最近Java招聘市场回暖，持续升温，但是面试应聘“没有最难，只有更难”。
今天主要和大家聊聊一些比较重要、高频出现的面试题，涉及高并发场景，比如：JVM、Mysql优化、并发底层相关……这些建议大家有时间都好好补补，下面是一线大厂这方面的真题，可以做做看~京东：说下JVM内存模型与Java线程内存模型的区别？
腾讯：JVM的GC执行时机是任何时候都可以吗？安全点知道吗？
美团：CMS垃圾收集器的并发更新失败是怎么回事？如何优化？
阿里：高并发系统为何建议选择G1垃圾收集器？
拼多多：线上系统GC问题如何快速定位与分析？
阿里：阿里巴巴Arthas实现原理能大概说下吗？
百度：单机几十万并发的系统JVM如何优化？
阿里：解释下JVM垃圾收集底层的三色标记算法？
美团：Volatile底层的内存屏障是如何实现的？
滴滴：能说说Mysql索引底层B+树结构与算法吗？
滴滴：聚集索引与覆盖索引与索引下推到底是什么？
阿里：能说说Mysql并发支撑底层Buffer Pool机制吗？
拼多多：能说下Mysql事务底层实现原理吗？
唯品会：MVCC机制是如何保证事务的隔离性的？
京东：超高并发下使用事务时如何避免死锁？
京东：对线上千万级大表加字段时，性能极慢问题如何处理？
大多数人碰到这些性能问题总是一脸蒙圈，很多同学试着网上翻博客或看书，但是发现几乎很难找到合适的解决方案。作为过来人，我也知道了很多学习者和实践者在 Java 性能优化上面临着很多的困扰，这里总结了几点，帮助大家更清晰分析自身的弱点和短板：1. 能力修炼中，由于常年接触 CRUD，缺乏高并发这一实践环境，对“性能优化”只能通过理论知识进行想象，无法认识其在工作实战中的真实面目和实操过2. 工作场景中遇到“性能优化”难题，往往只能靠盲猜和感觉，用临时性的补救措施去掩盖，看似解决了问题，但下次同样的问题又会发作，原因则是缺乏方法论、思路的指引，以及工具支持3. 职场晋升中，只管功能开发，不了解组件设计原理，缺少深入地思考与总结，无法完成高并发、高性能系统设计这类高阶工作，难以在工作中大展拳脚，而有挑战的工作往往留给有准备的人总之，一旦遇到“性能优化”问题，很少人能够由点及面逆向分析，最终找到瓶颈点和优化方法。如果你还没有掌握这套主流技术，现在想要在最短的时间里吃透它的话。这里正好给大家推荐一个课程——《双十一高并发电商系统-Java性能调优核心点》，我的技术大牛朋友图灵课堂的诸葛老师专门打造的进阶课。针对一线大厂的热门需求，从618、双十一亿级流量电商系统实战项目切入，从原理到实战，深度剖析Java性能调优方案，夯实你的技术栈，让性能调优成为你简历的加分项。本号粉丝专属福利：200个免费学习名额，四节大厂实战课程，附赠一线互联网公司面试资料！想要学习这个课程的直接扫码即可，这是目前全网最直接福利最多的路径。整个课程一共四天，不仅免费，还将给你带来极佳课程体验和课程效果，跟着老师听完你将收获：1.更加深入理解JVM最底层原理，应对大厂面试从容不迫2.增强分析、定位与解决大型系统生产环境JVM问题的能力3.深入理解Mysql底层优化原理，更有把握面对关于Mysql优化的面试题4.分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力5.构建性能稳定的大型分布式系统高并发高可用线上环境的能力大家可以先看一下这四节课的课程安排，一共38个技术点讲解。各种高并发情况以及性能调优问题一网打尽，实战和项目都是一线大厂级别，掌握了对于大家冲刺大厂也是一份底气！
课程福利助力加码：扫码报名我们的课程后，找助教老师领取学习资料和面试资料。这些都是我们一线名师多年来教学和实践总结，绝对硬核！面试资料也是最新版本，有技术视频也有PDF，为大家在2023年的跳槽涨薪再添一份力！1.Java并发编程（涉及Java多线程的工作原理及应用、Java线程池的工作原理及应用，以及锁、进程调度算法等内容)2.分布式缓存的原理及应用 (涉及分布式缓存介绍、Ehcache原理及应用、Redis原理及应用、分布式缓存设计的核心问题等内容)3.ZooKeeper原理及应用(涉及ZooKeeper选举机制、ZooKeeper数据模型和ZooKeeper应用场景等内容)5.Kafka原理及应用 (涉及Kafka组成、Kafka数据存储设计、Kafka生产者并发设计、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容)7.Spring原理及应用 (涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC原理、事务、MyBatis缓存等内容)8.Spring Cloud原理及应用 (涉及Spring Boot、Spring Cloud Nacos、Eureka、Consul、Sentinel、Hystrix、Seata、Zuul和Spring Cloud链路监控等内容)9.数据结构与算法 (涉及栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、图和位图、二分查找、冒泡排序、插入排序、快速排序、希尔排序、归并排序、桶排序、基数排序等算法等内容)10.网络与负载均衡原理 (涉及TCP/IP、HTTP、常用负载均衡算法和LVS原理等内容)11.JVM原理 (涉及JVM运行机制、JVM内存模型、常用垃圾回收算法和JVM类加载机制等内容)12.ElasticSearch原理及应用 (涉及ElasticSearch数据模型、ElasticSearch分布式架构、ElasticSearch数据读写原理和段合并等内容)13.Spark原理及应用 (涉及Spark特点、Spark模块组成、Spark运行机制，以及Spark RDD、Spark Streaming、Spark SQL、DataFrame、DataSet、Spark Structured Streaming的原理和使用等内容)14.Flink原理及应用 (涉及Flink核心概念、Flink架构、Flink事件驱动模型、Flink数据分析应用和Flink基于状态的内存计算等内容)15.Hadoop原理及应用 (涉及HDFS、MapReduce、YARN等内容)16.HBase原理及应用 (涉及HBase列式存储数据模型、HBase架构组成和HBase数据读写流程等内容)
