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【BAT必会】MyBatis面试题

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简介：
本资料汇集了针对百度、阿里和腾讯等大型互联网公司面试中常见的MyBatis相关问题。帮助开发者掌握MyBatis的核心概念和技术细节，为求职者提供有针对性的准备方向。 【BAT必备】MyBatis面试题 1. MyBatis的工作原理是什么？ 2. 如何配置MyBatis的环境？ 3. 解释一下#{}和${}的区别。 4. 什么是动态SQL？如何使用它来编写灵活的查询语句？ 5. 描述Mapper文件的作用及特点。 6. MyBatis的一级、二级缓存机制是什么，它们有何区别？ 7. 如何处理MyBatis中的延迟加载（懒加载）问题？ 8. 解释一下MyBatis的分页插件的工作原理。 9. 为什么说MyBatis是一个半自动化的ORM框架？ 请根据以上题目准备相关答案。

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  • 【BAT必会】MyBatis面试题
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  • 【BAT必会】Kafka面试题
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    本资料汇集了针对BAT等大厂关于Apache Kafka技术的常见面试问题，旨在帮助开发者深入理解Kafka的核心机制和应用场景，增强实战能力。 ### Kafka核心概念与架构 1. **Kafka简介**： - **定义**：Apache Kafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布订阅的消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。 - **应用场景**：主要用于构建实时数据管道以及流式应用，能够处理大量的实时数据。 2. **Kafka架构**： - **Broker**：Kafka集群包含一个或多个服务，这些服务称为Broker。 - **Topic**：在Kafka中，消息以Topic为单位进行分类存储。 - **Producer**：负责发布消息到Kafka Broker。 - **Consumer**：负责订阅Topic，并处理发布的消息。 - **Consumer Group**：消费者可以组成一个组来消费数据，当消息被一个组中的某个消费者消费后，就不会再分配给该组的其他消费者了。 3. **Kafka的特点**： - **高性能**：支持每秒数十万条消息的读写。 - **持久性**：消息被写入磁盘，因此可用于离线处理。 - **可靠性**：消息一旦被写入磁盘就不会丢失。 - **可扩展性**：支持在线水平扩展。 ### Kafka关键知识点详解 #### 1. Kafka的基本概念 - **Broker**：Kafka集群的核心组件，负责消息的接收、存储和分发。 - **Topic**：逻辑上的分类，一个Topic可以被多个Broker共同存储。 - **Partition**：物理上对Topic的分区，每个Partition对应一个log文件。 - **Replication**：为了保证高可用性和容错性，Kafka支持数据的复制。 - **Leader and Follower**：每个Partition有一个Leader Broker和零个或多个Follower Broker。 - **Consumer Offset**：消费者在消费过程中用于记录其当前位置的偏移量。 #### 2. Kafka消息传递机制 - **生产者**：生产者向Kafka发送消息时，可以选择指定Partition或者由Broker自动选择。 - **消费者**：消费者通过订阅Topic来获取消息，同一Topic下的消息可以被不同消费者消费。 - **消费组**：多个消费者可以组成一个消费组，组内的消费者共享消息。 #### 3. Kafka的高级特性 - **事务支持**：Kafka提供了一种支持事务的机制，允许生产者和消费者的操作在一个原子性操作中完成。 - **时间窗口**：Kafka支持基于时间窗口的聚合查询，方便实现复杂的流处理需求。 - **流处理API**：Kafka Streams API提供了一套完整的工具集，用于构建实时流处理应用。 #### 4. Kafka性能优化 - **参数调优**：如网络带宽、磁盘IO等硬件资源的合理配置，以及Broker、Producer和Consumer的相关参数调整。 - **分区策略**：合理的分区数量和分区键设计可以提高系统的整体吞吐量。 - **负载均衡**：确保Broker之间的负载均衡，避免单点过载。 #### 5. Kafka的运维管理 - **监控**：利用Kafka提供的监控接口和第三方工具（如Prometheus）来监控Kafka集群的状态。 - **故障恢复**：通过配置副本因子、自动创建缺失的分区等方式来提高系统的容错能力。 - **备份与恢复**：定期备份数据并测试恢复流程，确保数据安全。 ### Kafka面试题实例解析 #### 示例问题1：Kafka如何保证消息的顺序性？ - **答案解析**：Kafka通过将消息发送到同一个Partition来保证消息的顺序性。由于每个Partition只有一个Leader Broker，因此对于特定Partition而言，消息是按顺序写入和读取的。此外，可以通过设置`enable.auto.commit=false`并在应用程序中手动提交offset来控制消息的消费顺序。 #### 示例问题2：解释Kafka的幂等性？ - **答案解析**：Kafka的幂等性是指生产者可以多次发送相同的消息，但最终只会被保存一次。这主要通过Kafka的幂等生产者API实现。当启用幂等性时，如果生产者连续两次发送相同的消息，则第二次发送不会覆盖第一次的消息。这种机制对于防止重复消息的产生非常有用，特别是在网络不稳定的情况下。 #### 示例问题3：Kafka的消费偏移量是如何工作的？ - **答案解析**：消费偏移量（Consumer Offset）是用来追踪消费者在特定Partition中消息的位置。当消费者成功处理一条消息后，它可以将偏移量提交到Kafka集群，这样下一次消费时就会从上次提交的位置继续消费。偏移量通常存储在ZooKeeper或Kafka内部的主题中，可以通过设置`auto.offset.reset`参数来指定在没有偏移量时的处理方式（例如，从最早的或最新的消息开始消费）。此外，消费者组中的成员会
     
  • 【BAT必会】MongoDB面试题
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    本资料汇集了针对百度、阿里巴巴和腾讯等大厂关于MongoDB技术面试的核心问题，旨在帮助开发者准备技术面试，提升在数据库领域的专业技能。 MongoDB面试题（适用于BAT公司）
     
  • 【BAT必会】RabbitMQ面试题
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    本资料汇集了针对百度、阿里巴巴和腾讯等知名互联网公司面试中常见的RabbitMQ相关问题。帮助开发者深入理解并掌握RabbitMQ的关键知识点与应用场景，提高技术竞争力。 【BAT必备】RabbitMQ面试题 重复的内容已经简化为一条简洁的标题式表达：强调了准备大型科技公司（如百度、阿里巴巴和腾讯）面试所需掌握的关于 RabbitMQ 的问题的重要性。
     
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    本资料汇集了BAT公司招聘中常见的Spring全家桶相关面试题目，包括Spring、Spring MVC、Spring Boot和Spring Cloud四大板块的核心知识点及应用场景，是软件开发工程师备考的理想选择。 【BAT必备】Spring面试题，Spring MVC面试题，Spring Boot面试题，Spring Cloud面试题 由于原内容无具体联系信息或重复部分，在这里仅保持原有技术点的罗列与强调其对大型互联网企业（如百度、阿里和腾讯）求职的重要性。
     
  • C语言面试必会问题
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    本书汇集了C语言编程中常见的面试题，旨在帮助读者深入理解C语言的核心概念和高级特性，提高解决实际问题的能力。适合求职者和技术爱好者参考学习。 C语言面试必须掌握的问题包括但不限于：数据类型、存储类别、控制结构（如循环和条件语句）、指针与数组的关系、函数的使用及递归、内存管理以及预处理器指令等核心概念和技术细节。此外，了解标准库函数及其应用也是考察的重点之一。对于应聘者来说，熟悉这些基础知识并能够解决实际编程问题是通过面试的关键所在。
     
  • 20道必会的微服务面试题
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    本书精选了20个关键问题，旨在帮助读者深入理解微服务架构的核心概念与实践要点，是准备微服务相关职位面试的理想指南。 微服务面试题：如何设计一个高可用性的微服务架构？在构建微服务体系结构时需要考虑哪些关键因素？ 请简述一下你对微服务的理解以及它与单体应用的区别。 假设你现在正在领导一个新的项目，打算采用微服务架构，请问你会从哪几个方面入手进行规划和实施呢？ 如何确保多个分布式系统之间的数据一致性？有哪些常用的技术或工具可以实现这一点？ 在微服务环境中，服务发现的重要性是什么？请描述一种常见的服务发现机制，并解释其工作原理。 当一个应用程序由许多小的、松耦合的服务组成时，这可能会导致复杂的调试问题。你有什么建议来解决这个问题吗？ 如何监控和维护大规模分布式系统的性能与稳定性呢？有哪些工具或方法可以使用？ 在微服务架构中处理跨服务通信的最佳实践是什么？ 对于部署到生产环境中的每个新微服务版本，您将采取哪些步骤确保其稳定性和可靠性？ 请描述一下您曾经遇到过的关于微服务体系结构的具体挑战，并分享您的解决方案。 当团队成员对采用新的技术栈（如容器化、无服务器计算）有疑虑时，你会如何说服他们接受这种变化？
     
  • 12道必会的SQL Server 2008数据库面试题
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    本资源精选了12道关于SQL Server 2008数据库的核心面试问题，涵盖索引、存储过程及查询优化等关键知识点。适合数据库开发人员和求职者复习巩固知识。 这是一份有一定难度的数据库面试题集。掌握这些题目（共12道），应对大多数数据库相关的面试问题应该不成问题。