当前位置：首页 > news >正文

AI出题人给出的Java后端面经（十七）（日更）

news 2025/8/18 13:27:38

链接双端链表

前一篇：AI出题人给出的Java后端面经（十六）（日更）

后一篇：null

🔵 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@Overridepublic ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {record.headers().add("start-ts", String.valueOf(System.currentTimeMillis()).getBytes());return record;}@Overridepublic 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 Beanrefresher.refresh();  // 强制更新@ValueEnvironment 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() {@Overridepublic void onChunk(String chunk) {emitter.send(chunk); // 流式发送}@Overridepublic 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