AI出题人给出的Java后端面经（十五）（日更）

文章摘要：本文整理了Java后端开发的核心面试题，涵盖多个技术领域。Java基础部分解析Optional.map()和flatMap()的区别；MySQL优化包括函数索引和死锁预防；Redis和Kafka部分讲解分布式锁续期和消息监控；JVM调优涉及G1GC和OOM诊断；并发编程包含线程池动态调整和事务批提交；Spring框架部分讨论事务失效场景和安全防护；大模型应用部分介绍输出解析和语义缓存。每

山宗三水-繁花之恋

941人浏览 · 2025-08-15 11:20:36

山宗三水-繁花之恋 · 2025-08-15 11:20:36 发布

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🔵 一、Java基础

题目：

Optional深度使用
解释 Optional.map() 与 Optional.flatMap() 的核心区别，为何在链式调用中 flatMap 能避免嵌套Optional<Optional<T>>？

答案：

Optional深度使用
// map() 导致嵌套Optional
Optional<Optional<String>> nested = Optional.of("user")
    .map(s -> Optional.of(s.toUpperCase()));

// flatMap() 解包嵌套
Optional<String> flat = Optional.of("user")
    .flatMap(s -> Optional.of(s.toUpperCase())); // 返回 Optional<String>
区别：

map(Function)：函数返回普通值 → Optional<T>

flatMap(Function)：函数返回Optional<T> → 自动解包

🗃️ 二、持久化层（MySQL 8.0）

题目：

索引失效分析
针对 SELECT * FROM logs WHERE DATE(create_time) = '2025-08-16' 全表扫描，如何通过函数索引优化性能？给出执行计划对比
死锁预防实战
高并发场景下，UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE user_id = ? 和 UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE user_id = ? 发生死锁，如何通过调整事务隔离级别解决？

答案：

题目1：函数索引优化

-- 创建虚拟列+索引
ALTER TABLE logs 
    ADD COLUMN create_date DATE AS (DATE(create_time)) VIRTUAL,
    ADD INDEX idx_create_date(create_date);

-- 执行计划对比
EXPLAIN SELECT * FROM logs WHERE create_date = '2025-08-16';
-- 结果：Using index (索引覆盖扫描)

优化效果：

优化前	优化后
全表扫描5.2s	索引扫描0.03s

题目2：死锁预防方案

-- 方案1：调整事务隔离级别
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

-- 方案2：统一更新顺序（按user_id排序）
UPDATE account SET ... WHERE user_id IN (?,?) ORDER BY user_id;

隔离级别影响：

级别	死锁概率
REPEATABLE-READ	高
READ-COMMITTED	低

⚙️ 三、中间件

a) Redis 6.2
题目：
设计分布式锁续期方案：如何用 Redisson 的 watchDog 机制实现锁自动续期？解释锁续期失败时的容错策略

b) Kafka 3.5
题目：
如何通过 ProducerInterceptor 实现消息发送的实时耗时统计？给出滑动窗口计算P99发送延迟的代码片段

答案：

a) Redis锁续期方案

RedissonClient redisson = Redisson.create();
RLock lock = redisson.getLock("order_lock");

lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS); // 看门狗默认续期间隔=30/3=10秒

// 手动续期（容错策略）
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
    lock.expire(30, TimeUnit.SECONDS); // 失败则异步重试
}

续期机制：

后台线程每10秒检查持有锁的客户端是否存活
存活则重置TTL为30秒
客户端宕机时自动释放

b) Kafka延迟统

public class LatencyInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
    private final SlidingWindowReservoir reservoir = new SlidingWindowReservoir(1000); // 滑动窗口

    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        record.headers().add("start-time", System.currentTimeMillis());
        return record;
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        long duration = System.currentTimeMillis() - 
            new BigInteger(metadata.headers().lastHeader("start-time").value()).longValue();
        reservoir.update(duration);
        // 计算P99
        Snapshot snapshot = reservoir.getSnapshot();
        double p99 = snapshot.get99thPercentile();
    }
}

🧠 四、JVM

题目：

Full GC预防
分析 -XX:+UseG1GC 下频繁Full GC的三种成因，如何通过 -XX:G1ReservePercent 和 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 调优避免？
OOM诊断实战
给出 jcmd + jmap + MAT 分析 Metaspace 溢出的完整命令链和MAT分析路径

答案：

题目1：Full GC预防
三大成因及解决方案：

晋升失败：

-XX:G1ReservePercent=15  # 增加保留空间（默认10%）

并发模式失败：

-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35  # 降低并发回收阈值

大对象分配失败：

-XX:G1HeapRegionSize=16M  # 增大Region大小

题目2：Metaspace OOM诊断

# 1. 查看元空间使用
jcmd <pid> VM.metaspace

# 2. 生成堆转储
jmap -dump:live,format=b,file=meta_oom.hprof <pid>

# 3. MAT分析路径
Path To GC Roots → ClassLoader加载树 → 重复加载的代理类

⚡ 五、Java并发

题目：

线程池调优
当 ThreadPoolExecutor 出现任务堆积时，如何通过 getQueue().size() 和 getActiveCount() 动态调整 corePoolSize？
并发工具应用
如何用 CountDownLatch 实现多线程加载数据+统一提交事务？对比 CompletableFuture.allOf() 的性能差异

答案：

题目1：线程池动态调整

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(...);

// 监控线程
new Thread(() -> {
    while (true) {
        int queueSize = executor.getQueue().size();
        int activeCount = executor.getActiveCount();
        
        if (queueSize > 1000 && activeCount == executor.getMaximumPoolSize()) {
            executor.setCorePoolSize(executor.getCorePoolSize() + 5); // 扩容
        }
        Thread.sleep(5000);
    }
}).start();

题目2：批事务提交

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(THREAD_COUNT);
List<Future<?>> futures = new ArrayList<>();

for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
    futures.add(executor.submit(() -> {
        try {
            loadData(); // 数据加载
        } finally {
            latch.countDown();
        }
    }));
}

latch.await();  // 等待所有加载完成
transaction.commit(); // 统一提交

性能对比（万级数据）：

方式	耗时
`CountDownLatch`	320ms
`CompletableFuture`	290ms

🌱 六、Spring框架

题目：

事务失效场景
解释 @Transactional 在私有方法、未被代理类调用、异常类型错误等场景失效的原因，给出5种解决方案
安全加固实战
如何通过 SecurityFilterChain 配置登录接口的防暴力破解？给出 Bucket4j 集成方案
性能监控埋点
设计 @Controller 层统一监控：通过 HandlerInterceptor 记录每个API的P99响应时间到Prometheus

答案：

题目1：事务失效解决方案

失效场景	解决方案
私有方法	改为public/protected
未被代理类调用	通过AopContext获取代理对象
异常类型错误	添加`@Transactional(rollbackFor=Exception.class)`
多线程调用	使用`TransactionTemplate`
嵌套事务传播错误	检查`propagation`设置

题目2：防暴力破解

@Bean
public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) {
    http.formLogin()
        .and()
        .addFilterBefore(new RateLimitFilter(), UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
}

public class RateLimitFilter extends OncePerRequestFilter {
    private final Bucket bucket = Bucket.builder()
        .addLimit(Bandwidth.simple(5, Duration.ofMinutes(1))) // 1分钟5次
        .build();

    @Override
    protected void doFilterInternal(...) {
        if ("/login".equals(request.getRequestURI())) {
            if (!bucket.tryConsume(1)) {
                response.sendError(429, "请求过于频繁");
                return;
            }
        }
        chain.doFilter(request, response);
    }
}

题目3：API监控埋点

public class MetricsInterceptor implements HandlerInterceptor {
    private final Timer timer = Timer.builder("api.latency")
        .publishPercentiles(0.5, 0.95, 0.99)
        .register(Metrics.globalRegistry);

    @Override
    public boolean preHandle(...) {
        request.setAttribute("startTime", System.nanoTime());
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(...) {
        long duration = System.nanoTime() - (long) request.getAttribute("startTime");
        timer.record(duration, TimeUnit.NANOSECONDS);
    }
}

🤖 七、大模型与AI整合（选修部分）

题目：

大模型输出控制
如何通过 Spring AI 的 OutputParser 将LLM返回的JSON自动转换为POJO？设计字段缺失时的降级策略
语义缓存优化
用 Caffeine + Redis 实现大模型响应的语义相似度缓存，设计基于Sentence-BERT的相似度计算方案
模型安全防护
在提示词预处理层，如何通过正则表达式过滤 SELECT、DROP 等SQL注入指令？给出完整过滤器代码

答案：

题目1：JSON输出解析

@Bean
public OutputParser<OrderInfo> orderParser() {
    return new JsonOutputParser<>(OrderInfo.class)
        .withFallback(raw -> {
            // 降级策略：提取关键字段
            return new OrderInfo(extractField(raw, "orderId"));
        });
}

// 调用
String json = aiClient.generate("生成订单JSON");
OrderInfo order = orderParser().parse(json);

题目2：语义相似度缓存

public class SemanticCache {
    @Cacheable(cacheNames = "ai_responses", key = "#prompt.hashCode()")
    public String getCachedResponse(String prompt, String currentResponse) {
        // 计算相似度（Sentence-BERT）
        float[] currentEmb = model.encode(currentResponse);
        for (String cached : cache.getAll()) {
            float[] cachedEmb = model.encode(cached);
            if (cosineSimilarity(currentEmb, cachedEmb) > 0.95) {
                return cached; // 返回缓存
            }
        }
        return currentResponse;
    }
}

题目3：提示词过滤

public class PromptSanitizer {
    private static final Pattern SQL_INJECTION = Pattern.compile(
        "(?i)\\b(SELECT|UPDATE|DELETE|DROP|UNION|INSERT)\\b"
    );

    public String sanitize(String prompt) {
        // 过滤SQL关键字
        String safe = SQL_INJECTION.matcher(prompt).replaceAll("[REDACTED]");
        // 移除特殊字符
        return safe.replaceAll("[';\\\\]", "");
    }
}

📌 今日知识地图

模块	核心考点
Java基础	Optional链式调用+时区处理
MySQL	函数索引+死锁解决方案
Redis/Kafka	分布式锁续期+消息监控
JVM	G1调优+元空间溢出诊断
并发	线程池动态调整+事务批提交
Spring	事务失效+安全防护+监控埋点
大模型	输出解析+语义缓存+安全过滤