android面试宝典,2018android大厂面试经验

前言

我们都知道面试大厂主要就是考察程序员技术方向的专业技能，Java开发主要考察的就是Java方面的专业技能，而Android岗位的专业技能就是Android程序员面试的重要考察方向。

大厂的招聘条件是明牌的，但技术这一块却难倒了大部分的人。

面试是测试一个人能力最直接的方式，从8月份开始两个月陆陆续续面了10余家公司，下面就放上我遇到的所有面试题以及我的建议，并且提供一些简历的写作和面试技巧给各位即将面试的同志们。

简历

基本信息

简历不要太花哨, 你是应聘的技术, 不是设计师
简历把一些基本信息要说清楚（无关的不要写, 比如头像之类的）
有个人博客, 跟 GitHub 的写上, 若没有内容那就别写
应届毕业生需写上相关证书之类, 有经验的可不写
简历控制在两页以内

项目经验

一般写 2, 3个代表性的项目就好，优先写本职工作相关的
时间顺序建议为倒序
明确说明你在项目当中的职责以及发挥的作用
项目模块需要了解大概逻辑与思路，以及一些关键的技术点，以防面试官问到
没有项目经验的也要模仿一两个小 Demo

面试技巧

**须知**

自己亲自做的东西一定要明白, 如果不是自己亲自做的, 请慎重骗面试官
问的时候会问一些知识点相关的话题，比如你的数据是需要 api 交互的，那可能会问 http 相关， json 数据解析相关，缓存相关，图片加载相关等
对用到的知识点虽用不着一定要看源码的地步，但是最好要懂原理，比如图片加载一定要知道二级缓存，一些常见的缓存算法

工资

不同的城市肯定工资水平不一样的，这里仅以一线城市为例，而且不同的公司、个人能力的高低都会造成工资差异化，这里只是一个大概。

注意事项

去面试前一定要花点时间了解下你面试的这家公司(本身有自己产品的下载体验一下，以防面试过程中问到，或者可以给产品提点意见)
面试的时候态度要谦虚点
学习能力很重要(一定要让面试官感受到你是一个好学的人)
个人兴趣(不要提什么打游戏, 唱歌之类的, 可以说一下业余时间提下自己经常上一些技术社区,看一些技术博客之类的)
除了基本的知识点, 面试官通常都会问一些比较深的领域(可能你没有接触过,但不要气馁, 面试官在考察下你的技术的深度, 这些领域一般包括设计模式, 虚拟机, 插件化, React Native之类的)

面试题目

1.一般什么情况下会导致内存泄漏问题？如何解决

参考答案：

资源对象没关闭造成的内存泄漏（如： Cursor、File等）
Bitmap 对象不在使用时调用recycle()释放内存
集合中对象没清理造成的内存泄漏（特别是 static 修饰的集合）
接收器、监听器注册没取消造成的内存泄漏
Activity 的 Context 造成的泄漏，可以使用 ApplicationContext
Handler 造成的内存泄漏问题（一般由于 Handler 生命周期比其外部类的生命周期长引起的）

2.自定义 Handler 时如何有效地避免内存泄漏问题？

参考答案：

1.自定义的静态handler 2.可以加一个弱引用 3.还有一个主意的就是当你activity被销毁的时候如果还有消息没有发出去就remove掉吧 4.removecallbacksandmessages去清除Message和Runnable 加null 写在生命周的ondestroy()就行

3.哪些情况下会导致OOM问题？如何解决？

参考答案：

1,过多的内存泄漏会导致内存溢出 2,加载大的图片 3,创建过多的线程

内存优化的解决方法： 1.申请更大的内存，比如多进程、设置manifest中的largeHeap=true等。 2.减少内存使用 ①使用优化后的集合对象，分场景使用SpaseArray和HashMap； ②使用微信的mmkv替代sharedpreference； ③使用StringBuilder替代String拼接 ④统一带有缓存的基础库，特别是图片库，如果用了两套不一样的图片加载库就会出现2个图片各自维护一套图片缓存 ⑤给ImageView设置合适尺寸的图片，列表页显示缩略图，查看大图显示原图 ⑥优化业务架构设计，比如省市区数据分批加载，需要加载省就加载省，需要加载市就加载失去，避免一下子加载所有数据 3.避免内存泄漏

4.ANR 出现的场景以及解决方案？

参考答案：

场景： 1、触摸无响应5s 2、BroadCastReciver 前台处理超过10s 后台超过60s 3、Server 前台处理超过20s 后台超过200s

ANR出现的类型有两种 1、主线程耗时导致 2、CPU、内存、IO 占用过高资源耗尽（其他进程也可以导致）

如何避免： 1、不要在主线程中做耗时的操作 2、避免CPU占用过高，简化方法，减少执行时间 3、避免内存占用过高，防止内存泄漏

5.谈谈 Android 中内存优化的方式？

参考答案：

关于内存泄漏，一般像单例模式的使用不当啊、集合的操作不当啊、资源的缺乏有效的回收机制啊、Handler、线程的使用不当等等都有可能引发内存泄漏。

单例模式引发的内存泄漏：原因：单例模式里的静态实例持有对象的引用，导致对象无法被回收，常见为持有Activity的引用优化：改为持有Application的引用，或者不持有使用的时候传递。
集合操作不当引发的内存泄漏：原因：集合只增不减优化：有对应的删除或卸载操作
线程的操作不当引发的内存泄漏：原因：线程持有对象的引用在后台执行，与对象的生命周期不一致优化：静态实例+弱引用(WeakReference)方式，使其生命周期一致
匿名内部类/非静态内部类操作不当引发的内存泄漏：原因：内部类持有对象引用，导致无法释放，比如各种回调优化：保持生命周期一致，改为静态实例+对象的弱引用方式（WeakReference）
常用的资源未关闭回收引发的内存泄漏：原因：BroadcastReceiver，File，Cursor，IO流，Bitmap等资源使用未关闭优化：使用后有对应的关闭和卸载机制
Handler使用不当造成的内存泄漏：原因：Handler持有Activity的引用，其发送的Message中持有Handler的引用，当队列处理Message的时间过长会导致Handler无法被回收优化：静态实例+弱引用(WeakReference)方式内存溢出：原因： 1.内存泄漏长时间的积累 2.业务操作使用超大内存优化： 1.调整图像大小后再放入内存、及时回收 2.不要过多的创建静态变量

6.为什么巨大的原始视频可以编码成很小的视频呢?这其中的技术是什么呢?

参考答案：

1）空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性
2）时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似
3）编码冗余：不同像素值出现的概率不同
4）视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感
5）知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到

7.怎么做到直播秒开优化？

参考答案：

DNS 解析慢为了有效降低 DNS 解析对首开的影响，我们可以提前完成播放域名->IP 地址的解析，并缓存起来，播放的时候，直接传入带 IP 地址的播放地址，从而省去了 DNS 解析的耗时。如果要支持用 IP 地址播放，是需要修改底层 ffmpeg 源码的。
播放策略很多侧重点播的播放器，为了减少卡顿，会有一些缓冲策略，当缓冲足够多的数据之后，再送入解码播放。

而为了加快首开效果，需要对播放的缓冲策略做一些调整，如果第一帧还没有渲染出来的情况下，不要做任何缓冲，直接送入解码器解码播放，这样就可以保证没有任何因为「主动」缓冲带来的首开延时。

播放参数设置所有基于 ffmpeg 的播放器，都会遇到avformat_find_stream_info这个函数耗时比较久，从而增大了首开时间，该函数主要作用是通过读取一定字节的码流数据，来分析码流的基本信息，如编码信息、时长、码率、帧率等等，它由两个参数来控制其读取的数据量大小和时长，一个是 probesize，一个是 analyzeduration。

减少 probesize 和 analyzeduration 可以有效地减少avformat_find_stream_info的函数耗时，从而加快首开，但是需要注意的是，设置地太小可能会导致读取的数据量不足，从而无法解析出码流信息，导致播放失败，或者出现只有音频没有视频，只有视频没有音频的问题。

服务端优化
服务器关键帧缓冲
CDN最近策略

8.直方图在图像处理里面最重要的作用是什么？

参考答案：

灰度直方图的定义：灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数或该灰度级像素出现的频率。反映了图像灰度分布的情况。
灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，不能反映图像像素的位置，即所有的空间信息全部丢失。

直方图的应用：
a.数字化参数：判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围。一般一幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔，丢失的信息将不能恢复。
b.边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）：假定某图像的灰度直方图具有二峰性，则表明这个图像的较亮区域和较暗区域可以很好地分离，以这一点为阈值点，可以得到很好地2值处理效果（区分物体与背景）。
c.当物体部分的灰度值比其他部分的灰度值大时，可利用直方图统计图像中物体的面积。
d.计算图像的信息量H。

9.说一说ffmpeg的数据结构？

参考答案：

ffmpeg的数据结构可以分为以下几类：

(1)解协议（http,rtsp,rtmp,mms） AVIOContext，URLProtocol，URLContext主要存储视音频使用的协议的类型以及状态。 URLProtocol存储输入音视频使用的封装格式。每种协议都对应一个URLProtocol结构。（注意：FFMPEG中文件也被当做一种协议“file”）
(2)解封装（flv,avi,rmvb,mp4） AVFormatContext主要存储视音频封装格式中包含的信息 ffmpeg支持各种各样的音视频输入和输出文件格式（例如FLV, MKV, MP4, AVI），而 AVInputFormat和AVOutputFormat 结构体则保存了这些格式的信息和一些常规设置。
(3)解码（h264,mpeg2,aac,mp3） AVStream是存储每一个视频/音频流信息的结构体。 AVCodecContext: 编解码器上下文结构体，存储该视频/音频流使用解码方式的相关数据。 AVCodec: 每种视频（音频）编解码器(例如H.264解码器)对应一个该结构体。

三者的关系如下图: