一、高并发与分布式系统设计

1. 百万级QPS秒杀系统

问题：如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统？
解决方案：

• Redis预减库存（Lua脚本保证原子性）

• 异步下单（Kafka/RocketMQ削峰）

• 热点数据隔离（独立Redis集群）

• 限流降级（Sentinel/Nginx）

2. 分布式事务一致性

问题：跨服务下单如何保证数据一致性？
方案对比：

方案	适用场景	优缺点
TCC	金融级强一致性	实现复杂，可靠性高
SAGA	长事务场景	最终一致性，实现简单
本地消息表	中等一致性	有延迟，开发成本低

3. 同城多活架构

需求：如何实现机房故障自动切换，数据同步延迟<500ms？
关键技术：

• 数据同步：MySQL Binlog + Kafka跨机房同步

• 流量调度：GSLB/DNS智能解析

• 冲突解决：时间戳+版本号向量时钟算法

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二、数据库与缓存优化

1. MySQL深度分页优化

问题：SELECT * FROM order_history LIMIT 1000000,10 如何优化？
方案：

• 游标分页：WHERE id > last_id ORDER BY id LIMIT 10

• 延迟关联：先查ID再回表2

2. Redis缓存一致性

问题：如何保证MySQL与Redis数据同步？
方案：

• 延迟双删（先删缓存→更新DB→再删缓存）

• Canal监听Binlog（异步更新Redis）

3. 分布式ID生成

方案对比：

• Snowflake（适合高并发，但存在时钟回拨问题）

• Leaf-Segment（DB号段缓冲，适合金融场景）

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三、微服务与架构设计

1. 服务熔断与降级

问题：如何防止服务雪崩？
方案：

• Sentinel熔断（慢调用比例阈值触发降级）

• Hystrix线程隔离（避免资源耗尽）

2. API网关设计

需求：如何实现鉴权、限流、日志聚合？
技术选型：

• Spring Cloud Gateway vs Zuul（前者性能更高）

• JWT/OAuth2（无状态鉴权）

3. 全链路灰度发布

实现：

• Header传递流量标记（Nginx/Apache动态路由）

• Service Mesh（Istio）（Sidecar代理流量控制）

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四、JVM与性能调优

1. FullGC频繁排查

步骤：

1. jmap -dump 导出堆内存

2. MAT分析（定位内存泄漏对象）

3. 优化JVM参数（-Xms/-Xmx调整，G1垃圾回收器）

2. 线程池优化

问题：如何设置核心线程数？
公式：

• CPU密集型：N+1

• IO密集型：2N（N=CPU核心数）

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五、新兴技术场景

1. Serverless在后台任务中的应用

适用场景：

• 定时对账（AWS Lambda）

• 图片转码（阿里云函数计算）

2. Service Mesh落地难点

挑战：

• Sidecar性能损耗（约10%延迟）

• 多语言服务治理统一化

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💡 总结：2025年Java面试更注重实战能力+底层原理，建议：

1. 刷题：LeetCode 300+（重点：DFS/BFS/DP）

2. 模拟面试：找人Mock系统设计

3. 项目深挖：每个技术点能讲3层深度

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