AI出题人给出的Java后端面经（十四）（日更）

查看GC Root路径→未移除的ThreadLocal引用。锁降级的使用场景及代码实现，为何写锁降级读锁是安全的？时任务被拒绝执行的四种场景，给出饱和策略选型建议。实现高并发库存扣减？统计Controller方法的P99响应时间？针对 16GB 堆内存的电商服务，如何设置。：写锁释放前获取读锁，可防止其他写操作干扰。替代实现线程安全归约？未移除导致 OOM 的完整诊断流程。失效的根本原因，给出两种

山宗三水-繁花之恋

669人浏览 · 2025-08-14 11:10:21

山宗三水-繁花之恋 · 2025-08-14 11:10:21 发布

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🔵 一、Java基础

题目：函数式编程

Stream 操作中 .parallel() 引发线程安全问题，如何用 Collectors.toConcurrentMap 替代实现线程安全归约？给出代码示例。

答案：

Map<Integer, String> result = dataList.parallelStream()
    .collect(Collectors.toConcurrentMap(
        User::getId, 
        User::getName,
        (oldVal, newVal) -> oldVal  // 解决key冲突
    ));

🗃️ 二、持久化层（MySQL 8.0）

题目：

索引失效场景
解释 WHERE status = 1 OR amount > 100 导致联合索引 (status, amount) 失效的根本原因，给出两种优化方案
事务隔离实战
在 REPEATABLE-READ 级别下，如何通过 SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED 实现高并发库存扣减？对比悲观锁与乐观锁性能差异

答案：

题目1：索引失效优化
失效原因：OR条件导致索引无法同时使用
优化方案：
UNION分治：
SELECT * FROM orders WHERE status = 1
UNION ALL
SELECT * FROM orders WHERE amount > 100 AND status != 1
生成列索引：
ALTER TABLE orders ADD COLUMN status_amount INT AS (IF(status=1 OR amount>100, 1, NULL));
CREATE INDEX idx_status_amount ON orders(status_amount);
题目2：高并发库存扣减
START TRANSACTION;
SELECT stock FROM inventory WHERE product_id = 1001 FOR UPDATE SKIP LOCKED; -- 跳过被锁行
UPDATE inventory SET stock = stock - 1 WHERE product_id = 1001;
COMMIT;
性能对比（QPS = 1000请求）：

方案平均耗时死锁概率

悲观锁 35ms 0.1%

乐观锁 28ms 12%重试

方案	平均耗时	死锁概率
悲观锁	35ms	0.1%
乐观锁	28ms	12%重试

⚙️ 三、中间件

a) Redis 6.2
题目：
设计分布式会话：如何用 Redis Hash + Redisson 实现会话续期和踢出登录功能？给出 Lua 脚本原子操作方案

b) Kafka 3.5
题目：
如何通过 ConsumerRebalanceListener 实现分区再平衡时的消费位移校准？解释 isolation.level=read_committed 防止脏读的底层机制

答案：

a) Redis会话管理

-- 续期Lua脚本
local key = KEYS[1]
local newExpire = ARGV[1]
if redis.call('EXISTS', key) == 1 then
    redis.call('EXPIRE', key, newExpire)
    return 1
end
return 0

-- 踢出登录（Java代码）
RMap<String, Session> sessionMap = redisson.getMap("sessions");
sessionMap.remove(sessionId);  // 自动广播删除事件

b) Kafka位移校准
答案

consumer.subscribe(topics, new ConsumerRebalanceListener() {
    public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {
        // 提交当前位移
        consumer.commitSync(); 
    }
    
    public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {
        // 从DB加载历史位移
        long offset = loadOffsetFromDB(partitions);
        consumer.seek(partition, offset);
    }
});

read_committed防脏读：

只暴露已提交事务的消息
Broker通过__transaction_state内部Topic追踪事务状态

🧠 四、JVM

题目：

G1 调优实战
针对 16GB 堆内存的电商服务，如何设置 -XX:MaxGCPauseMillis 和 -XX:G1NewSizePercent 平衡吞吐量与延迟？
内存泄漏排查
给出 jmap + MAT 分析 ThreadLocal 未移除导致 OOM 的完整诊断流程

答案：

题目1：G1调优实战
# 16GB堆电商服务推荐配置：
-XX:+UseG1GC 
-XX:MaxGCPauseMillis=200   # 目标暂停时间
-XX:G1NewSizePercent=30    # 新生代最小占比
-XX:G1MaxNewSizePercent=50 # 新生代最大占比
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45 # 并发回收阈值
平衡效果：

GC暂停 ≤ 200ms

吞吐量 > 95%

题目2：ThreadLocal泄漏排查
诊断流程：
jmap -dump:format=b,file=oom.hprof <pid>

MAT分析：

查找ThreadLocal$Entry对象

查看GC Root路径→未移除的ThreadLocal引用
修复代码：
try {
    threadLocal.set(data);
    // ...
} finally {
    threadLocal.remove(); // 必须清理
}

⚡ 五、Java并发

题目：

线程池陷阱
分析 ThreadPoolExecutor 配置 corePoolSize=10, maxPoolSize=100 时任务被拒绝执行的四种场景，给出饱和策略选型建议
锁优化
解释 ReentrantReadWriteLock 锁降级的使用场景及代码实现，为何写锁降级读锁是安全的？

答案：

题目1：线程池陷阱
拒绝执行的四种场景：

工作线程数 ≥ corePoolSize 且队列满

工作线程数 ≥ maxPoolSize

线程池处于SHUTDOWN状态

任务抛出RejectedExecutionException

饱和策略选型：

策略适用场景

AbortPolicy(默认) 需快速失败

CallerRunsPolicy 避免任务丢失

DiscardOldestPolicy 允许丢弃旧任务

题目2：锁降级实现
ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
rwl.writeLock().lock();  // 获取写锁
try {
    // 写操作...
    rwl.readLock().lock(); // 降级开始（在写锁内获取读锁）
} finally {
    rwl.writeLock().unlock(); // 降级完成（写锁释放，仍持有读锁）
}

try {
    // 读操作（仍受读锁保护）
} finally {
    rwl.readLock().unlock();
}
安全性：写锁释放前获取读锁，可防止其他写操作干扰

策略	适用场景
`AbortPolicy`(默认)	需快速失败
`CallerRunsPolicy`	避免任务丢失
`DiscardOldestPolicy`	允许丢弃旧任务

🌱 六、Spring框架（Spring Boot 3.x）

题目：

事务传播机制
当 @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW) 嵌套调用时，如何通过 TransactionSynchronizationManager 避免死锁？
安全配置
设计 Spring Security 的权限缓存方案：如何用 RedisCacheManager 实现 UserDetailsService 的权限信息10分钟刷新？
云原生监控
集成 Micrometer + Prometheus：如何通过 @Timed 统计Controller方法的P99响应时间？

答案：

题目1：事务传播防死锁
答案：

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void updateOrder(Order order) {
    // 检查事务状态
    if (TransactionSynchronizationManager.isActualTransactionActive()) {
        // 提交当前事务避免死锁
        TransactionAspectSupport.currentTransactionStatus().flush();
    }
    // 业务逻辑
}

题目2：权限缓存方案

@Bean
public UserDetailsService userDetailsService() {
    return username -> {
        String cacheKey = "userDetails::" + username;
        return redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey, () -> 
            dbUserDetailsService.loadUserByUsername(username), 
            10, TimeUnit.MINUTES // 缓存10分钟
        );
    };
}

题目3：P99监控配置

@Configuration
public class MetricsConfig {
    @Bean
    public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
        return new TimedAspect(registry);
    }
}

@RestController
public class OrderController {
    @Timed(value = "order.query", 
           percentiles = {0.5, 0.95, 0.99} // 统计P50/P95/P99
    )
    @GetMapping("/orders")
    public List<Order> query() { ... }
}

PromQL检测慢查询：
histogram_quantile(0.99, sum(rate(order_query_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 1

🤖 七、大模型与AI整合(选修部分)

题目：

限流容错设计
针对 OpenAI API 的 429 错误，如何通过 Resilience4j 的 RateLimiter + Retry 实现指数退避重试？
向量检索落地
如何用 Spring Data JPA + pgvector 扩展实现商品语义搜索？给出 @Query 调用 <=> 余弦相似度算子的示例
提示工程安全
在 @Service 层设计提示词过滤：如何通过 OWASP ESAPI 防御大模型注入攻击？

答案：

题目1：限流容错设计

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.of("openai", 
    RateLimiterConfig.custom()
        .limitRefreshPeriod(Duration.ofSeconds(10))
        .limitForPeriod(5) // 10秒5次
        .timeoutDuration(Duration.ZERO) // 立即失败
        .build());

Retry retry = Retry.of("openai", 
    RetryConfig.custom()
        .maxAttempts(3)
        .intervalFunction(IntervalFunction.ofExponentialBackoff(500, 2)) // 指数退避
        .retryOnException(e -> ((OpenAIException)e).getCode() == 429)
        .build());

Supplier<Completion> supplier = () -> openAIService.complete(prompt);
Completion result = Decorators.ofSupplier(supplier)
    .withRetry(retry)
    .withRateLimiter(rateLimiter)
    .get();

题目2：向量检索实现

public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {
    @Query(value = "SELECT * FROM products ORDER BY embedding <=> :embedding LIMIT 10", 
           nativeQuery = true)
    List<Product> findSimilarProducts(@Param("embedding") float[] embedding);
}

// 调用
float[] queryEmbedding = model.encode("防水运动鞋");
productRepository.findSimilarProducts(queryEmbedding);

题目3：提示词过滤

@Service
public class PromptService {
    private static final Encoder esapiEncoder = ESAPI.encoder();
    
    public String sanitizePrompt(String input) {
        // 1. 过滤HTML/JS
        String safe = esapiEncoder.encodeForJavaScript(
            esapiEncoder.encodeForHTML(input)
        );
        // 2. 移除敏感命令
        return safe.replaceAll("(?i)(delete|drop|system)", "");
    }
}

📌 今日知识地图

模块	核心考点
Java基础	Stream线程安全
MySQL	索引优化+高并发事务
Redis/Kafka	会话管理+消费语义
JVM	G1调优+内存泄漏排查
并发	线程池+读写锁降级
Spring微服务	事务传播+安全缓存+监控埋点
大模型	限流设计+向量检索+安全防护