干脆，它会把当前的事务挂起，以非事务的方式去执行。比如说我们的事务里需要调用一个第三方的、响应很慢的接口，如果这个调用也包含在事务里，就会长时间占用数据库连接。把它用 NOT_SUPPORTED 包起来，就可以避免这个问题。
@Transactional(propagation = Propagation.NOT_SUPPORTED)
public void callExternalApi() {
// 调用第三方接口
}
最后还有一个比较特殊的 NESTED，嵌套事务。它有点像 REQUIRES_NEW，但又不完全一样。NESTED 是父事务的一个子事务，父事务回滚，它肯定也得回滚。但它自己回滚，却不会影响到父事务。这个特性在处理一些批量操作，希望能部分回滚的场景下特别有用。不过它需要数据库支持 Savepoint 功能，MySQL 就支持。
MySQL的脏读、幻读、不可重复读
比如说在读未提交的隔离级别下，会出现脏读现象：一个事务C 读取了事务B 尚未提交的修改数据。如果事务B 最终回滚，事务C 读取的数据就是无效的“脏数据”。
通过升级隔离级别为读已提交可以解决脏读的问题。
但会出现不可重复读的问题：事务B 第一次读取某行数据值为X，期间事务C修改该数据为Y并提交，事务B 再次读取时发现值变为Y，导致两次读取结果不一致。
可以通过升级隔离级别为可重复读来解决不可重复读的问题。
但可重复读级别下仍然会出现幻读的问题：事务B 第一次查询获得 2条数据，事务C 新增 1条数据并提交后，事务B 再次查询时仍然为 2 条数据，但可以更新新增的数据，再次查询时就发现有 3 条数据了。
MySQL分库分表有做过吗
做过垂直分库：按照业务模块将不同的表拆分到不同的库中，比如说用户、登录、权限等表放在用户库中，商品、分类、库存放在商品库中，优惠券、满减、秒杀放在活动库中。
和水平分表。比如说我们可以将文章表拆分成多个表，如 article_0、article_9999、article_19999 等。
在技术派实战项目中，我们将文章的基本信息和内容详情做了垂直分表处理，因为文章的内容会占用比较大的空间，在只需要查看文章基本信息时把文章详情也带出来的话，就会占用更多的网络 IO 和内存导致查询变慢；而文章的基本信息，如标题、作者、状态等信息占用的空间较小，很适合不需要查询文章详情的场景。
MySQL的存储引擎和区别
MySQL 支持多种存储引擎，常见的有 MyISAM、InnoDB、MEMORY 等。
redis用在什么场景
Redis 可以用来做缓存，比如说把高频访问的文章详情、商品信息、用户信息放入 Redis 当中，并通过设置过期时间来保证数据一致性，这样就可以减轻数据库的访问压力。
redis做缓存要考虑哪些问题，在业务方面呢
一类是经典的缓存系统设计问题（穿透、击穿、雪崩），另一类是与业务逻辑紧密相关的业务缓存问题（数据一致性、缓存粒度等）。
当修改了数据库的数据后，如何保证缓存里的数据也同步更新？如果处理不好，用户就会看到“脏数据”。
另外就是我们应该缓存一个完整的、包含各种关联信息的复杂对象，还是只缓存那些最常用的基础字段？
有用过Redis做消息队列吗
Redis 实现异步消息队列是一个很实用的技术方案，最简单的方式是使用 List 配合 LPUSH 和 RPOP 命令。
有用过其他的消息队列吗
RocketMQ，像 PmHub 中的任务审批，就用了 RocketMQ 来做解耦。
RocketMQ怎么保证消息顺序
RocketMQ 提供了两种级别的顺序消息：全局顺序和局部顺序。
全局顺序是指整个 Topic 的所有消息都严格按照发送顺序消费，这种方式性能比较低，实际项目中用得不多。
局部顺序是指特定分区内的消息保证顺序，这是我们常用的方式。
要保证顺序，关键是要把需要保证顺序的消息发送到同一个 MessageQueue 中。
// 根据订单ID选择队列，保证同一订单的消息在同一队列
producer.send(message, new MessageQueueSelector() {
@Override
public MessageQueue select(List<MessageQueue> mqs, Message msg, Object arg) {
String orderId = (String) arg;
int index = orderId.hashCode() % mqs.size();
return mqs.get(index);
}
}, orderId);
每个 MessageQueue 在 Broker 中对应一个 ConsumeQueue，消息按照到达 Broker 的顺序依次写入。
当消费者开始消费某个 MessageQueue 时，会在 Broker 端对该队列加锁，其他消费者就无法同时消费这个队列。这样确保了同一时间只有一个消费者在处理某个队列的消息，从而保证了消费顺序。
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最后，把二哥的座右铭送给大家：没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟。共勉 💪。
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