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Java项目面试遇见试题总结

article 2025/2/25 5:52:51

1. 项目经验相关

腾讯、巨量等平台流量功能设计与优化：

你在项目中具体负责了哪些模块？能详细描述一下你独立承担的后端开发任务吗？

负责模块：我主要负责流量数据的采集、处理和展示模块。具体包括数据采集接口的开发、数据清洗和转换、以及数据可视化展示。
后端开发任务：独立完成了数据采集接口的设计与实现，使用SpringBoot框架搭建了RESTful API，通过Mybatis-plus进行数据库操作，确保数据的高效存储和查询。此外，还负责了数据清洗和转换的逻辑开发，确保数据的准确性和一致性。

你在系统重构过程中遇到了哪些挑战？是如何解决的？

挑战：在系统重构过程中，最大的挑战是原有代码的耦合度较高，难以进行模块化拆分。
解决方案：通过引入设计模式（如工厂模式、策略模式）和依赖注入（DI）技术，逐步解耦原有代码。同时，使用单元测试和集成测试确保重构后的代码功能正常。

你如何设计和优化流量管理系统的？具体采用了哪些技术手段？

设计：采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务模块，如数据采集服务、数据处理服务、数据展示服务等。
优化：使用Redis缓存热点数据，减少数据库查询压力；通过RabbitMQ实现异步消息处理，提高系统的响应速度；使用Elasticsearch进行全文检索，提升查询效率。

你在项目中如何使用爬虫技术自动检索分词、统计词频与特定ID的？遇到过哪些技术难点？

使用：使用Python的Scrapy框架编写爬虫脚本，自动抓取目标网站的数据，并通过Jieba库进行分词处理，统计词频和特定ID。
难点：主要难点是反爬虫机制的应对，如IP封禁、验证码等。通过使用代理IP池和验证码识别技术（如Tesseract）解决这些问题。

你是如何使用RabbitMQ实现消息的异步处理的？有没有遇到过消息丢失或重复消费的问题？

使用：在系统中，将耗时操作（如数据清洗、转换）封装为消息，通过RabbitMQ进行异步处理。使用消息确认机制（ACK）确保消息的可靠传输。
问题：遇到过消息丢失和重复消费的问题。通过配置消息持久化和消费者幂等性处理，解决了这些问题。

你如何利用OpenAI API自动生成与关键词相关的内容？在这个过程中遇到过哪些问题？

使用：通过调用OpenAI的GPT-3 API，传入关键词，自动生成相关内容。使用Python编写脚本，处理API返回的数据，并进行格式化输出。
问题：主要问题是API调用频率限制和响应时间较长。通过使用异步调用和缓存机制，优化了API的使用效率。

凌势代驾项目：

你在微服务架构设计中是如何进行模块化拆分的？具体拆分了哪些模块？

拆分：根据业务功能将系统拆分为多个微服务模块，如用户服务、订单服务、支付服务、司机服务等。每个模块独立部署，通过API网关进行统一管理和调用。

你如何设计服务网关的统一鉴权与路由？支持多角色权限隔离的具体实现是什么？

设计：使用Spring Cloud Gateway作为API网关，实现统一鉴权和路由。通过JWT（JSON Web Token）进行身份验证，结合Spring Security实现多角色权限隔离。
实现：在网关中配置路由规则，根据用户角色（如乘客、司机、管理员）进行权限验证，确保只有授权用户可以访问特定资源。

你在处理微信支付回调与资金分账的复杂事务场景时，如何保证数据一致性？使用了哪些分布式事务方案？

保证一致性：使用分布式事务框架Seata，确保支付和分账操作的事务一致性。通过TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，处理微信支付回调与资金分账的复杂事务场景。
方案：在支付回调时，先进行预扣款操作（Try），确认支付成功后进行资金分账（Confirm），若支付失败则取消预扣款（Cancel）。

你是如何基于Redis Geo实现司机位置实时更新与附近司机匹配的？遇到过哪些性能问题？

实现：使用Redis的GEO数据结构存储司机的位置信息，通过GEORADIUS命令查询附近司机。实时更新司机位置，确保匹配结果的准确性。
性能问题：主要问题是Redis的GEO查询性能在高并发场景下可能下降。通过优化Redis的配置和增加Redis实例，提升了查询性能。

你如何利用Redisson分布式锁解决司机抢单的并发冲突问题？抢单成功率提升到99.9%的具体优化措施是什么？

解决：使用Redisson的分布式锁，确保同一订单在同一时间只能被一个司机抢到。通过锁的超时机制和重试策略，减少锁的竞争。
优化：优化锁的粒度和锁的持有时间，减少锁的争用；通过异步处理和批量操作，提高抢单的并发处理能力。

你如何通过RabbitMQ实现订单超时自动取消的？异步编排是如何优化多服务调用链路的？

实现：在订单创建时，发送延迟消息到RabbitMQ，消息在指定时间后触发订单超时取消操作。通过消息的TTL（Time-To-Live）和死信队列实现延迟消息。
优化：使用异步编排框架（如CompletableFuture）优化多服务调用链路，减少同步等待时间，提高系统的响应速度。

你在安全与风控体系中如何集成Spring Security + OAuth2.0实现多端统一认证？具体的安全措施有哪些？

集成：使用Spring Security和OAuth2.0实现多端统一认证。通过JWT进行身份验证，结合OAuth2.0的授权码模式，确保用户身份的安全性。
安全措施：使用HTTPS加密通信，防止数据泄露；配置CORS（跨域资源共享）策略，防止跨站攻击；使用CSRF（跨站请求伪造）防护，确保请求的合法性。

你如何设计人脸核验流水线？静态活体检测与人员库比对的实现细节是什么？

设计：设计人脸核验流水线，包括图像采集、预处理、特征提取、活体检测和人员库比对等步骤。使用OpenCV进行图像处理，通过深度学习模型进行特征提取和活体检测。
实现：静态活体检测通过分析图像的纹理和深度信息，判断是否为活体；人员库比对通过计算人脸特征的相似度，确定身份信息。

你在数据库性能调优中如何使用ShardingSphere-JDBC实现订单表分库分表？读写分离和Redis缓存是如何降低数据库负载的？

使用：使用ShardingSphere-JDBC实现订单表的分库分表，根据订单ID进行分片，确保数据均匀分布。通过读写分离，将读操作和写操作分配到不同的数据库实例，减少单点压力。
降低负载：使用Redis缓存热点数据，减少数据库的查询压力。通过缓存预热和缓存淘汰策略，确保缓存的有效性和一致性。

2. 技术栈相关

SpringBoot：

你在项目中使用SpringBoot的哪些特性？如何配置和管理SpringBoot应用？

特性：使用SpringBoot的自动配置、依赖注入、AOP（面向切面编程）、事务管理、RESTful API等特性。
配置和管理：通过application.properties或application.yml文件进行配置，使用Spring Boot Actuator进行应用监控和管理。

你如何理解SpringBoot的自动配置机制？能举例说明吗？

理解：SpringBoot的自动配置机制通过条件注解（如@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean）根据类路径下的依赖自动配置Bean。
举例：例如，当类路径下存在DataSource类时，SpringBoot会自动配置数据源相关的Bean，如JdbcTemplate。

你在SpringBoot中如何处理异常？如何自定义异常处理？

处理：使用@ControllerAdvice和@ExceptionHandler注解全局处理异常，返回统一的错误响应。
自定义：通过继承RuntimeException类，定义自定义异常，并在全局异常处理器中捕获和处理。

Mybatis-plus：

你在项目中使用Mybatis-plus的哪些功能？如何优化Mybatis-plus的查询性能？

功能：使用Mybatis-plus的CRUD接口、分页查询、条件构造器（Wrapper）、逻辑删除等功能。
优化：通过使用索引、优化SQL语句、减少查询字段、使用缓存等手段优化查询性能。

你如何理解Mybatis-plus的Wrapper机制？能举例说明吗？

理解：Wrapper机制通过链式调用构建查询条件，简化了复杂查询的编写。
举例：例如，使用QueryWrapper构建查询条件：new QueryWrapper<User>().eq("name", "John").ge("age", 18)。

MySQL：

你在项目中如何进行MySQL的性能优化？具体使用了哪些索引策略？

优化：通过使用索引、优化SQL语句、分库分表、读写分离等手段进行性能优化。
索引策略：使用B+树索引、复合索引、覆盖索引等策略，确保查询的高效性。

你如何处理MySQL的事务？如何保证事务的ACID特性？

处理：使用@Transactional注解管理事务，确保操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
保证：通过事务的隔离级别（如READ COMMITTED、REPEATABLE READ）和锁机制（如行锁、表锁）保证ACID特性。

你如何进行MySQL的分库分表？具体使用了哪些工具和策略？

分库分表：使用ShardingSphere-JDBC进行分库分表，根据业务需求（如用户ID、订单ID）进行分片。
策略：使用哈希分片、范围分片等策略，确保数据的均匀分布和查询的高效性。

RabbitMQ：

你在项目中如何使用RabbitMQ进行消息队列的管理？如何保证消息的可靠传输？

使用：使用RabbitMQ进行异步消息处理，通过消息确认机制（ACK）确保消息的可靠传输。
保证：通过消息持久化、生产者确认、消费者确认等手段保证消息的可靠传输。

你如何处理RabbitMQ中的消息堆积问题？如何设计消息的消费策略？

处理：通过增加消费者、优化消费者处理逻辑、设置消息TTL等手段处理消息堆积问题。
设计：使用批量消费、异步消费、消息优先级等策略，确保消息的高效处理。

Redis：

你在项目中使用Redis的哪些功能？如何保证Redis的高可用性？

功能：使用Redis的缓存、分布式锁、消息队列、计数器等功能。
保证：通过Redis Sentinel或Redis Cluster实现高可用性，确保服务的连续性和数据的可靠性。

你如何处理Redis的缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩问题？

处理：通过布隆过滤器防止缓存穿透，使用互斥锁防止缓存击穿，设置不同的缓存过期时间防止缓存雪崩。

MongoDB：

你在项目中使用MongoDB存储哪些数据？如何优化MongoDB的读写性能？

存储：使用MongoDB存储非结构化数据，如日志、订单轨迹、用户行为数据等。
优化：通过索引、分片、副本集等手段优化MongoDB的读写性能。

你如何处理MongoDB的分片和副本集？

处理：通过配置分片键和分片策略，确保数据的均匀分布；通过配置副本集，确保数据的高可用性和容错性。

Swagger及Knife4j：

你如何使用Swagger和Knife4j进行API文档管理？如何保证API文档的实时更新？

使用：使用Swagger生成API文档，通过Knife4j增强文档的可读性和交互性。
保证：通过自动化脚本和CI/CD工具，确保API文档的实时更新。

Postman：

你如何使用Postman进行API测试？如何编写高效的测试代码？

使用：使用Postman进行API的请求和响应测试，通过环境变量和集合管理测试用例。
编写：通过编写自动化测试脚本，使用断言和变量，确保测试的高效性和准确性。

Selenium：

你如何使用Selenium进行自动化测试？如何设计测试用例？

使用：使用Selenium进行Web应用的自动化测试，通过编写测试脚本模拟用户操作。
设计：通过设计测试用例，覆盖不同的业务场景，确保测试的全面性和有效性。

3. 并发与性能优化

你在高并发场景下如何进行性能优化？具体使用了哪些技术手段？

优化：通过使用缓存、异步处理、负载均衡、数据库优化等手段进行性能优化。
技术手段：使用Redis缓存热点数据，通过消息队列进行异步处理，使用Nginx进行负载均衡，优化数据库查询和索引。

你如何处理分布式系统中的并发问题？如何保证数据的一致性？

处理：通过分布式锁、乐观锁、悲观锁等手段处理并发问题。
保证：通过分布式事务（如Seata）、消息队列、最终一致性等手段保证数据的一致性。

你如何进行系统的压力测试？如何分析系统的瓶颈？

压力测试：使用JMeter或Gatling进行压力测试，模拟高并发场景，测试系统的性能。
分析：通过监控工具（如Prometheus、Grafana）分析系统的瓶颈，如CPU、内存、磁盘IO、网络等。

4. 安全与风控

你在项目中如何进行安全防护？具体使用了哪些安全技术？

防护：通过使用HTTPS、JWT、OAuth2.0、CSRF防护等手段进行安全防护。
技术：使用Spring Security进行身份验证和授权，使用OAuth2.0进行多端统一认证，使用CSRF防护防止跨站请求伪造。

你如何处理用户认证与授权？如何设计安全的API接口？

处理：通过JWT进行用户认证，结合Spring Security进行授权，确保用户身份的合法性和权限的合理性。
设计：通过使用HTTPS加密通信，设置API访问权限，使用OAuth2.0进行授权，确保API接口的安全性。

你如何进行风控系统的设计？具体使用了哪些风控策略？

设计：通过设计风控规则，如用户行为分析、异常检测、黑名单管理等，确保系统的安全性。
策略：使用机器学习模型进行异常检测，通过规则引擎进行风控规则的执行，确保风控系统的有效性和实时性。

5. 数据库与存储

你在项目中如何进行数据库的设计与优化？具体使用了哪些数据库技术？

设计：通过ER图设计数据库表结构，确保数据的完整性和一致性。
优化：通过使用索引、分库分表、读写分离、缓存等手段优化数据库性能。
技术：使用MySQL、Redis、MongoDB等数据库技术，确保数据的高效存储和查询。

你如何处理非结构化数据的存储与查询？具体使用了哪些存储技术？

处理：通过使用MongoDB存储非结构化数据，使用Elasticsearch进行全文检索，确保数据的高效存储和查询。
技术：使用MongoDB的分片和副本集，确保数据的高可用性和容错性；使用Elasticsearch的倒排索引，确保查询的高效性。

6. 分布式系统

你如何理解分布式系统的CAP理论？在项目中如何权衡一致性、可用性和分区容错性？

理解：CAP理论指出，分布式系统无法同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。
权衡：在项目中，根据业务需求进行权衡。例如，在支付系统中，优先保证一致性和分区容错性；在内容分发系统中，优先保证可用性和分区容错性。

你如何处理分布式系统中的数据一致性问题？具体使用了哪些分布式事务方案？