联想简介
联想集团是全球领先的智能设备与解决方案提供商，拥有PC、服务器、智能终端等多元化业务线。技术栈以Java和Spring生态为主，近年来加速AI技术落地，在智能客服、PC端AI助手、企业级AI平台等领域持续投入。面试风格注重Java基础原理与AI工程化能力的结合，既考察传统后端的JVM调优、并发编程、分布式架构功底，也考察AI工具使用和智能体开发等前沿技术。英语沟通能力也是加分项，因常有海外团队协作。
题目1：请详细说说ConcurrentHashMap在JDK 1.7和1.8中的实现差异，以及为什么1.8要改成这种设计？
JDK 1.7的ConcurrentHashMap采用分段锁（Segment）机制，将整个Map分成16个Segment，每个Segment继承自ReentrantLock，锁粒度较粗，并发度上限为16。JDK 1.8彻底摒弃了分段锁，采用CAS + synchronized锁住数组桶的头节点，锁粒度更细，并发度大幅提升。同时引入红黑树，当链表长度超过8时转为红黑树，将查询复杂度从O(n)降到O(log n)。扩容也从1.7的逐段扩容改为1.8的多线程协助扩容，利用ForwardingNode让多个线程各自负责一段数据的迁移，提升扩容效率。
面试官常追问：ConcurrentHashMap的size()怎么统计的？用LongAdder的累加器思想，通过baseCount和CounterCell数组来维护元素个数，避免每次put都加全局锁。
题目2：新来个项目，你怎么做JVM调优？说说你的排查思路和常用工具。
JVM调优不是上来就调参数，而是先监控、再分析、最后调优的渐进过程。第一步是监控，用JDK自带的jstat、jmap、jstack收集GC频率、堆内存使用、线程状态等基础数据。第二步是分析，用VisualVM或JMC看GC日志，重点关注Full GC触发频率和STW时间。如果Old区频繁Full GC，用jmap dump出堆快照，用MAT分析是否有内存泄漏。第三步是调优，根据业务场景选择合适的GC回收器。高吞吐场景选Parallel Scavenge + Parallel Old，低延迟选G1或Z
形状坑了！手把手教你用`np.newaxis`和`reshape`搞定广播错误)
