25年最新Java后端社招场景项目题总结！（附100w字面试题）

一、高并发与分布式系统设计

1. 百万级QPS秒杀系统

   • 核心问题：如何解决超卖、库存一致性、高并发请求？

   • 技术方案：

     • Redis预减库存 + 异步扣减（Kafka/RocketMQ）

     • 分布式锁（Redisson）或 乐观锁（CAS）

     • 限流策略（Nginx/Sentinel）

   • 扩展：热点数据隔离（独立Redis集群）、风控防刷（IP限流、验证码）。

2. 分布式文件存储系统（类似GFS）

   • 需求：支持海量文件存储、高可用、快速检索。

   • 关键技术：

     • 分片存储（HDFS架构）

     • 一致性哈希（数据分布均衡）

     • 元数据管理（Zookeeper/ETCD）

   • 面试追问：如何解决文件去重？→ 内容哈希比对。

3. RPC框架优化

   • 场景：自研RPC框架的性能瓶颈（序列化、网络IO）。

   • 优化点：

     • Protobuf替代JSON（减少传输体积）

     • Netty长连接（减少TCP握手开销）

     • 动态负载均衡（一致性哈希/最小连接数）。

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二、数据库与缓存实战

1. 十亿级数据分页查询优化

   • 方案：

     • Elasticsearch search_after（深度分页）

     • 覆盖索引 + 禁止跳页（LIMIT 10000, 10 优化）

     • 冷热数据分离（历史数据归档）。

2. Redis缓存一致性

   • 问题：如何保证MySQL与Redis数据同步？

   • 方案：

     • 延迟双删（先删缓存→更新DB→再删缓存）

     • 订阅Binlog（Canal监听MySQL变更）

     • 本地缓存+Redis多级缓存（Guava Cache → Redis → DB）。

3. 分布式ID生成器

   • 方案对比：

     • Snowflake（时钟回拨问题）

     • Leaf-Segment（DB号段缓冲，适合金融场景）

     • UUID（全局唯一但无序）。

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三、微服务与架构设计

1. 微服务限流与熔断

   • 场景：突发流量导致服务雪崩。

   • 方案：

     • Sentinel熔断降级（慢调用比例阈值）

     • 令牌桶算法（Guava RateLimiter）

     • 服务隔离（线程池/信号量）。

2. 分布式事务解决方案

   • 问题：跨服务下单与库存扣减如何保证一致性？

   • 方案：

     • TCC模式（Try-Confirm-Cancel）

     • SAGA长事务（补偿机制）

     • 本地消息表（最终一致性）。

3. 同城多活架构设计

   • 需求：机房故障时自动切换，数据同步延迟<1s。

   • 关键技术：

     • 数据同步（MySQL Binlog + Kafka）

     • 流量调度（DNS/GSLB）

     • 冲突解决（时间戳/版本号）。

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四、银行业务相关（金融/支付场景）

1. 防止重复支付

   • 方案：

     • 幂等性设计（唯一订单号 + 状态机）

     • 分布式锁（Redis SETNX）

     • 对账机制（定时核对交易流水）。

2. 金融级数据一致性

   • 方案：

     • TCC事务 + 人工对账

     • 强一致性数据库（如TiDB）

     • 分布式锁（Zookeeper临时节点）。

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五、系统调优与故障排查

1. FullGC频繁如何排查？

   • 步骤：

     • jmap -dump 导出堆内存

     • MAT分析（内存泄漏对象）

     • 优化JVM参数（-Xms/-Xmx调整）。

2. MySQL慢查询优化

   • 方案：

     • EXPLAIN分析执行计划

     • 索引优化（联合索引最左匹配）

     • SQL改写（避免SELECT *）。

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