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【41-50期】Java核心面试问题深度解析：从数据库优化到并发场景解决方案

article 2025/2/21 3:50:14

🚀 作者：“码上有前”
🚀 文章简介：Java
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文章题目：Java核心面试问题41-50期深度解析：从数据库优化到并发场景解决方案

摘要：
本篇文章详细解答了Java面试中第41-50期的高频技术问题，涵盖接口安全性设计、MySQL优化与索引应用、类加载原理、线程池异常处理、海量数据导入导出的方案及高并发接口解决方案。通过理论分析与实战代码结合，帮助开发者快速掌握这些关键知识点，在面试和实际开发中脱颖而出。

1. 业务开发时，接口不能对外暴露怎么办？

回答：
可通过鉴权机制限制接口访问，如采用IP白名单、访问令牌（token）或网关进行管理。

最佳实践：
通过Spring Security实现鉴权：

@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http.authorizeRequests()
            .antMatchers("/internal/**").hasIpAddress("192.168.1.0/24")
            .anyRequest().authenticated();
    }
}

2. 为什么不建议在MySQL中使用UTF-8？

回答：
MySQL的utf8编码实际上不支持4字节字符（如emoji），推荐使用utf8mb4以全面支持多字节字符。

最佳实践：
修改表字符集：

ALTER TABLE table_name CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

3. MySQL上亿大表如何优化？

回答：

分库分表：将数据拆分到多个库或表中；
创建合适的索引；
水平分区或垂直分区；
限制查询范围，如使用分页。

最佳实践：
按时间分区：

ALTER TABLE orders PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (
    PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022),
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023)
);

4. MySQL索引失效有哪些场景？

回答：

使用%开头的模糊查询；
数据类型不匹配；
使用函数操作字段；
OR条件未覆盖索引。

最佳实践：
避免索引失效：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%'; -- 索引生效

5. Java类加载过程是怎么样的？

回答：

加载：通过类加载器加载.class文件；
验证：校验字节码；
准备：为静态字段分配内存；
解析：符号引用转为直接引用；
初始化：执行类的<clinit>方法。

最佳实践：
自定义类加载器：

public class MyClassLoader extends ClassLoader {
    @Override
    protected Class<?> findClass(String name) {
        // 自定义加载逻辑
    }
}

6. 线程池执行的用户任务抛出异常会怎样？

回答：
任务抛出异常不会影响线程池运行，但可能导致任务丢失。

最佳实践：
捕获异常或自定义线程池：

public class LoggingThreadPool extends ThreadPoolExecutor {
    @Override
    protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
        if (t != null) {
            System.err.println("任务抛出异常：" + t.getMessage());
        }
    }
}

7. 线上MySQL的自增ID用尽怎么办？

回答：

更换ID生成策略（如UUID或雪花算法）；
增加ID步长；
使用分布式ID生成器。

最佳实践：
配置自增步长：

SET @@auto_increment_increment=10;

8. 为什么HashMap使用的时候注意容量？

回答：
当HashMap容量超过阈值时，会触发扩容，导致性能下降。扩容过程包括重新计算哈希和数据迁移。

最佳实践：
预估容量，避免频繁扩容：

Map<String, String> map = new HashMap<>(128);

9. 百万数据导入导出方案，怎么设计？

回答：

导入：批量插入+分片处理；
导出：流式读取+分段处理。

最佳实践：
使用JDBC批量插入：

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO users (name) VALUES (?)");
for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
    pstmt.setString(1, data.get(i));
    pstmt.addBatch();
    if (i % 1000 == 0) pstmt.executeBatch();
}

10. 海量请求下的接口并发解决方案

回答：

限流：如漏桶算法或令牌桶算法；
缓存：减少数据库查询；
异步处理：将请求写入队列异步执行；
分布式锁：控制并发更新。

最佳实践：
结合Redis限流：

String key = "rate_limit:" + userId;
if (redis.incr(key) > MAX_REQUESTS) {
    throw new RuntimeException("请求过多");
}
redis.expire(key, 1, TimeUnit.SECONDS);