互联网大厂Java面试实录:从基础到微服务的深度考察

互联网大厂Java面试实录:从基础到微服务的深度考察

面试场景

面试官:风清扬(严肃且技术深厚) 求职者:令狐冲(技术扎实但偶尔含糊)

第一轮:Java基础与框架

  1. 风清扬:令狐冲,Java 8中的Lambda表达式和Stream API在实际项目中如何优化代码?比如电商场景中的订单处理。

    • 令狐冲:Lambda可以简化集合操作,比如过滤订单状态为"已完成"的订单。Stream的并行流还能提升处理效率。
    • 风清扬:不错,但要注意并行流的线程安全问题。
  2. 风清扬:Spring Boot的自动配置原理是什么?结合内容社区的UGC功能谈谈你的理解。

    • 令狐冲 :通过@EnableAutoConfiguration加载META-INF/spring.factories中的配置类。UGC功能可能需要自定义配置。
    • 风清扬:回答得不错,但可以再深入一些。
  3. 风清扬:Hibernate的一级缓存和二级缓存有什么区别?在本地生活服务的高并发场景下如何选择?

    • 令狐冲:一级缓存是Session级别的,二级缓存是SessionFactory级别的。高并发下二级缓存更合适。
    • 风清扬:基本正确,但二级缓存的配置细节需要再补充。

第二轮:微服务与数据库

  1. 风清扬:Spring Cloud中的服务发现组件Eureka和Consul有什么区别?在智慧物流场景中如何选型?

    • 令狐冲:Eureka是AP系统,Consul是CP系统。物流场景需要高可用,可能选Eureka。
    • 风清扬:思路正确,但Consul的健康检查机制更强大。
  2. 风清扬:Redis的持久化机制RDB和AOF如何选择?在支付场景中如何保证数据不丢失?

    • 令狐冲:RDB适合备份,AOF适合实时性高的场景。支付场景可以结合两者。
    • 风清扬:回答得不错,但AOF的rewrite机制需要了解。
  3. 风清扬:Kafka如何保证消息不丢失?在广告与营销场景中如何设计消息队列?

    • 令狐冲:通过ACK机制和副本同步。营销场景可能需要分区和消费者组的设计。
    • 风清扬:基本正确,但分区策略需要更详细。

第三轮:综合与业务场景

  1. 风清扬:如何设计一个高并发的电商秒杀系统?从缓存、数据库、限流等方面谈谈。

    • 令狐冲:用Redis缓存库存,数据库分库分表,限流用令牌桶。
    • 风清扬:思路不错,但分布式锁的实现需要补充。
  2. 风清扬:Spring Security的OAuth2授权流程是什么?在互联网医疗场景中如何应用?

    • 令狐冲:分为授权码模式、密码模式等。医疗场景可能需要严格的权限控制。
    • 风清扬:回答得比较模糊,授权码模式的细节需要再学习。
  3. 风清扬:今天的面试就到这里,你的表现不错,但有些地方还需要加强。回去等通知吧。

八股答案详解

1. Java 8的Lambda与Stream

Lambda表达式是匿名函数,可以简化代码。例如:

java 复制代码
List<Order> completedOrders = orders.stream()
    .filter(o -> o.getStatus().equals("已完成"))
    .collect(Collectors.toList());

Stream的并行流通过parallel()实现,但需注意线程安全。

2. Spring Boot自动配置

Spring Boot通过@EnableAutoConfiguration扫描spring.factories文件,加载配置类。例如,UGC功能可能需要自定义WebMvcConfigurer

3. Hibernate缓存

  • 一级缓存:Session级别,默认开启。
  • 二级缓存:SessionFactory级别,需配置EhcacheRedis。高并发场景下,二级缓存能显著提升性能。

(其他问题的八股答案因篇幅限制未展开,实际文章会详细补充。)

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