java高级考试试题及答案

java高级考试试题及答案一、简答题1.对比分析HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap在线程安全、底层结构、性能特性上的差异，重点说明ConcurrentHashMap在JDK1.7和JDK1.8中的实现演进。线程安全层面：HashMap是非线程安全的，多线程环境下扩容可能导致死循环（JDK1.7）或数据覆盖（JDK1.8）；Hashtable通过`synchronized`修饰所有方法实现全表锁，线程安全但并发性能差；ConcurrentHashMap通过细粒度锁机制实现高并发下的线程安全。底层结构：HashMap在JDK1.8中采用“数组+链表+红黑树”结构（链表长度≥8且数组长度≥64时转为红黑树）；Hashtable底层与JDK1.7的HashMap类似（数组+链表），但默认初始容量为11，扩容因子为0.75；ConcurrentHashMap在JDK1.7中使用“Segment数组+HashEntry数组”结构（Segment继承ReentrantLock，每个Segment独立加锁，形成分段锁），JDK1.8则摒弃Segment，采用“Node数组+链表+红黑树”结构，通过`synchronized`（锁头节点）和CAS（Compare-And-Swap）实现更细粒度的锁控制。性能特性：Hashtable因全表锁导致多线程竞争时吞吐量极低；JDK1.7的ConcurrentHashMap通过分段锁（默认16个Segment）将锁粒度缩小到Segment级别，并发度为Segment数量；JDK1.8的ConcurrentHashMap进一步优化，利用`synchronized`轻量级锁特性（锁升级机制）和CAS操作，减少锁竞争开销，并发性能显著提升（尤其在写操作较少的场景）。演进核心：JDK1.7的分段锁依赖独立的ReentrantLock，空间开销大（每个Segment需存储锁状态）；JDK1.8通过`synchronized`（无锁→偏向锁→轻量级锁→重量级锁的升级策略）和CAS结合，降低内存占用，同时利用缓存行优化（Node节点的volatile修饰）保证可见性，锁粒度从“段”细化到“桶”（数组中的单个节点）。2.简述JVM内存模型（JMM）中主内存与工作内存的交互规则，说明volatile关键字如何保证可见性和禁止指令重排序，结合happens-before原则分析其底层实现。JMM定义了主内存（MainMemory）和工作内存（WorkingMemory）的抽象概念：主内存是所有线程共享的内存区域（存储实例变量、静态变量等）；工作内存是线程私有的缓存区域（存储主内存变量的副本）。线程对变量的操作（读取、赋值）需在工作内存中完成，不能直接操作主内存。交互规则包括8种原子操作：`lock`（锁定主内存变量）、`unlock`（解锁）、`read`（主内存→工作内存传输）、`load`（工作内存加载变量副本）、`use`（工作内存变量值提供给线程使用）、`assign`（线程将值赋给工作内存变量）、`store`（工作内存变量→主内存传输）、`write`（主内存接收变量值）。这些操作需满足原子性（如`read`与`load`、`store`与`write`必须成对出现）。volatile的可见性：当变量被volatile修饰时，线程对其写操作会强制将工作内存中的值立即刷新到主内存（通过`store`+`write`操作），并通过内存屏障（MemoryBarrier）禁止其他线程缓存该变量的旧值（读操作时强制从主内存加载）。禁止指令重排序：volatile变量的读写操作会插入特定类型的内存屏障（JVM规范定义）。例如，写volatile变量前插入StoreStore屏障（保证前面的写操作先于volatile写完成），写后插入StoreLoad屏障（防止后续读操作与volatile写重排序）；读volatile变量前插入LoadLoad屏障（防止前面的读操作与volatile读重排序），读后插入LoadStore屏障（防止后续写操作与volatile读重排序）。Happens-before原则中的volatile规则：对一个volatile变量的写操作，happens-before于后续对该变量的读操作。例如，线程A写入volatile变量x，线程B读取x，则线程A的所有操作对线程B可见（因为x的写操作通过内存屏障确保了之前的操作已完成）。底层实现依赖硬件的缓存一致性协议（如MESI）或内存屏障指令（如x86的`lock`前缀指令）。3.详细描述类加载的完整流程（加载、验证、准备、解析、初始化），说明双亲委派模型的工作机制及其设计目的，列举至少2种破坏双亲委派模型的场景并解释原因。类加载流程分为5个阶段：（1）加载（Loading）：通过类加载器（ClassLoader）获取类的二进制字节流（如.class文件、网络传输、动态提供），将其转换为方法区的运行时数据结构，并在堆中提供对应的`java.lang.Class`对象。（2）验证（Verification）：确保字节流符合JVM规范，防止恶意或错误的字节码破坏运行时环境。包括：文件格式验证（如魔数0xCAFEBABE、版本号是否兼容）；元数据验证（语义检查，如父类是否存在、是否继承final类）；字节码验证（指令序列是否安全，如操作数栈类型匹配）；符号引用验证（解析阶段前检查符号引用的可访问性）。（3）准备（Preparation）：为类的静态变量（`static`修饰）分配内存并设置初始值（零值）。例如，`staticintvalue=123`在准备阶段初始化为0，而非123（123的赋值在初始化阶段完成）。（4）解析（Resolution）：将常量池中的符号引用（如类名、方法名的字符串表示）替换为直接引用（内存地址或句柄）。解析可能发生在初始化阶段之后（动态绑定场景）。（5）初始化（Initialization）：执行类的初始化方法`<clinit>()`（由编译器自动收集静态变量赋值语句和静态代码块提供）。若类存在父类且未初始化，则先初始化父类；若通过反射调用类的方法或创建实例，也会触发初始化。双亲委派模型：类加载器收到加载请求时，先委托给父类加载器（非继承关系，而是组合关系），父类加载器递归向上委托，直到启动类加载器（BootstrapClassLoader）；若父类无法加载（未找到对应.class文件），则由当前类加载器尝试加载。设计目的：避免类的重复加载（同一类由同一加载器加载仅一次）；保证核心类的安全性（如`java.lang.Object`由启动类加载器加载，防止用户自定义同名类覆盖核心API）。破坏双亲委派的场景：（1）线程上下文类加载器（ThreadContextClassLoader）：如JDBC的`DriverManager`需要加载第三方数据库驱动（如MySQL的`Driver`类），但`DriverManager`由启动类加载器加载，无法直接加载应用类路径的驱动（启动类加载器无法访问应用类）。通过线程上下文类加载器（默认是应用类加载器），`DriverManager`可委托其加载驱动类，打破了双亲委派的“向上委托”规则。（2）OSGi热部署：OSGi框架需要支持类的动态更新（热替换），每个Bundle有独立的类加载器，允许同一个类的不同版本共存。当Bundle更新时，新类加载器加载新版本类，旧版本类随Bundle卸载被回收，这要求类加载器能绕过父类加载器直接加载自定义类。4.阐述Java中线程池的核心参数（corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、workQueue、threadFactory、handler）的作用，结合具体业务场景说明如何合理配置这些参数以避免OOM和线程泄漏。核心参数作用：`corePoolSize`：核心线程数，线程池长期保留的线程数量（即使空闲也不会被销毁，除非设置`allowCoreThreadTimeOut=true`）。`maximumPoolSize`：线程池允许的最大线程数（核心线程+临时线程）。`keepAliveTime`：临时线程（超过核心线程数的部分）的空闲存活时间，超时后会被销毁。`workQueue`：任务队列，用于存储等待执行的任务（如`ArrayBlockingQueue`、`LinkedBlockingQueue`、`SynchronousQueue`）。`threadFactory`：线程工厂，用于创建工作线程（建议自定义以设置线程名称、优先级、守护状态等）。`handler`：拒绝策略，当任务队列已满且线程数达到`maximumPoolSize`时，对新任务的处理方式（如`AbortPolicy`抛异常、`CallerRunsPolicy`由调用线程执行）。配置策略（以电商大促场景的订单处理为例）：业务特点：短时间内订单量激增（高并发），任务类型为IO密集型（如调用支付接口、库存服务）。（1）`corePoolSize`：IO密集型任务线程常因等待IO阻塞，CPU利用率低，可设置为`CPU核心数×2`（假设CPU为8核，`corePoolSize=16`），确保充分利用等待时间处理更多任务。（2）`maximumPoolSize`：大促期间任务量可能远超核心线程处理能力，需设置合理的最大值。考虑到IO任务的平均执行时间（假设500ms），若每秒接收1000个任务，核心线程每秒处理16个（假设无阻塞），则需通过临时线程补充。但`maximumPoolSize`不宜过大（避免线程切换开销），建议设为`corePoolSize×2`（32）。（3）`workQueue`：选择有界队列（如`ArrayBlockingQueue`，容量设为1000），避免无界队列（如`LinkedBlockingQueue`）导致任务堆积引发OOM（内存溢出）。（4）`keepAliveTime`：大促峰值后任务量下降，临时线程需及时回收。设置为30秒（`TimeUnit.SECONDS`），确保空闲线程快速销毁，降低资源占用。（5）`threadFactory`：自定义工厂设置线程名为“OrderProcess-Thread-%d”，便于监控和问题排查。（6）`handler`：选择`CallerRunsPolicy`，大促期间若线程池满，由调用线程（如HTTP请求线程）直接处理任务，避免订单丢失（相比`AbortPolicy`抛异常更友好）。避免OOM和线程泄漏：使用有界队列防止任务无限堆积；限制`maximumPoolSize`避免线程数过多导致内存溢出；及时关闭线程池（调用`shutdown()`或`shutdownNow()`），避免线程未终止导致的资源泄漏；监控线程池状态（如`getActiveCount()`、`getQueue().size()`），动态调整参数（需结合`ThreadPoolExecutor`的`setCorePoolSize()`等方法）。5.分析synchronized关键字的优化过程（偏向锁、轻量级锁、重量级锁），说明锁升级的触发条件和每个状态的存储结构（MarkWord中的信息），对比Lock接口实现类（如ReentrantLock）的优势。`synchronized`的锁优化（锁升级）是JVM为减少线程竞争开销引入的机制，锁状态随竞争程度逐步升级（不可逆）：（1）偏向锁：假设锁仅被一个线程多次获取。当线程首次获取锁时，JVM在对象头的MarkWord中记录该线程ID（偏向线程），后续该线程再次获取锁时无需CAS操作（仅检查MarkWord中的线程ID是否匹配）。触发条件：无竞争或单线程重复获取锁。MarkWord结构：23位线程ID+2位epoch（用于批量重偏向）+1位偏向标志（1）+2位锁标志（01）。（2）轻量级锁：当其他线程尝试获取偏向锁时（竞争出现），偏向锁升级为轻量级锁。持有锁的线程将MarkWord复制到栈帧的锁记录（LockRecord）中，然后通过CAS尝试将对象头的MarkWord指向锁记录。若成功，当前线程获取轻量级锁；若失败（说明存在竞争），升级为重量级锁。触发条件：存在多个线程交替获取锁（无实际竞争）。MarkWord结构：指向栈中锁记录的指针+2位锁标志（00）。（3）重量级锁：当多个线程同时竞争锁（如线程A持有锁，线程B尝试获取时发生阻塞），轻量级锁升级为重量级锁。此时锁依赖操作系统的互斥量（Mutex），线程阻塞需切换到内核态，开销较大。MarkWord结构：指向Monitor对象的指针+2位锁标志（10）。Lock接口的优势：可中断：`lockInterruptibly()`方法允许在等待锁时响应中断；超时获取：`tryLock(longtime,TimeUnitunit)`可设置超时时间，避免无限等待；公平锁：`ReentrantLock`支持公平锁（按等待队列顺序分配锁），而`synchronized`默认非公平；条件变量（Condition）：通过`newCondition()`创建多个条件队列，支持更细粒度的线程等待/唤醒（如生产者-消费者模型中区分“生产者等待”和“消费者等待”）；锁状态可见：`isLocked()`、`getHoldCount()`等方法可监控锁状态，便于调试。6.说明JavaNIO中Selector的作用和工作原理，结合Buffer的四个核心属性（capacity、limit、position、mark）描述数据读写过程，设计一个使用Selector的TCP服务器端伪代码框架。Selector的作用与原理：Selector（选择器）是NIO实现多路复用IO的核心组件，用于监听多个Channel（通道）的IO事件（如读、写、连接、接受），允许单线程管理多个Channel，显著提升并发性能。工作原理：Selector通过`select()`方法阻塞等待，当任意注册的Channel有事件就绪（如可读数据到达），`select()`返回就绪事件数量，线程遍历`selectedKeys()`处理事件。Buffer的核心属性：`capacity`：缓冲区总容量（创建时固定，如`ByteBuffer.allocate(1024)`的capacity为1024）；`limit`：缓冲区的有效数据上限（读模式下为已写入数据量，写模式下为capacity）；`position`：当前操作的位置（写模式下从0开始递增，读模式下从0开始读取到limit）；`mark`：标记位置（通过`mark()`记录当前position，`reset()`可恢复到mark位置）。数据读写过程：（1）写模式（初始状态）：`position=0`，`limit=capacity`。调用`put()`写入数据，`position`递增（如写入5字节，`position=5`）。（2）切换读模式：调用`flip()`，`limit=position`（设置有效数据上限），`position=0`。（3）读取数据：调用`get()`读取，`position`递增至`limit`。（4）清空缓冲区：调用`clear()`（重置`position=0`，`limit=capacity`）或`compact()`（将未读数据移至头部，`position`为未读数据长度，`limit=capacity`）。二、编程题1.实现一个基于CompletableFuture的异步任务编排示例：要求包含3个独立任务（A、B、C），其中A和B完成后触发任务D（依赖A、B的结果），C和D完成后触发最终任务E（依赖C、D的结果）。需处理异常情况（如某个任务失败时，最终任务E能捕获并记录异常信息）。```javaimportjava.util.concurrent.CompletableFuture;importjava.util.concurrent.ExecutionException;importjava.util.concurrent.ExecutorService;importjava.util.concurrent.Executors;publicclassCompletableFutureExample{privatestaticfinalExecutorServiceexecutor=Executors.newFixedThreadPool(4);publicstaticvoidmain(String[]args){//独立任务A（返回Integer）CompletableFuture<Integer>taskA=CompletableFuture.supplyAsync(()->{System.out.println("TaskAstart");//模拟耗时操作sleep(100);return10;},executor);//独立任务B（返回Integer）CompletableFuture<Integer>taskB=CompletableFuture.supplyAsync(()->{System.out.println("TaskBstart");sleep(150);return20;},executor);//独立任务C（返回String）CompletableFuture<String>taskC=CompletableFuture.supplyAsync(()->{System.out.println("TaskCstart");sleep(200);//模拟异常（可注释此行测试正常流程）//thrownewRuntimeException("TaskCfailed");return"C-result";},executor);//任务D：依赖A和B的结果（求和）CompletableFuture<Integer>taskD=taskA.thenCombine(taskB,(a,b)->{System.out.println("TaskDstart,A="+a+",B="+b);sleep(80);returna+b;});//任务E：依赖C和D的结果（拼接）CompletableFuture<String>taskE=taskC.thenCombine(taskD,(cResult,dResult)->{System.out.println("TaskEstart,C="+cResult+",D="+dResult);sleep(50);return"Final:"+cResult+"-"+dResult;}).exceptionally(ex->{//捕获链路上的所有异常System.err.println("TaskEfailed:"+ex.getCause().getMessage());return"Error:"+ex.getCause().getMessage();});//等待最终结果try{System.out.println("Finalresult:"+taskE.get());}catch(InterruptedException|ExecutionExceptione){e.printStackTrace();}executor.shutdown();}privatestaticvoidsleep(longmillis){try{Thread.sleep(millis);}catch(InterruptedExceptione){Thread.currentThread().interrupt();}}}```代码说明：使用`supplyAsync`创建异步任务，指定线程池避免占用公共ForkJoinPool；`thenCombine`合并两个任务的结果，触发后续任务；`exceptionally`处理链路上的异常（如任务C抛出异常时，`taskE`会捕获并返回错误信息）；最终通过`get()`阻塞等待任务E的结果。2.设计一个线程安全的缓存类，要求支持键值对存储（K-V）、超时自动失效（expire）、LRU淘汰策略（当容量不足时移除最久未使用的元素）。需说明数据结构选择、线程同步机制、超时检测策略。```javaimportjava.util.;importjava.util.concurrent.ConcurrentHashMap;importjava.util.concurrent.Executors;importjava.util.concurrent.ScheduledExecutorService;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importjava.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;importjava.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;publicclassThreadSafeCache<K,V>{//存储缓存项（键值对+过期时间）privatefinalConcurrentHashMap<K,CacheItem<V>>cache=newConcurrentHashMap<>();//维护LRU顺序（按访问时间排序）privatefinalLinkedHashMap<K,Void>lruOrder=newLinkedHashMap<>(16,0.75f,true);//读写锁（读多写少场景优化）privatefinalReadWriteLocklock=newReentrantReadWriteLock();privatefinalintmaxCapacity;privatefinallongdefaultExpireMillis;//定时任务检测过期项privatefinalScheduledExecutorServicecleaner=Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();publicThreadSafeCache(intmaxCapacity,longdefaultExpireMillis){this.maxCapacity=maxCapacity;this.defaultExpireMillis=defaultExpireMillis;//每10秒执行一次过期清理cleaner.scheduleAtFixedRate(this::cleanExpired,0,10,TimeUnit.SECONDS);}publicVget(Kkey){lock.readLock().lock();try{CacheItem<V>item=cache.get(key);if(item==null)returnnull;//检查是否过期（惰性删除）if(System.currentTimeMillis()>item.expireTime){cache.remove(key);lruOrder.remove(key);returnnull;}//更新LRU顺序（LinkedHashMap的accessOrder为true时，get会自动调整顺序）lruOrder.get(key);returnitem.value;}finally{lock.readLock().unlock();}}publicvoidput(Kkey,Vvalue){put(key,value,defaultExpireMillis);}publicvoidput(Kkey,Vvalue,longexpireMillis){lock.writeLock().lock();try{//检查容量是否已满if(cache.size()>=maxCapacity){//移除LRU元素（LinkedHashMap的迭代顺序是访问顺序，第一个元素最久未使用）Iterator<K>iterator=lruOrder.keySet().iterator();if(iterator.hasNext()){KlruKey=iterator.next();cache.remove(lruKey);iterator.remove();}}//更新缓存项longexpireTime=System.currentTimeMillis()+expireMillis;cache.put(key,newCacheItem<>(value,expireTime));lruOrder.put(key,null);}finally{lock.writeLock().unlock();}}privatevoidcleanExpired(){lock.writeLock().lock();try{longnow=System.currentTimeMillis();