快手員工薪酬一覽表。。

大家好，我是二哥呀。

2024 年 4 月 22 日，快手發(fā)布了 2023 年的年度財(cái)報(bào)，從中我總結(jié)出了一些關(guān)鍵信息，覺得很有必要給同學(xué)們同步一下。

①、2023 年快手收入 1134 億元，比 2022 年多了 200 億，已經(jīng)追上百度和網(wǎng)易，可以說是妥妥的互聯(lián)網(wǎng)大廠了。（能保持營收增長的公司都是好公司啊??）

②、2023 年快手員工人數(shù)增長 1000 人，人均營收達(dá) 430 萬，僅次于鵝廠和宇宙廠。（大家可以對號入座看看自己有沒有被人均??）

③、如果不帶股權(quán)的話，2023 年快手的人均薪酬是 59.3 萬人民幣，再結(jié)合 24 屆秋招薪資的情況來看，能去大廠整體上收入還是香。

希望今年秋招快手能繼續(xù)給力，增加 HC，這樣也能給 25 屆的同學(xué)更多選擇，直播和電商是快手的核心業(yè)務(wù)組，目前 Java 后端實(shí)習(xí)崗位還比較充足，大家可以繼續(xù)沖！

接下來，我們繼續(xù)以《Java 面試指南-快手面經(jīng)》中同學(xué) 1 為例，來看看快手面試官都喜歡問哪些問題，好做到知彼知己百戰(zhàn)不殆。

多次出現(xiàn)的面試題我在面渣逆襲在線版中都有標(biāo)記??，同學(xué)們可以移步到面渣逆襲在線版或者 GitHub 開源倉庫中查看。

• 1、二哥的 Linux 速查備忘手冊.pdf 下載
• 2、三分惡面渣逆襲在線版：https://javabetter.cn/sidebar/sanfene/nixi.html
• 3、二哥的 Java 進(jìn)階之路 GitHub 最新版：https://github.com/itwanger/toBeBetterJavaer
• 4、24 屆春招急救箱更新辣 ??

快手面經(jīng)（強(qiáng)度拉滿）

Java的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型，分別占多少字節(jié)

HashMap的結(jié)構(gòu)？

JDK 8 中 HashMap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組+鏈表+紅黑樹。

HashMap的put過程

ConcurrentHashMap 對HashMap的優(yōu)化？

ConcurrentHashMap 是 HashMap 的線程安全版本，使用了 CAS、synchronized、volatile 來確保線程安全。

首先是 hash 的計(jì)算方法上，ConcurrentHashMap 的 spread 方法接收一個(gè)已經(jīng)計(jì)算好的 hashCode，然后將這個(gè)哈希碼的高 16 位與自身進(jìn)行異或運(yùn)算，這里的 HASH_BITS 是一個(gè)常數(shù)，值為 0x7fffffff，它確保結(jié)果是一個(gè)非負(fù)整數(shù)。

static final int spread(int h) {
    return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}

比 HashMap 的 hash 計(jì)算多了一個(gè) & HASH_BITS 的操作。

static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

另外，ConcurrentHashMap 對節(jié)點(diǎn) Node 做了進(jìn)一步的封裝，比如說用 Forwarding Node 來表示正在進(jìn)行擴(kuò)容的節(jié)點(diǎn)。

static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
    final Node<K,V>[] nextTable;
    ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
        super(MOVED, null, null, null);
        this.nextTable = tab;
    }
}

最后就是 put 方法，通過 CAS + synchronized 來保證線程安全。

ConcurrentHashMap 1.8比1.7的優(yōu)化在哪里？

ConcurrentHashMap 在 JDK 7 時(shí)采用的是分段鎖機(jī)制（Segment Locking），整個(gè) Map 被分為若干段，每個(gè)段都可以獨(dú)立地加鎖。因此，不同的線程可以同時(shí)操作不同的段，從而實(shí)現(xiàn)并發(fā)訪問。

在 JDK 8 及以上版本中，ConcurrentHashMap 的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了優(yōu)化，不再使用分段鎖，而是使用了一種更加精細(xì)化的鎖——桶鎖，以及 CAS 無鎖算法。每個(gè)桶（Node 數(shù)組的每個(gè)元素）都可以獨(dú)立地加鎖，從而實(shí)現(xiàn)更高級別的并發(fā)訪問。

同時(shí)，對于讀操作，通常不需要加鎖，可以直接讀取，因?yàn)?ConcurrentHashMap 內(nèi)部使用了 volatile 變量來保證內(nèi)存可見性。

對于寫操作，ConcurrentHashMap 使用 CAS 操作來實(shí)現(xiàn)無鎖的更新，這是一種樂觀鎖的實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樗僭O(shè)沒有沖突發(fā)生，在實(shí)際更新數(shù)據(jù)時(shí)才檢查是否有其他線程在嘗試修改數(shù)據(jù)，如果有，采用悲觀的鎖策略，如 synchronized 代碼塊來保證數(shù)據(jù)的一致性。

你對線程安全的理解是什么？

線程安全是并發(fā)編程中一個(gè)重要的概念，如果一段代碼塊或者一個(gè)方法在多線程環(huán)境中被多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行時(shí)能夠正確地處理共享數(shù)據(jù)，那么這段代碼塊或者方法就是線程安全的。

可以從三個(gè)要素來確保線程安全：

①、原子性：確保當(dāng)某個(gè)線程修改共享變量時(shí)，沒有其他線程可以同時(shí)修改這個(gè)變量，即這個(gè)操作是不可分割的。

原子性可以通過互斥鎖（如 synchronized）或原子操作（如 AtomicInteger 類中的方法）來保證。

②、可見性：確保一個(gè)線程對共享變量的修改可以立即被其他線程看到。

volatile 關(guān)鍵字可以保證了變量的修改對所有線程立即可見，并防止編譯器優(yōu)化導(dǎo)致的可見性問題。

③、活躍性問題：要確保線程不會(huì)因?yàn)樗梨i、饑餓、活鎖等問題導(dǎo)致無法繼續(xù)執(zhí)行。

請說一下Java的內(nèi)存區(qū)域，程序計(jì)數(shù)器等？

JVM 的內(nèi)存區(qū)域，有時(shí)叫 JVM 的內(nèi)存結(jié)構(gòu)，有時(shí)也叫 JVM 運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)區(qū)，按照 Java 的虛擬機(jī)規(guī)范，可以細(xì)分為程序計(jì)數(shù)器、虛擬機(jī)棧、本地方法棧、堆、方法區(qū)等。

介紹一下程序計(jì)數(shù)器？

程序計(jì)數(shù)器（Program Counter Register）也被稱為 PC 寄存器，是一塊較小的內(nèi)存空間。它可以看作是當(dāng)前線程所執(zhí)行的字節(jié)碼行號指示器。

向線程池中提交任務(wù)的過程？

當(dāng)應(yīng)用程序提交一個(gè)任務(wù)時(shí)，線程池會(huì)根據(jù)當(dāng)前線程的狀態(tài)和參數(shù)決定如何處理這個(gè)任務(wù)。

• 如果線程池中的核心線程都在忙，并且線程池未達(dá)到最大線程數(shù)，新提交的任務(wù)會(huì)被放入隊(duì)列中進(jìn)行等待。
• 如果任務(wù)隊(duì)列已滿，且當(dāng)前線程數(shù)量小于最大線程數(shù)，線程池會(huì)創(chuàng)建新的線程來處理任務(wù)。

空閑的線程會(huì)從任務(wù)隊(duì)列中取出任務(wù)來執(zhí)行，當(dāng)任務(wù)執(zhí)行完畢后，線程并不會(huì)立即銷毀，而是繼續(xù)保持在池中等待下一個(gè)任務(wù)。

當(dāng)線程空閑時(shí)間超出指定時(shí)間，且當(dāng)前線程數(shù)量大于核心線程數(shù)時(shí)，線程會(huì)被回收。

核心線程和最大線程的區(qū)別是什么？

①、corePoolSize

定義了線程池中的核心線程數(shù)量。即使這些線程處于空閑狀態(tài)，它們也不會(huì)被回收。這是線程池保持在等待狀態(tài)下的線程數(shù)。

②、maximumPoolSize

線程池允許的最大線程數(shù)量。當(dāng)工作隊(duì)列滿了之后，線程池會(huì)創(chuàng)建新線程來處理任務(wù)，直到線程數(shù)達(dá)到這個(gè)最大值。

核心線程能銷毀嗎？

核心線程會(huì)一直運(yùn)行，而超出核心線程數(shù)的線程，如果空閑時(shí)間超過 keepAliveTime，將會(huì)被終止，直到線程池的線程數(shù)減少到 corePoolSize。

了解OOM嗎？

內(nèi)存泄漏：是指程序在使用完內(nèi)存后，未能釋放已分配的內(nèi)存空間，導(dǎo)致這部分內(nèi)存無法再被使用。隨著時(shí)間的推移，內(nèi)存泄漏會(huì)導(dǎo)致可用內(nèi)存逐漸減少，最終可能導(dǎo)致內(nèi)存溢出。

Java哪些內(nèi)存區(qū)域會(huì)發(fā)生OOM？為什么？

導(dǎo)致內(nèi)存溢出（OOM）的原因有很多，比如一次性創(chuàng)建了大量對象導(dǎo)致堆內(nèi)存溢出；比如說元空間溢出，拋出 java.lang.OutOfMemoryError：Metaspace，比如說棧溢出，如果棧的深度超過了 JVM 棧所允許的深度，將會(huì)拋出 StackOverflowError。

你如何排查OOM？

第一步，使用 jps 查看運(yùn)行的 Java 進(jìn)程 ID

第二步，使用top -p [pid] 查看進(jìn)程使用 CPU 和內(nèi)存占用情況

第三步，使用 top -Hp [pid] 查看進(jìn)程下的所有線程占用 CPU 和內(nèi)存情況

第四步，將線程 ID 轉(zhuǎn)換為 16 進(jìn)制：printf "%x\n" [pid]，輸出的值就是線程棧信息中的 nid。

例如：printf "%x\n" 29471，輸出 731f。

第五步，抓取線程棧：jstack 29452 > 29452.txt，可以多抓幾次做個(gè)對比。

在線程棧信息中找到對應(yīng)線程號的 16 進(jìn)制值，如下是 731f 線程的信息。線程棧分析可使用 VisualVM 插件 TDA。

"Service Thread" #7 daemon prio=9 os_prio=0 tid=0x00007fbe2c164000 nid=0x731f runnable [0x0000000000000000]
  java.lang.Thread.State: RUNNABLE

第六步，使用jstat -gcutil [pid] 5000 10 每隔 5 秒輸出 GC 信息，輸出 10 次，查看 YGC 和 Full GC 次數(shù)。

通常會(huì)出現(xiàn) YGC 不增加或增加緩慢，而 Full GC 增加很快。

或使用 jstat -gccause [pid] 5000 輸出 GC 摘要信息。

或使用 jmap -heap [pid] 查看堆的摘要信息，關(guān)注老年代內(nèi)存使用是否達(dá)到閥值，若達(dá)到閥值就會(huì)執(zhí)行 Full GC。

如果發(fā)現(xiàn) Full GC 次數(shù)太多，就很大概率存在內(nèi)存泄漏了

第八步，使用 jmap -histo:live [pid] 輸出每個(gè)類的對象數(shù)量，內(nèi)存大小(字節(jié)單位)及全限定類名。

第九步，生成 dump 文件，借助工具分析哪個(gè)對象非常多，基本就能定位到問題根源了。

使用 jmap 生成 dump 文件：

# jmap -dump:live,format=b,file=29471.dump 29471
Dumping heap to /root/dump ...
Heap dump file created

第十步，dump 文件分析

可以使用 jhat 命令分析：jhat -port 8000 29471.dump，瀏覽器訪問 jhat 服務(wù)，端口是 8000。

也可以使用圖形化工具分析，如 JDK 自帶的 jvisualvm，從菜單 > 文件 > 裝入 dump 文件。

或使用第三方式具分析的，如 JProfiler、GCViewer 工具。

或使用在線分析平臺(tái) GCEasy。

注意：如果 dump 文件較大的話，分析會(huì)占比較大的內(nèi)存。

在 dump 文析結(jié)果中查找存在大量的對象，再查對其的引用?；旧暇涂梢远ㄎ坏酱a層的邏輯了。

請說一下ThreadLocal的作用和使用場景？

ThreadLocal 是 Java 中提供的一種用于實(shí)現(xiàn)線程局部變量的工具類。它允許每個(gè)線程都擁有自己的獨(dú)立副本，從而實(shí)現(xiàn)線程隔離，用于解決多線程中共享對象的線程安全問題。

假如在服務(wù)層和持久層也要用到用戶信息，就可以在控制層攔截請求把用戶信息存入 ThreadLocal。

這樣我們在任何一個(gè)地方，都可以取出 ThreadLocal 中存的用戶信息。

很多其它場景的 cookie、session 等等數(shù)據(jù)隔離都可以通過 ThreadLocal 去實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)庫連接池也可以用 ThreadLocal，將數(shù)據(jù)庫連接池的連接交給 ThreadLocal 進(jìn)行管理，能夠保證當(dāng)前線程的操作都是同一個(gè) Connnection。

ThreadLocal有什么缺陷？

如果一個(gè)線程一直在運(yùn)行，并且其 ThreadLocalMap 中的 Entry.value 一直指向某個(gè)強(qiáng)引用對象，那么這個(gè)對象就不會(huì)被回收，從而導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。當(dāng) Entry 非常多時(shí)，可能就會(huì)引發(fā)更嚴(yán)重的內(nèi)存溢出問題。

你了解哪些ThreadLocal的改進(jìn)方案？

在 JDK 20 Early-Access Build 28 版本中，出現(xiàn)了 ThreadLocal 的改進(jìn)方案，即 ScopedValue。

還有 Netty 中的 FastThreadLocal，它是 Netty 對 ThreadLocal 的優(yōu)化，它內(nèi)部維護(hù)了一個(gè)索引常量 index，每次創(chuàng)建 FastThreadLocal 中都會(huì)自動(dòng)+1，用來取代 hash 沖突帶來的損耗，用空間換時(shí)間。

private final int index;

public FastThreadLocal() {
    index = InternalThreadLocalMap.nextVariableIndex();
}
public static int nextVariableIndex() {
    int index = nextIndex.getAndIncrement();
    if (index < 0) {
        nextIndex.decrementAndGet();
    }
    return index;
}

Mysql的聚簇索引和非聚簇索引的區(qū)別是什么?

聚簇索引不是一種新的索引，而是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。

在聚簇索引中，表中的行是按照鍵值（索引）的順序存儲(chǔ)的。這意味著表中的實(shí)際數(shù)據(jù)行和鍵值之間存在物理排序的關(guān)系。因此，每個(gè)表只能有一個(gè)聚簇索引。例如，在 MySQL 的 InnoDB 存儲(chǔ)引擎中，主鍵就是聚簇索引。

在非聚簇索引中，索引和數(shù)據(jù)是分開存儲(chǔ)的，索引中的鍵值指向數(shù)據(jù)的實(shí)際存儲(chǔ)位置。因此，非聚簇索引也被稱為二級索引或輔助索引。表可以有多個(gè)非聚簇索引。

Redis的sadd命令時(shí)間復(fù)雜度是多少？

向指定 Set 中添加 1 個(gè)或多個(gè) member，如果指定 Set 不存在，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)。時(shí)間復(fù)雜度為 O(N) ，N 為添加的 member 個(gè)數(shù)。

Redis的cluster集群如何實(shí)現(xiàn)？

在 Redis Cluster 中，數(shù)據(jù)和實(shí)例之間的映射是通過哈希槽（hash slot）來實(shí)現(xiàn)的。Redis Cluster 有 16384 個(gè)哈希槽，每個(gè)鍵根據(jù)其名字的 CRC16 值被映射到這些哈希槽上。然后，這些哈希槽會(huì)被均勻地分配到所有的 Redis 實(shí)例上。

CRC16 是一種哈希算法，它可以將任意長度的輸入數(shù)據(jù)映射為一個(gè) 16 位的哈希值。

參考鏈接

• 三分惡的面渣逆襲：https://javabetter.cn/sidebar/sanfene/nixi.html
• 二哥的 Java 進(jìn)階之路：https://javabetter.cn

ending

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• 二哥的 Java 面試指南發(fā)布了 ??
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最后，把二哥的座右銘送給大家：沒有什么使我停留——除了目的，縱然岸旁有玫瑰、有綠蔭、有寧靜的港灣，我是不系之舟。共勉 ??。