最新总结的Java高级开发工程师面试考纲大全(收藏)
1、Java基础
1.1 Collection和Map
(1)掌握Collection和Map的继承体系。
(2)掌握ArrayList、LinkedList、Vector、Stack、PriorityQueue、HashSet、LinkedHashSet、TreeSet、HashMap、LinkedHashMap、TreeMap、WeakHashMap、EnumMap、TreeMap、HashTable的特点和实现原理。
(3)掌握CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet、ConcurrentHashMap的实现原理和适用场景。
1.2 IO
(1)掌握InputStream、OutputStream、Reader、Writer的继承体系。
(2)掌握字节流(FileInputStream、DataInputStream、BufferedInputStream、FileOutputSteam、DataOutputStream、BufferedOutputStream)和字符流(BufferedReader、InputStreamReader、FileReader、BufferedWriter、OutputStreamWriter、PrintWriter、FileWriter),并熟练运用。
(3)掌握NIO实现原理及使用方法。
1.3 异常
(1)掌握Throwable继承体系。
(2)掌握异常工作原理。
(3)了解常见受检异常(比如FileNotFoundException)、非受检异常(比如NullPointerException)和错误(比如IOError)。
1.4 多线程
(1)掌握Executors可以创建的三种(JAVA8增加了一种,共四种)线程池的特点及适用范围。
(2)掌握多线程同步机制,并熟练运用。
1.5 Socket
(1)掌握Socket通信原理。
(2)熟练使用多线程结合Socket进行编程。
2、Java虚拟机
2.1 JVM内存区域划分
(1)掌握程序计数器、堆、虚拟机栈、本地方法栈、方法区(JAVA8已移除)、元空间(JAVA8新增)的作用及基本原理。
(2)掌握堆的划分:新生代(Eden、Survivor1、Survivor2)和老年代的作用及工作原理。
(3)掌握JVM内存参数设置及调优。
2.2 类加载
(1)掌握类的加载阶段:加载、链接(验证、准备、解析)、初始化、使用、卸载。
(2)掌握类加载器分类及其应用:启动类加载器、扩展类加载器、应用程序类加载器、自定义加载器。
3、J2EE
(1) 掌握JSP内置对象、动作及相关特点和工作原理。
(2) 掌握Servlet的特点和工作原理。
(3) 掌握Spring框架的IOC和AOP实现原理(反射和动态代理)。
(4) 至少掌握一个MVC框架(Spring MVC,Struts等)的工作原理,并熟练运用。
(5) 至少掌握一个ORM框架(Hibernate,MyBatis等)的工作原理,并熟练运用。
4、数据结构与算法
(1)掌握线性表和树的特点并熟练运用。
(2)掌握常用排序和查找算法:
①插入排序(直接插入排序、希尔排序)、
②选择排序(直接选择排序、堆排序)、
③交换排序(冒泡排序、快速排序)、
④归并排序,
⑤顺序查找、
⑥二分查找、
⑦哈希查找。
(3) 熟练运用常见排序和查找算法思想解决编程问题。
(4)了解几大基本算法:贪心算法、分治策略、动态规划。
5、计算机网络
(1)掌握网络的分层结构,及每层的功能特点。
(2)掌握TCP/IP的通信原理(三次握手、四次挥手)
6、数据库
(1)掌握复杂的SQL语句编写。
(2)掌握数据库的优化(SQL层面和表设计层面)。
(3)至少掌握一款数据库产品。
(4)熟悉高并发、大数据情况下的数据库开发。
7、Web技术
(1)掌握AJAX的工作原理。
(2)至少熟悉一款JS框架(比如JQuery)。
8、设计模式
(1)熟悉常见的设计模式。
(2)会将设计模式理论应用到实际开发中。
9、Linux
(1)熟练运用Linux常见命令。
(2)熟悉Linux操作系统基本概念及特点。
(3)熟悉Shell脚本。
10、操作系统
(1)掌握操作系统的进程管理。
(2)了解操作系统的I/O。
11、正则表达式
(1)掌握常见正则表达式符号。
(2)熟练运用正则表达式解决实际问题(比如匹配电话号码、邮箱、域名等)。
相关文章:
相关视频:
Atas ialah kandungan terperinci 最新总结的Java高级开发工程师面试考纲大全(收藏). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Artikel ini menganalisis empat kerangka JavaScript teratas (React, Angular, Vue, Svelte) pada tahun 2025, membandingkan prestasi, skalabilitas, dan prospek masa depan mereka. Walaupun semuanya kekal dominan kerana komuniti dan ekosistem yang kuat, popul mereka yang relatif

Artikel ini menangani kelemahan CVE-2022-1471 dalam Snakeyaml, kecacatan kritikal yang membolehkan pelaksanaan kod jauh. Ia memperincikan bagaimana peningkatan aplikasi boot musim bunga ke snakeyaml 1.33 atau lebih lama mengurangkan risiko ini, menekankan bahawa kemas kini ketergantungan

Node.js 20 dengan ketara meningkatkan prestasi melalui penambahbaikan enjin V8, terutamanya pengumpulan sampah yang lebih cepat dan I/O. Ciri -ciri baru termasuk sokongan webassembly yang lebih baik dan alat penyahpepijatan halus, meningkatkan produktiviti pemaju dan kelajuan aplikasi.

Artikel ini membincangkan pelaksanaan caching pelbagai peringkat di Java menggunakan kafein dan cache jambu untuk meningkatkan prestasi aplikasi. Ia meliputi persediaan, integrasi, dan faedah prestasi, bersama -sama dengan Pengurusan Dasar Konfigurasi dan Pengusiran PRA Terbaik

Kelas kelas Java melibatkan pemuatan, menghubungkan, dan memulakan kelas menggunakan sistem hierarki dengan bootstrap, lanjutan, dan pemuat kelas aplikasi. Model delegasi induk memastikan kelas teras dimuatkan dahulu, yang mempengaruhi LOA kelas tersuai

Artikel ini meneroka kaedah untuk berkongsi data antara langkah -langkah timun, membandingkan konteks senario, pembolehubah global, lulus argumen, dan struktur data. Ia menekankan amalan terbaik untuk mengekalkan, termasuk penggunaan konteks ringkas, deskriptif

Artikel ini meneroka mengintegrasikan pengaturcaraan berfungsi ke dalam Java menggunakan ekspresi Lambda, API Streams, rujukan kaedah, dan pilihan. Ia menyoroti faedah seperti kebolehbacaan dan kebolehkerjaan kod yang lebih baik melalui kesimpulan dan kebolehubahan

Iceberg, format meja terbuka untuk dataset analitik yang besar, meningkatkan prestasi data dan skalabiliti. Ia menangani batasan parket/orc melalui pengurusan metadata dalaman, membolehkan evolusi skema yang cekap, perjalanan masa, serentak w
