一、Java核心八股文(必背)
1. Java基础
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HashMap vs ConcurrentHashMap
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HashMap:非线程安全,JDK1.8后采用数组+链表/红黑树,扩容可能死循环(JDK1.7)。
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ConcurrentHashMap:JDK1.8改用CAS+synchronized优化锁粒度,分段锁淘汰。
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synchronized vs ReentrantLock
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synchronized:JVM内置锁,非公平锁,不可中断。
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ReentrantLock:支持公平锁、可中断、Condition条件队列。
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volatile作用与局限性
- 保证可见性(强制主存读取)和有序性(禁止指令重排序),但不保证原子性(如
i++
需AtomicInteger
)。
- 保证可见性(强制主存读取)和有序性(禁止指令重排序),但不保证原子性(如
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JVM内存模型
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线程私有:虚拟机栈、本地方法栈、程序计数器。
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线程共享:堆、方法区(JDK1.8后为元空间)。
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G1垃圾回收器特点
- Region分区、可预测停顿、适合大内存应用。
二、高并发与分布式系统
1. 并发编程
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线程池参数设置
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corePoolSize
(核心线程数)、maxPoolSize
(最大线程数)、workQueue
(任务队列)、拒绝策略18。 -
IO密集型 :
CPU核心数 * 2
;CPU密集型 :CPU核心数 + 1
。
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AQS原理
- 核心:
state
(资源状态)+CLH队列
(线程排队),实现类如ReentrantLock
、CountDownLatch
。
- 核心:
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分布式锁方案
- Redis(SETNX + RedLock)、ZooKeeper(临时节点 + Watch机制)。
2. 分布式场景题
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如何设计秒杀系统?
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分层削峰:Nginx限流 → Redis预减库存(Lua脚本保证原子性)→ 消息队列异步处理。
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热点隔离:独立Redis集群处理秒杀商品。
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CAP理论应用
- 支付系统侧重CP(一致性+分区容错性),社交系统可能选择AP。
三、数据库与缓存优化
1. MySQL高频考点
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十亿级数据分页优化
- ES
search_after
(深度分页)、覆盖索引 + 禁止跳页(LIMIT
优化)。
- ES
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索引失效场景
LIKE '%xx'
、函数计算、OR条件、隐式类型转换。
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MVCC实现原理
ReadView
+Undo Log
版本链,解决不可重复读 & 幻读。
2. Redis实战
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缓存一致性方案
- 延迟双删(先删缓存→更新DB→再删缓存)、订阅Binlog(Canal监听变更)。
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缓存雪崩预防
- 随机过期时间 + 多级缓存(本地→Redis→DB)+ 熔断降级(Sentinel)。
四、微服务与系统设计
1. 微服务核心问题
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Spring Boot自动配置原理
@EnableAutoConfiguration
+META-INF/spring.factories
+ 条件注解(@Conditional
)。
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服务熔断策略
- Sentinel动态调整阈值(基于慢调用比例触发降级)。
2. 系统设计题
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设计一个高可用支付系统
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一致性:TCC事务 + 对账机制。
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容灾:同城多活(数据同步:MySQL Binlog + Kafka)。
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如何实现全链路灰度发布?
- 流量标记(Header传递) + Service Mesh(Istio动态路由)。
五、2025年新趋势(加分项)
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云原生技术
- K8s在大促中的应用(HPA自动扩缩容)、Serverless(适合定时任务/日志分析)。
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大模型与编程结合
- 使用AI辅助代码生成(如GitHub Copilot),但需关注代码安全审查。
六、面试技巧
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项目深挖
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用STAR法则描述项目:背景(S)、任务(T)、行动(A)、结果(R)。
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示例:"通过Redis集群优化,将商品查询RT从200ms降至50ms"。
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避坑指南
- 避免提及不熟悉的技术(如提到
Kafka
却说不清ISR机制)。
- 避免提及不熟悉的技术(如提到
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算法准备
- LeetCode中等难度高频题:二叉树遍历、DFS/BFS、动态规划。

