订阅更新

Java 与 JVM 面试题19 道

大数据岗的 Java：JVM、GC、并发、序列化、类加载

全部 FlinkSparkKafka项目与面试表达Hadoop / Hive / HBaseAI 与大模型OLAP 与数据湖数仓建模SQL 与数据库数据应用：画像 / 指标 / 报表数据开发与治理Java 与 JVMPythonLinux 与运维分布式与综合
按题号 最新在前
  1. 10-01 Flink作业频繁Full GC导致Checkpoint超时——JVM内存模型和GC原理
  2. 10-02 线上Spark Executor用的G1还是CMS？——垃圾回收器选型和调优
  3. 10-03 HashMap在多线程下死循环了——HashMap底层原理和线程安全
  4. 10-04 Flink的State为什么用序列化存储？——Java序列化机制全解析
  5. 10-05 一个对象到底占多少内存？——Java对象内存布局和大数据内存估算
  6. 10-06 Spark的RDD为什么是不可变的？——不可变性和函数式编程
  7. 10-07 Flink用了大量泛型为什么？——Java泛型和类型擦除
  8. 10-08 Kafka Producer为什么用NIO？——Java IO模型和NIO原理
  9. 10-09 多个线程同时写一个Map崩了——Java并发编程核心
  10. 10-10 线程池配多大合适？——Java线程池原理和大数据线程模型
  11. 10-11 Spark的广播变量是怎么实现的？——Java引用类型和堆外内存
  12. 10-12 写Flink UDF遇到ClassNotFoundException——Java类加载机制
  13. 10-13 String拼接在循环里为什么慢？——String底层原理
  14. 10-14 ArrayList和LinkedList到底选哪个？——Java集合框架全景
  15. 10-15 try-catch写在循环里还是循环外？——Java异常机制和大数据异常处理
  16. 10-16 Flink的反射为什么比直接调用慢？——Java反射机制
  17. 10-17 volatile能保证线程安全吗？——Java内存模型(JMM)详解
  18. 10-18 Lambda表达式是语法糖吗？——Java 8+新特性在大数据中的应用
  19. 10-19 大数据开发者需要掌握哪些Java知识？——学习路线