08-30 15:57 已编辑电子科技大学成都学院 Java 发布于四川

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一、项目相关

自我介绍

在项目中遇到的挑战，最大的挑战的经历是什么样子的针对简历上项目相关的问题/场景，详细说其中的内容所在项目主要负责哪些，遇到哪些问题，怎么解决

二、技术相关

装饰器模式与代理模式区别

代理模式：代理与原始对象的关系是静态的，通常在编译时确定代理逻辑，代理类直接引用被代理对象，通常包装一个特定对象，且不允许多层嵌套，可能创建或管理被代理对象的生命周期。
装饰器模式：装饰器与对象的关系是动态的，可在运行时按需叠加多个装饰器，形成链式结构，允许多层嵌套，每层添加独立功能，仅依赖已有的对象，不控制其生命周期。
代理模式：核心是管理对原始对象的访问，如权限校验、延迟加载、缓存等。
装饰器模式：核心是为对象动态添加新职责，如日志记录、加密、格式转换等。

1. spring的事务有哪些

2. spring openFeign配置相关

@EnableFeignClients

@FeignClient(name = "user - service", url = "http://localhost:8081")

3.springboot是如何简化开发的

约定大于配置

4.spring cloud 微服务的注册于发现

5.springcloud的组件有哪些

6.事物在springboot中如何开启

@Transactional

7.Spingboot配置文件的优先级

相同位置下，格式优先级从高到低为：

.properties：传统键值对格式（key=value），优先级最高；
.yml：YAML 格式（缩进敏感，key: value），优先级次之；
.yaml：与.yml完全等价（仅后缀不同），优先级最低。

外部配置 > 内部配置,命令行参数优先级最高，可临时覆盖所有配置

8.spring @AutoWaired和@Resource有什么区别

@Autowired 按类型 ,需配合@Qualifier指定名称

@Resource 按名称（byName）

9.redis的存储对象，如何使用

10.什么是Redis分布式锁

11.什么是缓存击穿、穿透，雪崩

12.redis怎么持久化

13.redis大批量读取写入数据优化

Redis 提供了专门的批量写入命令，减少网络交互次数

MSET/MHSET

Pipeline（管道）：客户端将多个命令打包发送，减少 TCP 往返次数（非原子性，适合超大量数据）

// Java示例（Jedis客户端）
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
    Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
    for (int i = 0; i < 10000; i++) {
        pipeline.set("key:" + i, "value:" + i);
    }
    pipeline.sync(); // 执行所有命令
}

14.redis为什么快，redis如何持久化数据，redis如何保证与数据库数据一致性

15.3主3从的Redis集群最多挂几台机器后仍可用

最多可以挂掉 3 台机器且集群仍能正常可用，但需满足特定条件。这一结论与 Redis 集群的主从复制、故障转移机制及quorum（仲裁） 规则密切相关，具体分析如下：

主 3 从集群中，最多挂 3 台机器仍可用的情况是 **“挂掉 1 主 + 2 从” 或 “挂掉 3 个从节点”**

关键规则：集群可用的判定条件

Redis 集群要保持可用，需同时满足两个条件：

所有主节点的槽位均有节点负责：16384 个槽位必须全部分配到可用的主节点（或通过故障转移升级的从节点）；
集群能达成 quorum（仲裁）：对于任意主节点的故障，需有超过半数的主节点（不包括故障主节点自身）认为其 “客观下线”（Objectively Down），才能触发从节点的故障转移。

16.消息队列为什么会消息丢失

通常与生产端发送、MQ 服务端存储、消费端处理三个环节的设计缺陷或配置不当有关。以下是各环节导致消息丢失的具体原因及底层逻辑：

同步发送未处理确认响应:Kafka 生产者未设置acks=all

MQ 服务端接收消息后，若未正确持久化或存储逻辑异常，会导致消息丢失。

消费端从 MQ 拉取消息后，若在处理完成前误确认 “消息已消费”，会导致消息丢失。

17.消息队列消息堆压怎么处理

18.消息队列出现积压情况，会怎么样

生产端发送受阻（如设置了max.message.bytes或队列长度限制）

数据时效性失效：积压的消息可能因超时（如订单超时未支付）导致业务逻辑失效，处理后的数据成为 “脏数据”。

处理：

扩容 MQ 服务端：若因资源不足导致积压（如磁盘满），临时扩容 MQ 节点的存储 / 内存资源，或增加分区数量（如 Kafka 的partitions）以提升并行处理能力。

消费端扩容：临时增加消费端实例数量（水平扩容），利用 MQ 的分区 / 队列负载均衡机制（如 Kafka 的消费者组重平衡、RabbitMQ 的队列分区），提升并行消费能力。

19.sql的递归查询

20.sql 性能优化

避免使用NOT IN、!=、<>（可能导致全表扫描），改用NOT EXISTS或范围查询：

-- 差：可能全表扫描 SELECT * FROM users WHERE id NOT IN (1, 2, 3); -- 好：效率更高 SELECT * FROM users u WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM blacklist b WHERE b.user_id = u.id);

21.mysql的左右连接有什么区别

22.mysql的联合索引

23.mysql事务隔离级别

24.mysql 慢查询

25.mysql如何保证事物一致性

26.linux查看端口命令

27.liunx 查看内存磁盘等相关操作命令

28.多表关联时on条件与where条件的区别

INNER JOIN 只返回连接能匹配上的数据行，不像左连接返回左表所有行，所以内连接使用 ON和WHERE效果一样

29.表连接方式有哪些，区别点

30.建立索引的优劣点，复合索引的字段顺序问题

31.like走不走索引

32.like关键字会导致索引失效吗

33.谈谈联合索引、索引优缺点，表连接

34.组合索引(A,B,C)，查的时候用(A,C)会生效吗

35.索引失效大概有哪些情况

36.事务隔离级别

37.事务失效的场景

38.Java中深拷贝和浅拷贝的区别

浅拷贝不会复制原对象内部的引用类型成员，引用类型成员会指向同一块内存地址。

39.Kafka怎么保证消息按顺序消费

40.多线程的生命周期、线程池有哪些、核心参数有哪些、线程创建方式有哪些

41.多线程之间父子线程上下文共享问题

Java 提供InheritableThreadLocal类，仅支持线程创建时的一次性复制，父线程后续修改不会同步到子线程。线程池里的线程创建后不会重新复制父线程上下文，不能获取到变量

阿里的TransmittableThreadLocal（TTL）：支持线程池场景下的上下文传递，父线程上下文更新后，子线程可感知最新值；需要配合TtlRunnable/TtlCallable包装任务。

42.jvm底层原理

43.jvm调优

核心目标是平衡内存使用、GC 效率和应用响应速度。

核心参数配置（必调参数）

`-Xms`	初始堆内存	与`-Xmx`一致（避免频繁扩容），如`-Xms4g`
`-Xmx`	最大堆内存	根据物理内存设置（如 8G 内存设`-Xmx4g`）
`-Xmn`	年轻代大小	堆内存的 1/3~1/2（如堆 4G 时设`-Xmn2g`）
`-XX:SurvivorRatio`	Eden 与 Survivor 比例	默认`8`（Eden:S0:S1=8:1:1），无需修改
`-XX:MetaspaceSize`	元空间初始大小	默认 20.75M，可设`-XX:MetaspaceSize=256m`
`-XX:MaxMetaspaceSize`	元空间最大大小	避免无限制增长，如`-XX:MaxMetaspaceSize=512m`
`-XX:+UseG1GC`	GC 收集器选择	JDK 9 + 默认，低延迟场景推荐 G1；大堆（>10G）可选 ZGC/Shenandoah

不同 GC 收集器适用于不同场景，需根据应用特性选择：

Serial GC	单线程、小堆（<1G）、嵌入式系统	简单高效，内存占用少	单线程 GC，停顿长	所有版本
Parallel GC	多 CPU、吞吐量优先（如后台任务）	多线程回收，吞吐量高	停顿较长	所有版本（默认在 JDK 8）
CMS GC	低延迟（如 Web 应用），中堆（<16G）	并发回收，停顿短	CPU 占用高，内存碎片多	JDK 9 + 废弃
G1 GC	中大型堆（1-32G），平衡延迟与吞吐量	分区回收，可预测停顿	复杂场景调优难	JDK 9 + 默认
ZGC	超大堆（>32G），超低延迟（<10ms）	停顿极短，支持 TB 级堆	吞吐量略低	JDK 11+