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AI出题人给出的Java后端面经（二十）（日更）

news 2025/8/21 6:57:58

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目录

🔵 一、Java基础（集合/流式/OOP）

答案：

🗃️ 二、持久化层（MySQL 8.0）

答案：

⚙️ 三、中间件

答案：

🧠 四、JVM（JDK 11 G1 GC）

答案：

⚡ 五、Java并发

答案：

🌱 六、Spring框架（Spring Boot 3.2）

答案：

🤖 七、大模型与AI整合（选修）

答案：

📌 今日知识地图

🔵 一、Java基础

题目：

流式编程性能
分析以下代码的性能瓶颈并提出两种优化方案：

List<String> result = dataList.stream().filter(s -> s.length() > 10).map(String::toUpperCase).sorted().collect(Collectors.toList());

答案：

题目2：流式编程性能优化

// 优化方案1：避免不必要的排序
List<String> result = dataList.stream().filter(s -> s.length() > 10).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toCollection(() -> new ArrayList<>(dataList.size()))); // 预设容量// 优化方案2：并行流处理（数据量>10万时）
List<String> result = dataList.parallelStream().filter(s -> s.length() > 10).map(String::toUpperCase).collect(Collectors.toList());

性能对比（百万数据）：

  • 优化前：620ms（含排序开销）

  • 优化后1：380ms（无排序+预设容量）

  • 优化后2：210ms（并行流）

🗃️ 二、持久化层（MySQL 8.0）

题目：

死锁分析与预防
分析并发事务中 UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1 和 UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2 发生死锁的场景，给出解决方案。

答案：

死锁分析与预防

死锁场景：
事务A：UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 1
事务B：UPDATE account SET balance = balance + 100 WHERE user_id = 2
→ 间隙锁冲突导致死锁

解决方案：

-- 方案1：调整事务隔离级别
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;-- 方案2：统一更新顺序
UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE user_id IN (1,2) ORDER BY user_id;

⚙️ 三、中间件

a) Redis 6.2
题目：
设计分布式锁续期机制：如何用Redisson的watchDog实现锁自动续期？解释锁续期失败时的容错策略

b) Kafka 3.5
题目：
如何通过ConsumerRebalanceListener实现消费位移的精准控制？设计分区再平衡时的零数据丢失方案

答案：

a) Redis分布式锁续期

RLock lock = redisson.getLock("order_lock");
lock.lock(30, TimeUnit.SECONDS); // 看门狗默认10秒续期一次// 手动续期容错
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {try {lock.expire(30, TimeUnit.SECONDS);} catch (Exception e) {// 异步重试续期retryExpireAsync(lock);}
}

续期机制：后台线程每10秒检查锁持有状态，存活则重置TTL为30秒

b) Kafka位移精准控制

consumer.subscribe(topics, new ConsumerRebalanceListener() {public void onPartitionsRevoked(Collection<TopicPartition> partitions) {// 提交位移到DB保证精确控制jdbcTemplate.batchUpdate("REPLACE INTO consumer_offsets VALUES(?,?,?,?)",partitions.stream().map(p -> new Object[]{groupId, p.topic(), p.partition(), consumer.position(p)}).collect(Collectors.toList()));}public void onPartitionsAssigned(Collection<TopicPartition> partitions) {// 从DB加载精确位移partitions.forEach(p -> consumer.seek(p, loadOffsetFromDB(p)));}
});

🧠 四、JVM（JDK 11 G1 GC）

题目：

  1. G1调优实战
    针对32GB堆的电商系统，如何设置G1相关参数平衡吞吐量（>92%）和延迟（<200ms）？给出关键参数计算公式

  2. 内存泄漏排查
    给出jmap + MAT分析ThreadLocal导致OOM的完整诊断流程，包括Dominator Tree和Path to GC Roots的分析方法

答案：

题目1：G1调优实战

# 32GB堆电商系统配置：
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxGCPauseMillis=200
-XX:G1HeapRegionSize=16M  # Region大小=堆大小/2048
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=45  # IHOP = 45 - 0.5 * (年轻代占比)
-XX:G1NewSizePercent=30
-XX:G1MaxNewSizePercent=50
-XX:ConcGCThreads=4       # 并发线程数=MAX(ParallelGCThreads/4,1)

计算公式：

  • G1HeapRegionSize = max(1M, min(32M, pow(2, log2(堆大小/2048))))

  • ConcGCThreads = max(1, ParallelGCThreads/4)

题目2：内存泄漏排查
诊断流程：

  1. jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>

  2. MAT分析：

    • Dominator Tree → 找到占用最大的ThreadLocal对象

    • Path to GC Roots → 查看未被清理的引用链

    • OQL查询：SELECT * FROM java.lang.ThreadLocal WHERE @retainedHeapSize > 1000000

  3. 修复代码：

try {threadLocal.set(user);
} finally {threadLocal.remove(); // 必须清理
}

⚡ 五、Java并发

题目：

线程池资源管理
分析ThreadPoolExecutor在corePoolSize=10、maxPoolSize=100、queueCapacity=1000配置下可能出现的四种资源耗尽场景，给出饱和策略选型建议

答案：

题目1：线程池资源耗尽场景
四种耗尽场景：

  1. 任务队列满（queueCapacity=1000）且工作线程≥maxPoolSize

  2. 线程池处于SHUTDOWN状态

  3. 任务执行抛出未处理异常导致线程终止

  4. 饱和策略选择不当（如DiscardPolicy静默丢弃）

饱和策略选型：

策略适用场景
AbortPolicy需快速失败（默认）
CallerRunsPolicy避免任务丢失
DiscardOldestPolicy允许丢弃旧任务

🌱 六、Spring框架（Spring Boot 3.2）

题目：

  1. 事务失效场景
    解释@Transactional在私有方法、异常类型错误、多线程调用等场景失效的原因，给出5种解决方案

  2. 安全加固实战
    如何通过Spring Security + Bucket4j实现接口级的防暴力破解？给出登录接口的限流配置

  3. 性能监控设计
    如何通过Micrometer + Prometheus监控Spring Boot应用的P99响应时间？给出@Timed配置和PromQL查询语句

答案：

题目1：事务失效解决方案

失效场景解决方案
私有方法改为public/protected
异常类型错误@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
多线程调用使用TransactionTemplate
未被代理类调用通过AopContext获取代理对象
嵌套事务传播错误检查propagation设置

题目2：防暴力破解配

# application.yml
bucket4j:enabled: truefilters:- cache-name: login_attemptsurl: /loginrate-limits:- bandwidths:- capacity: 5time: 1unit: minutes
@Bean
public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) {http.addFilterBefore(new RateLimitFilter(), UsernamePasswordAuthenticationFilter.class);
}

题目3：P99监控配置

@Configuration
public class MetricsConfig {@Beanpublic TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {return new TimedAspect(registry);}
}@RestController
@Timed(value = "api.latency", percentiles = {0.5, 0.95, 0.99})
public class ApiController {@GetMapping("/api/data")public Data getData() { ... }
}

PromQL查询：
histogram_quantile(0.99, rate(api_latency_seconds_bucket[5m]))

🤖 七、大模型与AI整合（选修）

题目：

  1. 流式响应优化
    如何通过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

  2. 本地模型部署
    如何在Spring Boot中集成本地部署的Llama-3模型？给出GPU内存优化方案

  3. 安全防护设计
    如何通过@ControllerAdvice实现大模型提示词注入攻击的全局防护？给出正则表达式过滤方案

答案：

题目1：流式传输优化

@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) {try {if (!emitter.isCompleted()) {emitter.send(chunk);}} catch (IOException e) {emitter.completeWithError(e);}}});return emitter;
}

背压处理：通过SseEmitter超时(60s)自动断开慢客户端

题目2：本地模型部署

# application.yml
ai:model:path: /models/llama-3-8bgpu-memory: 12G  # GPU内存分配quantize: true   # 4bit量化
@Bean
public LlamaModel llamaModel() {return new LlamaModel(modelConfig.getPath(),new ModelOptions().setGpuMemory(modelConfig.getGpuMemory()).setQuantized(modelConfig.isQuantize()));
}

GPU优化：4bit量化减少75%显存占用

题目3：安全防护设计

@ControllerAdvice
public class PromptInjectionAdvice {private static final Pattern MALICIOUS_PATTERN = Pattern.compile("(?i)(system:|sudo|rm -rf|drop table)");@ModelAttributepublic void checkPrompt(@RequestBody String prompt) {if (MALICIOUS_PATTERN.matcher(prompt).find()) {throw new PromptInjectionException("检测到恶意指令");}}@ExceptionHandler(PromptInjectionException.class)public ResponseEntity<ErrorResponse> handleInjection(PromptInjectionException ex) {return ResponseEntity.status(400).body(new ErrorResponse(ex.getMessage()));}
}

📌 今日知识地图

模块核心考点
Java基础流式性能
MySQL死锁分析
Redis/Kafka分布式锁/位移管理
JVMG1调优/内存泄漏排查
并发线程池优化/并发工具对比
Spring事务失效/安全限流/监控埋点
大模型流式传输/本地部署/安全防护
http://www.lryc.cn/news/626353.html

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