真实业务和场景题的疯狂拷打

📍面试公司:默契破冰(玩吧)
🕐面试时间:03/17
💻面试岗位:java后端开发(社招)
❓面试问题:
1. 简单做下自我介绍
2. 讲一个你解决问题的思路/项目难点
3. 接口变成慢接口,你的通用排查思路是什么
4. 极端场景:数据库、SQL 都正常,但高峰期接口有毛刺、RT 波动,监控基本正常,只有线程状态不正常,怎么排查,多个维度思考
5. 线程 BLOCKED 状态一般出现在什么情况下
6. synchronized 加锁时线程状态是什么?ReentrantLock 加锁时线程状态是什么,其他等待的线程的状态呢?
7. 讲一下你对线程池的理解
8. 线程池的核心线程是什么时候创建的
9. 线程池 keepAliveTime 这个参数是干什么的?怎么控制空闲线程的存活时间
10. 手撸一个通用的池化技术实现(支持借用、归还、过期淘汰)
11. 讲一下你最近在比心的这个项目,以及你在项目中的职责
12. 你们项目整体业务架构是怎样的?分了几层
13. 项目是单体还是分布式?流量是怎么流转的
14. 项目用的是 MVC 还是 DDD 架构,了解ddd吗
15. 讲一下 Apollo 配置中心的原理
16. 服务启动时怎么拿到配置?配置更新后怎么同步到服务?
17. 集群规模很大、实例很多时,配置变更怎么保证及时通知到所有节点
18. 在项目里遇到过什么比较严重/难排查的线上问题
19. 礼物发送为什么用长连接(WebSocket),而不是 HTTP
20. HTTP 也能长连接(keep-alive),为什么还要用 WebSocket
21. 详细讲一下礼物连击、送礼统计的整个流程设计
22. 礼物服务是有状态还是无状态?多实例部署下怎么统计全局连击次数
23. 你们礼物信息、运营配置是谁维护的?缓存怎么做的
24. 本地缓存如何实现及时更新,而不是等过期才淘汰
25. 怎么保证本地缓存和 DB 的一致性
26. 讲一下分布式事务,以及常用方案
27. 你们项目里用的是哪种分布式事务?保证的是最终一致性还是强一致性
28. 礼物扣款和横幅推送这两个操作,你们是怎么保证一致性的
29. 推送时机是在扣钱同时触发,还是扣钱完成后再触发
30. 如果让你设计一个简单的 IM 聊天系统(只发文本),架构怎么设计
31. 如何保证消息不丢失
32. 如何保证群聊/单聊消息的顺序性
33. 大量用户、高并发下,消息序列号怎么保证唯一
34. 消息存储怎么做?会选取什么数据结构?用户离线消息怎么处理
35. 如果用户很久不上线(10 天半个月),消息怎么处理,避免队列积压
36. 服务节点宕机,怎么保证消息不丢、用户上线后能收到,主从切换如何保证连接的一致性?
37. 平时工作中有用过 AI 吗?用来做什么
38. 举一个你用 AI 解决实际工作问题的例子
39. 你怎么看待现在 AI 对开发、对行业的影响
40. 最近有看过什么源码吗?为什么看
41. 为什么从上家公司离职
42. 你理解的“稳定性”是指什么
43. 你更喜欢做哪类业务?职业规划是什么
44. 最近短期有什么学习/提升计划
45. 你有什么想问我的

🙌面试感想:很感谢这次面试,因为业务垂直所以也给我一个面试机会,这一次面试其实主要的收获在于场景,因为和他们具体的开发业务相关,所以说问了我会如何设计IM系统,然后围绕着这几个问题发散的去问解决方案,还好在学习go语言的时候有写过IM系统还是能回答出一些面试官很专业,对于一些底层原理还是很了解,尤其是锁那一块关于不同锁的不同线程状态,这一块其实还有更细节的东西没了解清楚,好好复盘学习一下啦
#发面经攒人品# #牛客AI配图神器#
全部评论
兄弟几年经验
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发布于 03-17 19:41 四川
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发布于 今天 08:12 黑龙江
bro能交流一下吗,我也是昨天面的这家,面完就约复试了
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发布于 03-18 16:45 河南
你咋啥都会
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发布于 03-18 15:07 北京
大佬是有大厂实习吗?学院本能约到这么多面试
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发布于 03-18 09:46 山东
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发布于 03-18 06:52 广东
太强了
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发布于 03-17 21:46 湖北
老哥,强
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发布于 03-17 21:32 江西

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03-18 19:33
已编辑
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我要悔过自新:蹲offer
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面试官喜欢问用过什么ai,这时候就不能局限于ChatGPT、DeepSeek、豆包这种网页版对话工具,这些只是基本操作。面试官更想知道的是,你有没有用过能直接赋能开发提效的 AI 工具(比如 IDE 集成类、代码专属 AI 工具),以及你如何通过 Agent 思维、精准提示词设计,把 AI 变成真正的生产力助手。比如,只说 “用过 ChatGPT 写代码”,远不如说 “用 Cursor 的实时代码补全功能重构过 Spring Boot 接口的冗余逻辑”“靠 Claude Code 分析 JVM 堆转储日志,定位了并发场景下的内存泄漏问题”“基于 LangChain 搭过简易的本地知识库 Agent,用来自动检索项目历史文档,解决跨模块接口调用的疑难问题” 来得有说服力。除此之外,“开发中遇到过 AI 幻觉吗?怎么解决的?” 也是高频追问。毕竟真实工作里,AI 生成的代码或方案并非万能,甚至会出现 “一本正经输出错误答案” 的情况。比如你让 AI 写一个基于 Redis 的分布式锁,它可能会漏掉 finally 块的解锁逻辑,导致死锁;或者让它优化 MySQL 慢查询,它给出的索引方案反而会让查询效率更低;更常见的是,遇到一些冷门框架的问题,AI 会拼接看似合理的解决方案,实则完全不适用。这些场景的核心矛盾,在于 AI 是基于海量语料的概率性输出,而非真正理解业务逻辑和技术原理。这时候,能讲清 “如何识别幻觉、如何解决幻觉”,远比单纯说 “用过 AI” 更能体现你的能力。比如可以说:“我会先交叉验证 AI 给出的方案 —— 对照官方文档、查看源码注释,或者搭建最小测试用例跑通验证;如果 AI 陷入错误循环,我会拆解问题,用更精准的提示词限定范围,比如明确‘基于 Redis 6.0 版本,用 SETNX + EX 命令实现分布式锁,必须包含超时兜底和解锁校验’;实在解决不了的,会放弃直接生成,转而让 AI 提供思路参考,再结合自己的技术积累完成落地。”说到底,面试官问 AI 相关问题,不是考你 “知道多少工具”,而是考你 “有没有把工具用出深度”—— 是否能借助 AI 提升开发效率,是否能分辨 AI 输出的对错,是否具备 “工具辅助 + 独立思考” 的复合能力。这才是校招和社招中,拉开候选人差距的关键。
面试官最爱问的 AI 问...
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