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2025年金九银十Java面试场景题大全：高频考点+深度解析+实战方案

backend 2025/8/26 5:59:04

一、分布式与高并发场景

1. 秒杀系统设计（千万级QPS）

场景需求：限量商品1000件，预计瞬时流量50万QPS，要求解决超卖、防刷、高性能和高可用2。

技术方案：

分层削峰架构：
- 前端层：静态资源CDN + 按钮防重复点击 + 数学验证码
- 网关层：Nginx限流（令牌桶算法） + IP黑名单
- 服务层：Redis集群预减库存（Lua脚本保证原子性）2
- 异步化：RocketMQ/Kafka削峰填谷，异步下单2
- 数据层：MySQL最终库存扣减
关键优化点：
- 热点隔离：独立Redis集群处理秒杀商品，避免影响主业务2
- 本地缓存：使用Caffeine缓存商品基本信息
- 动态扩容：Kubernetes自动扩缩容应对流量峰值
- 防作弊：风控系统（用户行为分析、设备指纹）

2. 分布式锁设计

场景对比：| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 ||------|------|------|----------|| Redis分布式锁 | 性能高 | 非强一致 | 秒杀系统 || ZooKeeper分布式锁 | 强一致 | 性能较低 | 配置中心 || ETCD分布式锁 | 支持租约 | 运维复杂 | 服务发现 |Redisson最佳实践：```java
RLock lock = redissonClient.getLock("order:" + orderId);
try {
// 尝试加锁，最多等待100秒，上锁后30秒自动解锁
if (lock.tryLock(100, 30, TimeUnit.SECONDS)) {
// 处理业务逻辑
}
} finally {
lock.unlock();
}

二、数据库与缓存实战

1. 十亿级数据分页优化

反例SQL：SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 1000000, 10优化方案：

游标分页（推荐）：```sql
-- 基于上一页最后一条ID
SELECT * FROM orders
WHERE id > #{last_id}
ORDER BY id
LIMIT 10
ES search_after：```json
{
"query": {"match_all": {}},
"sort": [{"create_time": "desc"}, {"_id": "desc"}],
"search_after": [last_sort_value, last_id],
"size": 10
}
预计算策略：定时任务生成热门页缓存

2. 缓存一致性保障

经典问题：如何保证MySQL与Redis数据同步？解决方案：

延迟双删：```java
// 先删缓存
redis.delete(key);
// 更新数据库
db.update(data);
// 延迟500ms再删缓存
Thread.sleep(500);
redis.delete(key);
订阅Binlog：
- Canal监听MySQL变更2
- 解析Binlog发送到MQ
- 消费者更新Redis
多级缓存策略：
- 本地缓存（Caffeine/Guava）→ Redis → DB
- 本地缓存设置短过期时间（3-5秒）

3. MySQL深度优化

索引失效场景：

LIKE '%xx'24
函数计算（如WHERE DATE(create_time) = '2025-08-21'）
OR条件24
隐式类型转换24死锁排查步骤：

查看死锁日志：SHOW ENGINE INNODB STATUS
分析锁等待图
常见死锁场景：事务交叉更新多表、索引失效导致表锁

三、微服务与系统架构

1. 全链路灰度发布

实现方案：

流量标记：网关根据Header/Cookie添加流量标签
服务路由：Spring Cloud Gateway根据标签路由到对应版本
数据隔离：影子表方案Istio实践：```yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
name: product-service
spec:
hosts:

product-service
http:
match:
- headers:
  version:
  exact: v2
  route:
- destination:
  host: product-service
  subset: v2
route:
- destination:
  host: product-service
  subset: v1

五、生产环境实战场景

1. 不停服数据迁移方案

场景需求：在生产环境不停服情况下，将数据从原来的16张表迁移到64张表中10解决方案：

双写方案：
- 新库配置为源库从库，通过Canal同步数据10
- 业务代码改造：写入旧库同时异步写入新库10
- 数据校验：抽样验证数据一致性10
- 灰度切换读流量：10% → 50% → 100%10
- 回滚机制：随时切回旧库10
级联同步方案：
- 新库→旧库从库→备库级联同步10
- 业务低峰期暂停写入，切换写流量10
- 回滚方案：读流量→备库，写流量→备库10