1. 一个线程等待另一个执行完了，再执行 CountDownLatch3. SPI机制，接口传参有requestid嘛 DubboFilter+ThreadLocal可否用AOP实现4. AOP原理 使用场景 在项目中有用到过吗5. 实现动态代理的方式6. 类的加载过程7. Bean的生命周期8. 实现分布式ID的几种方式9. JAVA是值传递，会变10. MQ消息堆积，加机器依然不能处理 怎么解决？ MQ消息重复保障11. MybatisPlus使用时有啥坑12. Spring常用注解13. Redis数据结构使用时注意事项14. Redis做超时重试的幂等，存多久？存1分钟，那超时1分钟后呢，就无法幂等了？15. 单机限流和集群限流区别？为何选了单机16. Ratelimiter原理17. ThreadLocal注意事项18. GC19. GC Root 哪个区域可以作为20. 垃圾回收的区域21. 线程池介绍。核心线程和非核心线程本质没区别22. 线程池类型手撕：1. 最多删除一个字符，看是不是回文串2. 两个线程依次打印数字和字母3. 反转从left到right的链表

Q1. Lamda表达式A1: Lamda表达式更简洁，创建匿名函数。简化函数式接口。只有一个表达式时，表达式的结果直接作为返回值；多个表达式，需要大括号，return语句作为返回值。lamda表达式使JAVA支持函数式编程，允许函数作为参数传递；结合Stream API处理集合操作如过滤。Q2. 为什么有包装类 Integer和int的区别A2. 集合，泛型只能使用引用类型，不能使用基本数据类型。集合需要支持动态内存分配、垃圾回收等特性，而这些机制都依赖于对象。int是基本数据类型，Integer是int的封装类，是引用类型。int默认值是0，而Integer默认值是null，所以Integer能区分出0和null的情况。基本数据类型在声明时系统会自动给它分配空间，而引用类型声明时只是分配了引用空间，必须通过实例化开辟数据空间之后才可以赋值。我自己想的是 集合如Set需要hashCode和equals方法来判断元素是否已经存在，所以集合必须用封装类Q3: 项目架构 选型 原因Q4: 微服务间调用方式、通信协议，为何这样选Dubbo 是阿里巴巴开源的高性能 Java RPC 框架，广泛应用于微服务架构中，其核心优势在于高效的远程调用能力、丰富的服务治理机制以及灵活的多协议支持。以下是关于 Dubbo 的微服务调用方式、支持的通信协议及选择 Dubbo 的原因的详细解析：---### **一、Dubbo 的微服务调用方式**Dubbo 的微服务间调用主要基于 **RPC（远程过程调用）** 实现，通过以下核心机制完成服务交互：1. **服务注册与发现**     - 服务提供者启动时，将自身信息（如服务名、地址、端口）注册到注册中心（如 Zookeeper、Nacos），消费者通过注册中心动态获取可用服务列表。   - 支持多种负载均衡策略（随机、轮询、最少活跃调用等），自动选择最优服务实例进行调用。2. **RPC 调用流程**     - **接口定义与共享**：服务提供者和消费者需共享相同的服务接口定义（如 Java Interface），通过代理机制屏蔽底层通信细节。   - **序列化与传输**：调用参数和返回结果通过序列化（如 Hessian、Protobuf）转换为二进制数据，通过 TCP 或 HTTP 协议传输。3. **服务治理机制**     - **容错策略**：提供 6 种容错模式（如失败自动切换、快速失败、广播调用），应对不同场景的异常处理需求。   - **动态配置**：通过配置中心（如 Nacos）实现参数动态更新，无需重启服务。---### **二、Dubbo 支持的通信协议**Dubbo 支持多种通信协议，开发者可根据场景灵活选择：| **协议**       | **特点**                                                                 | **适用场景**                                                                 ||----------------|--------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|| **Dubbo 协议** | 默认协议，基于 TCP 长连接与二进制传输，性能高、延迟低，但跨语言支持有限。 | 高并发、低延迟的 Java 微服务间调用。                                           || **Triple 协议** | 基于 HTTP/2 和 Protobuf，兼容 gRPC，支持流式通信和 TLS 加密，穿透性强。 | 云原生环境、跨语言调用（如与 Go/Python 交互）或需要网关代理的场景。             || **HTTP/REST**  | 基于 HTTP 的 RESTful 风格，兼容性强，但性能较低。                   | 跨语言 Web 服务集成或对外提供开放 API。                                        || **gRPC**       | 基于 HTTP/2 的高效协议，支持双向流式通信，需依赖 Protobuf 定义服务。 | 需要强类型约束、跨语言且对性能要求较高的场景。                                 || **Hessian**    | 二进制协议，跨语言支持较好，但性能略逊于 Dubbo 协议。                          | Java 与非 Java 系统（如 PHP）间的轻量级集成。                                  |---### **三、选择 Dubbo 的核心原因**1. **高性能与低延迟**     - Dubbo 协议采用单一长连接和异步非阻塞通信（基于 Netty），在高并发场景下性能显著优于 HTTP/REST，例如在阿里巴巴双十一中支持万亿级调用。   - 序列化优化（如 Dubbo3 的 Triple 协议性能较 gRPC 提升 40%）。2. **完善的服务治理**     - **负载均衡**：支持随机、轮询、一致性哈希等策略，自适应算法可动态感知服务端负载。   - **容错与熔断**：内置多种容错模式（如 Failover、Failfast），支持服务降级和熔断机制，保障系统稳定性。   - **动态扩展**：服务实例可动态注册/注销，支持水平扩展与灰度发布。3. **多协议与生态兼容性**     - 支持 Dubbo、Triple、gRPC 等多种协议，可无缝集成 Spring Cloud、Kubernetes 等生态。   - 提供统一的服务治理能力（如监控、链路追踪），适用于混合技术栈环境。4. **生产级可靠性验证**     - 历经阿里巴巴大规模电商场景验证，支持百万级节点集群和智能流量调度，具备高可用性。---### **四、总结**Dubbo 通过高效的 RPC 调用机制、灵活的多协议支持以及强大的服务治理能力，成为构建高性能微服务系统的首选框架。其优势尤其体现在 **高并发场景下的性能表现**、**跨语言与云原生适配能力** 以及 **企业级服务治理功能**。若需进一步优化性能或扩展功能，可结合具体场景选择 Triple、gRPC 等协议，或通过第三方工具（如 Prometheus、Zipkin）增强监控能力。

这两天面了两日常，好多问题回答的不好，本以为会比较顺利呢伤心💔不过自己确实比较菜水，哎，cv半路转java的行测去了