互联网大厂Java面试指南：从基础到高阶技术栈与业务场景实战

互联网大厂Java面试指南：从基础到高阶技术栈与业务场景实战

第一轮：Java基础与Spring生态

问题1：请解释Java中的多线程实现方式及其适用场景。

解析：

• 核心概念：Java多线程可通过继承Thread类或实现Runnable接口实现，推荐后者以避免单继承限制。ExecutorService是更高级的线程池管理工具。
• 适用场景：高并发任务如电商秒杀、实时数据处理。
• 底层机制：JVM线程模型基于操作系统线程，线程池通过复用线程降低开销。
• 常见误区：忽视线程安全问题，如未使用同步机制导致数据竞争。
• 最佳实践：使用ThreadPoolExecutor自定义线程池，结合volatile或Atomic类保证可见性与原子性。

问题2：Spring Boot自动配置的原理是什么？

解析：

• 核心概念：基于条件注解（如@ConditionalOnClass）和spring.factories文件实现自动装配。
• 适用场景：快速搭建微服务或单体应用。
• 底层机制：启动时扫描类路径，匹配条件后加载Bean。
• 常见误区：过度依赖自动配置，忽略手动配置的必要性。
• 最佳实践：通过@EnableAutoConfiguration排除不必要的自动配置。

问题3：如何优化Spring MVC应用的性能？

解析：

• 核心概念：减少序列化开销、启用缓存、异步处理请求。
• 适用场景：高并发Web应用如内容社区。
• 底层机制：DispatcherServlet处理请求，HandlerInterceptor拦截请求。
• 常见误区：未启用Gzip压缩或CDN加速。
• 最佳实践：使用@Async实现异步处理，结合Redis缓存热点数据。

第二轮：微服务与数据库

问题1：Spring Cloud与Dubbo的优劣对比？

解析：

• 核心概念：Spring Cloud基于HTTP/REST，Dubbo基于RPC。
• 适用场景：Spring Cloud适合多云环境，Dubbo适合高性能内网通信。
• 底层机制：Spring Cloud依赖Eureka服务发现，Dubbo使用Zookeeper。
• 常见误区：忽视Dubbo的协议兼容性问题。
• 最佳实践：混合使用，网关层用Spring Cloud，内部服务用Dubbo。

问题2：分库分表的设计与实现。

解析：

• 核心概念：水平分表按数据行拆分，垂直分库按业务拆分。
• 适用场景：电商订单、支付流水等大数据量表。
• 底层机制：ShardingSphere或MyCat实现路由与聚合。
• 常见误区：未考虑跨库JOIN的性能问题。
• 最佳实践：使用分布式ID生成器避免主键冲突。

问题3：如何保证分布式事务的一致性？

解析：

• 核心概念：2PC、TCC、Saga、本地消息表。
• 适用场景：跨服务调用如金融转账。
• 底层机制：2PC依赖协调者，TCC通过预留资源实现。
• 常见误区：过度依赖强一致性，牺牲可用性。
• 最佳实践：根据业务容忍度选择最终一致性方案。

第三轮：消息队列与缓存

问题1：Kafka如何保证消息不丢失？

解析：

• 核心概念：生产者确认机制、Broker副本、消费者手动提交偏移量。
• 适用场景：日志收集、实时数据分析。
• 底层机制：ISR（In-Sync Replicas）列表维护副本同步。
• 常见误区：未配置acks=all导致生产者丢失消息。
• 最佳实践：监控Lag指标，及时处理积压。

问题2：Redis的持久化机制及选型建议。

解析：

• 核心概念：RDB快照与AOF日志。
• 适用场景：RDB适合备份，AOF适合高可靠性场景。
• 底层机制：RDB fork子进程生成快照，AOF追加写入命令。
• 常见误区：混合使用导致性能下降。
• 最佳实践：主从架构中主节点用AOF，从节点用RDB。

问题3：如何设计一个高并发的本地缓存方案？

解析：

• 核心概念：Caffeine或Guava Cache，结合过期策略与权重。
• 适用场景：高频读低频率写的业务如商品详情页。
• 底层机制：LRU或LFU算法淘汰数据。
• 常见误区：未考虑缓存穿透与雪崩。
• 最佳实践：多级缓存（本地+Redis），使用布隆过滤器防穿透。

总结

面试官评价候选人需结合技术深度与业务理解力，建议多参与开源项目积累实战经验。