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做.net网站流程,焦作网站建设的公司哪家好,分类信息免费发布网,自助建站网站建设设计公司一、Java 基础与集合 1. ArrayList 和 LinkedList 的区别#xff1f; ArrayList 底层是数组#xff0c;查询快#xff0c;增删慢#xff1b;适合查多改少。 LinkedList 底层是双向链表#xff0c;增删快#xff0c;查询慢#xff1b;适合频繁插入删除。 2. HashMap 的底…一、Java 基础与集合1. ArrayList 和 LinkedList 的区别ArrayList 底层是数组查询快增删慢适合查多改少。LinkedList 底层是双向链表增删快查询慢适合频繁插入删除。2. HashMap 的底层实现JDK8 以前数组 链表。JDK8 起数组 链表 红黑树链表长度 8 且数组长度 64 时转红黑树。3. String、StringBuilder、StringBuffer 区别String不可变线程安全适合少量字符串拼接。StringBuilder可变非线程安全单线程下效率高。StringBuffer可变线程安全适合多线程场景。4. equals 和 的区别 比较的是地址引用是否相同。equals 比较的是内容需重写 equals 方法。二、并发编程5. synchronized 和 ReentrantLock 区别synchronized 是 JVM 实现语法简洁ReentrantLock 是 Java 实现功能更强支持公平锁、可中断锁、超时锁。6. volatile 关键字的作用保证变量在多线程间的可见性禁止指令重排序通过内存屏障不保证原子性。7. 线程池的核心参数corePoolSize核心线程数maximumPoolSize最大线程数keepAliveTime空闲线程最大存活时间workQueue任务队列rejectionHandler拒绝策略。三、JVM 与性能调优8. JVM 内存模型有哪些区域程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区JDK8 后为元空间。9. GC 的垃圾收集器有哪些Serial、ParNew、Parallel、CMS、G1、ZGC、Shenandoah。10. Minor GC 和 Full GC 的区别Minor GC新生代垃圾回收频繁耗时短Full GC老年代 新生代频率低耗时长。四、Spring Spring Boot11. Spring Bean 的生命周期实例化设置属性调用 BeanNameAware、BeanFactoryAware 等回调接口初始化PostConstruct、InitializingBean使用中销毁前调用PreDestroy、DisposableBean12. Autowired 和 Resource 区别Autowired按类型注入需配合 QualifierResource默认按名称注入。13. Spring 事务的传播机制REQUIRED默认有就加入事务无则新建。REQUIRES_NEW新建事务原事务挂起。NESTED嵌套事务支持回滚到 savepoint。SUPPORTS、NOT_SUPPORTED、MANDATORY、NEVER分别代表是否支持或必须事务。14. Spring Boot 自动装配原理启动类 SpringBootApplication - EnableAutoConfiguration - SpringFactoriesLoader 加载 META-INF/spring.factories 中配置类。五、MySQL15. 索引的底层结构B 树结构所有数据存储在叶子节点非叶子节点仅存储索引键和指向子节点的指针。叶子节点之间通过链表连接便于范围查找。16. 覆盖索引是什么如何避免回表查询字段完全在索引列中直接从索引获取数据而无需回表提高查询效率。SQL 查询时只选用索引包含的列并观察 EXPLAIN 中 Extra 是否为 Using index。17. 聚簇索引和非聚簇索引的区别聚簇索引InnoDB 主键索引数据行与索引存储在一起。非聚簇索引二级索引索引存储的是主键值通过主键再回表查询数据。18. MySQL 锁机制表锁MyISAM行锁InnoDB共享锁、排它锁意向锁辅助行锁加速间隙锁、临键锁防止幻读19. MySQL 事务的四大特性ACID原子性Atomicity要么全部执行要么回滚。一致性Consistency事务前后数据一致。隔离性Isolation多个事务互不干扰。持久性Durability事务提交后永久保存。20. 常见的隔离级别读未提交Read Uncommitted可能脏读读已提交Read Committed解决脏读可重复读Repeatable ReadMySQL 默认解决不可重复读串行化Serializable最高隔离性能低21. 如何排查死锁使用 SHOW ENGINE INNODB STATUS 查看死锁信息。分析死锁发生的 SQL 与表结构优化索引与锁顺序。六、Redis22. Redis 支持哪些数据结构String、List、Set、Hash、ZSet、Bitmap、HyperLogLog、Geo。23. Redis 缓存雪崩/穿透/击穿雪崩大量 key 同时失效 → 加锁、均匀过期时间、预热穿透请求不存在 key → 布隆过滤器、缓存空值击穿热点 key 突然失效 → 加互斥锁、逻辑过期24. 分布式锁实现setnx expire 原子操作Redisson 提供高可用实现七、消息队列Kafka / RabbitMQ25. Kafka 的消息机制Producer 将消息发送到 topic 下的 partition。Consumer 按 group 消费每个 partition 只能被 group 内一个 consumer 消费。每条消息有 offset消费顺序由 partition 保证。26. Kafka 如何保证消息不丢失ACK 机制 ISR 副本机制。设置 acksall启用幂等 producer添加 retries 保证重试。可使用事务 API 实现 exactly-once。27. RabbitMQ 的 Exchange 类型Direct路由键精准匹配Topic模糊匹配支持 * 和 #Fanout广播全部绑定队列Headers根据 headers 属性匹配28. RabbitMQ 与 Kafka 区别RabbitMQ 延迟低支持消息确认机制适合事务场景。Kafka 吞吐高适合日志采集、流处理等高并发场景。八、分布式、微服务29. 分库分表怎么做水平拆分按业务字段 hash/取模/分片如用户 ID、地区垂直拆分按功能模块分库使用 ShardingSphere、MyCat 实现自动路由30. 雪花 ID 原理64 位整型 时间戳 数据中心 ID 机器 ID 自增序列支持高并发下唯一性避免数据库主键冲突31. 微服务常见组件及作用注册中心Nacos、Eureka服务发现与注册配置中心Nacos动态配置网关Spring Cloud Gateway统一入口、鉴权、限流熔断限流Sentinel、Hystrix保护系统稳定性调用Feign、OpenFeign简化远程调用链路追踪Sleuth Zipkin / SkyWalking排查性能瓶颈32. Spring Cloud 中 Nacos 的使用注册服务EnableDiscoveryClient配置 spring.cloud.nacos.discovery获取配置RefreshScope Value配置 spring.cloud.nacos.config九、常用中间件33. Elasticsearch 在项目中的使用商品搜索、联想词、条件过滤、聚合分析、搜索推荐借助 IK 分词器进行中文分词结合 DSL 构建复杂查询34. Flink 的作用与场景实时数据处理CEP 模式识别、窗口计算医疗销售项目用于实时打标签、交易链监控、日志清洗入库说真的这两年看着身边一个个搞Java、C、前端、数据、架构的开始卷大模型挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis稳稳当当过日子。Java真的没有发展吗学习Java并非真的没有退路相反如果将Java与现在热门的大模型结合会碰撞出不一样的火花大模型技术正在为Java开发者开辟新赛道1、推理环节的核心语言大模型训练依赖Python生态的高性能计算资源但推理阶段更注重模型部署、性能优化和系统集成。Java凭借其稳定性、跨平台特性和生态优势成为推理环节的理想选择。例如通过DJLDeep Java Library直接加载和使用预训练模型无需深入底层Python代码。2、工程化落地的关键角色大模型从实验室到产业级应用的过程中工程化能力成为核心竞争力。Java开发者在代码规范、测试流程、版本管理等方面的积累能大幅降低大模型项目的研发成本。例如利用Spring Cloud Gateway实现大模型调用的网关进行请求限流、熔断降级和日志追踪。3、多场景应用的桥梁Java在大模型工程化中承担关键职责数据处理层通过Apache PDFBox、Spring Batch等工具解析非结构化数据实现知识库的向量化处理。检索服务层调用大模型的Embedding API生成向量数据并通过向量数据库如Milvus进行相似度匹配。模型调用层通过适配器模式封装不同大模型的调用接口实现“一键切换”。应用服务层基于Spring Boot构建RESTful API灵活编排“检索-生成”链路。因此捕获AI掌握技术是关键让AI成为我们最便利的工具.一定要把现有的技术和大模型结合起来而不是抛弃你们现有技术掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇如何学习AGI大模型作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击下方链接即可前往获取2025最新版CSDN大礼包《AGI大模型学习资源包》免费分享**一、2025最新大模型学习路线一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始按照什么顺序学习以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫不知道应该专注于哪些内容。我们把学习路线分成L1到L4四个阶段一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1级别:AI大模型时代的华丽登场L1阶段我们会去了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理关键技术以及大模型应用场景通过理论原理结合多个项目实战从提示工程基础到提示工程进阶掌握Prompt提示工程。L2级别AI大模型RAG应用开发工程L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程我们会去学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3级别大模型Agent应用架构进阶实践L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造我们自己的Agent智能体同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。L4级别大模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署我们会更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程和配套的学习资料。二、大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF三、大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。四、大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。五、大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击下方链接即可前往获取2025最新版CSDN大礼包《AGI大模型学习资源包》免费分享