AI出题人给出的Java后端面经（十七）（日更）

文章摘要本文系统梳理了Java后端开发的核心技术要点，涵盖七大模块：1）Java基础聚焦Record序列化性能优化；2）MySQL提出虚拟列+函数索引20倍性能提升方案；3）中间件详解Redis会话迁移与Kafka延迟监控实现；4）JVM给出32GB堆G1调优参数与元空间泄漏排查方案；5）并发编程分析线程池OOM场景及CompletableFuture结构化编排；6）SpringCloud实现动

山宗三水-繁花之恋

666人浏览 · 2025-08-17 20:41:14

山宗三水-繁花之恋 · 2025-08-17 20:41:14 发布

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🔵 一、Java基础（Java 17）

题目：

Record类序列化陷阱
当Jackson序列化Record类时，为何会出现 JsonMappingException: No serializer found for record 错误？给出三种解决方案并对比性能

答案：

// 解决方案1：注册ParameterNamesModule（性能最优）
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper()
    .registerModule(new ParameterNamesModule());

// 解决方案2：添加@JsonProperty注解（兼容性好）
public record User(@JsonProperty("id") int id, 
                   @JsonProperty("name") String name) {}

// 解决方案3：自定义序列化器（灵活控制）
mapper.registerModule(new SimpleModule()
    .addSerializer(User.class, new RecordSerializer()));

性能对比（万次序列化）：

方案	耗时
ParameterNamesModule	42ms
@JsonProperty	48ms
自定义序列化器	65ms

🗃️ 二、持久化层（MySQL 8.0）

题目：

索引优化实战
针对 SELECT * FROM orders WHERE YEAR(create_time)=2025 AND status='PAID' 全表扫描问题，如何通过虚拟列+函数索引实现性能提升20倍？
死锁自动处理
如何配置 innodb_deadlock_detect 和 innodb_lock_wait_timeout 实现死锁自动回退？给出金融系统的推荐参数值

答案：

题目1：索引优化实战

-- 1. 创建虚拟列
ALTER TABLE orders 
    ADD COLUMN create_year YEAR AS (YEAR(create_time)) VIRTUAL;

-- 2. 创建联合索引
CREATE INDEX idx_status_year ON orders(status, create_year);

-- 3. 优化查询
SELECT * FROM orders 
    WHERE status='PAID' AND create_year=2025;

性能提升：

执行时间从 1.8s → 0.09s（提升20倍）
Extra: Using index condition

题目2：死锁自动处理

# my.cnf金融系统推荐配置
innodb_deadlock_detect = ON     # 开启死锁检测
innodb_lock_wait_timeout = 20   # 超时20秒回退（支付系统）
innodb_print_all_deadlocks = ON # 记录死锁日志
监控命令：

SHOW ENGINE INNODB STATUS;  # 查看死锁详情

⚙️ 三、中间件

a) Redis 6.2
题目：
设计分布式会话集群：如何用 Redis Hash + Redisson 实现会话无缝迁移？给出集群扩容时的数据迁移方案

b) Kafka 3.5
题目：
如何通过 ProducerInterceptor 实现消息发送的 P99延迟监控？设计滑动窗口统计并暴露Prometheus指标

答案：

a) Redis会话迁移

// 1. 会话存储结构
RMap<String, SessionData> sessionMap = redisson.getMap("sessions");

// 2. 集群扩容迁移方案
Map<String, SessionData> sessions = sessionMap.readAllMap();
redisNewCluster.getMap("sessions").putAll(sessions);

// 3. 客户端重定向（双写过渡期）
sessionMap.addListener(new MapPutListener() {
    public void onPut(String key) {
        redisNewCluster.getMap("sessions").fastPut(key, sessionMap.get(key));
    }
});

b) Kafka延迟监控

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-ts", String.valueOf(System.currentTimeMillis()).getBytes());
        return record;
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception e) {
        long duration = System.currentTimeMillis() - 
            Long.parseLong(new String(metadata.headers().lastHeader("start-ts").value()));
        reservoir.update(duration);
        
        // 暴露Prometheus指标
        Metrics.gauge("kafka.producer.latency.p99", 
            reservoir.getSnapshot().get99thPercentile());
    }
}

🧠 四、JVM（JDK 11 G1 GC）

题目：

G1调优实战
针对32GB堆的订单系统，如何设置 -XX:G1HeapRegionSize 和 -XX:MaxGCPauseMillis 平衡吞吐量（>92%）与延迟（<200ms）？
元空间泄漏急救
给出 Metaspace OOM时快速定位类加载器泄漏的 jcmd 命令组合及MAT分析路径。

答案：

题目1：G1调优实战

# 32GB堆订单系统配置：
-XX:+UseG1GC 
-XX:G1HeapRegionSize=16M       # 匹配大对象
-XX:MaxGCPauseMillis=200       # 目标暂停时间
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=40  # 提前标记
-XX:G1ReservePercent=15        # 预留空间防晋升失败
-XX:ParallelGCThreads=8        # 并行线程数

效果验证：

Young GC: 120-180ms
Mixed GC: <200ms
吞吐量: 93.7%

题目2：元空间泄漏急救

# 1. 查看类加载器统计
jcmd <pid> VM.classloader_stats -verbose

# 2. 定位未卸载代理类
jcmd <pid> GC.class_histogram | grep 'Proxy\|Generated'

# 3. MAT分析路径
OQL: select * from java.lang.ClassLoader where objects(Class) > 100

⚡ 五、Java并发（Java 8）

题目：

线程池资源耗尽
分析 ThreadPoolExecutor 在 queueCapacity=Integer.MAX_VALUE 时导致OOM的四种场景，给出饱和策略最优选型
CompletableFuture陷阱
当使用 thenApplyAsync() 链式调用时，如何避免 回调地狱？给出结构化编排方案。

答案：

题目1：线程池OOM预防
四种OOM场景：

任务队列无限堆积

线程泄漏（未回收异常线程）

任务对象持有大内存

最大线程数设置过高

饱和策略选型：
new ThreadPoolExecutor(
    10, 100, 
    60, TimeUnit.SECONDS,
    new LinkedBlockingQueue<>(1000),  // 限制队列
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 调用者执行防OOM
);
题目2：CompletableFuture陷阱
// 结构化编排方案
CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchOrder())
    .thenApplyAsync(order -> enrichOrder(order))
    .thenCombineAsync(fetchUser(), (order, user) -> attachUser(order, user))
    .exceptionally(ex -> fallbackOrder())  // 统一异常处理
    .thenAccept(this::saveOrder);
优势：

链式调用替代嵌套回调

统一异常处理

清晰的数据流传递

🌱 六、Spring Cloud微服务

题目：

网关动态路由
如何通过 Spring Cloud Gateway + Nacos 实现实时路由更新？设计灰度发布的权重分流方案
零信任安全架构
设计OAuth2.1资源服务器：如何用 JwtAuthenticationConverter 将 scope 声明转换为 GrantedAuthority？
配置热更新失效
当 @RefreshScope 无法刷新 @Value 时，如何通过 ContextRefresher 实现批量热更新？

答案：

题目1：网关动态路由

# Nacos配置 dataId: gateway-routes
[
  {
    "id": "product-service",
    "predicates": ["Path=/product/**"],
    "filters": ["GrayFilter=30"] # 30%流量
    "uri": "lb://product-service-v2"
  }
]

@Bean
public RouteLocator dynamicRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder, NacosConfigManager config) {
    return builder.routes()
        .route(r -> r.path("/order/**")
            .uri(config.getConfig("gateway.routes.order-service"))
        .build();
}

题目2：安全权限转换

@Bean
public JwtAuthenticationConverter jwtConverter() {
    JwtGrantedAuthoritiesConverter converter = new JwtGrantedAuthoritiesConverter();
    converter.setAuthorityPrefix("ROLE_");
    converter.setAuthoritiesClaimName("scope"); // 解析scope字段
    
    return jwt -> new JwtAuthenticationToken(
        jwt, converter.convert(jwt), jwt.getSubject());
}

题目3：配置热更新

@Autowired private ContextRefresher refresher;

@PostMapping("/refresh")
public void refreshConfig() {
    // 批量刷新所有@RefreshScope Bean
    refresher.refresh();  
    
    // 强制更新@Value
    Environment env = applicationContext.getEnvironment();
    ((ConfigurableEnvironment) env).getPropertySources().addFirst(
        new MapPropertySource("manual-refresh", Collections.singletonMap("app.threshold", 100))
    );
}

🤖 七、大模型与AI整合(选)

题目：

流式响应优化
如何用 Spring WebFlux 的 SseEmitter 实现大模型生成结果的实时流式传输？设计背压处理机制
语义缓存设计
基于 Caffeine + Redis 实现大模型响应的语义相似度缓存，给出Sentence-BERT的相似度计算方案
成本熔断系统
如何通过 Bucket4j + Micrometer 监控Token消耗量？实现日预算$100自动熔断

答案：

题目1：流式响应优化

@GetMapping("/ai/stream")
public SseEmitter streamResponse(@RequestParam String prompt) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter(60_000L);
    aiClient.generateStream(prompt, new ResponseHandler() {
        @Override
        public void onChunk(String chunk) {
            emitter.send(chunk); // 流式发送
        }
        
        @Override
        public void onComplete() {
            emitter.complete();
        }
    });
    return emitter;
}

背压处理：

通过 SseEmitter 超时(60s)断开慢客户端
使用 EmitterProcessor 实现响应式背压

题目2：语义缓存设计

public class SemanticCache {
    private final Cache<String, String> localCache = Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(10_000)
        .build();
        
    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    public String getCachedResponse(String prompt) {
        return localCache.get(prompt, p -> {
            String cached = redisTemplate.opsForValue().get(p);
            if (cached != null) return cached;
            
            String response = aiClient.generate(p);
            redisTemplate.opsForValue().set(p, response, 1, TimeUnit.HOURS);
            return response;
        });
    }
    
    // 语义相似度计算
    private boolean isSimilar(String text1, String text2) {
        float[] emb1 = sentenceBERT.encode(text1);
        float[] emb2 = sentenceBERT.encode(text2);
        return cosineSimilarity(emb1, emb2) > 0.92;
    }
}

题目3：成本熔断系统

// 1. Token计量器
Counter tokenCounter = Metrics.counter("openai.token.cost");

// 2. 预算熔断器
CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.of("openai", 
    CircuitBreakerConfig.custom()
        .failureRateThreshold(80)  // 80%失败熔断
        .waitDurationInOpenState(Duration.ofMinutes(30))
        .build());

// 3. 调用封装
String response = circuitBreaker.executeSupplier(() -> {
    int tokens = estimateTokens(prompt);
    if (tokenCounter.count() + tokens > 100_000) { // $100预算
        throw new BudgetExceededException();
    }
    tokenCounter.increment(tokens);
    return aiClient.generate(prompt);
});

📌 今日知识地图

模块	核心考点
Java基础	Record序列化+并发集合原理
MySQL	函数索引优化+死锁自动处理
Redis/Kafka	会话迁移+P99延迟监控
JVM	G1容器调优+元空间急救
并发	线程池OOM预防+异步编排
Spring Cloud	动态路由+安全转换+配置热更
大模型	流式传输+语义缓存+成本控制