2025java面试实战记录
1、两个人同时打开了一个表单，A先修改完成并提交成功了，B没有刷新页面，也做了修改数据并提交。
问：如何保证数据一致性，即A的修改不会被B覆盖
解决方案：使用乐观锁。表里增加版本号字段，更新的时候根据版本号来（也可以用时间戳，只是存在精度问题）
2、假设一张表有姓名、分数、课程三个字段，如何查出所有课程分数都大于80分的姓名？
解决方案：1、使用分组 加上 条件：select name from table group by name having min(score) > 80;
2、使用子查询，先查出分数中有小于等于80的姓名，再取反： select distinct name from table where name not in (select distinct name from table where score <=80);
3、springboot中如何校验控制器中请求传参的个数、字段名是否合法？有多余字段则报错拦截等如何实现？
解决方案：1、在接收参数的DTO 上添加注解@JsonIgnoreProperties( ignoreUnknown = false)，存在未定义的字段即报错；
2、或者跟1类似的解决方案，全局配置application.properties中配置，遇到未知字段时抛出异常： spring.jackson.deserialization.fail-on-unknown-properties = true
效果就是当请求包含多余字段时，自动抛出未辨认属性异常UnrecognizedPropertyException
3、第三种解决方案就是使用自定义参数校验器。
（1）使用spring validation实现自定义校验逻辑
public class NoExtraFieldsValidator implements ConstraintValidator<NoExtraFields, Object> {
private Set<String> allowedFields;
@Override
public void initialize(NoExtraFields constraint) {
allowedFields = new HashSet<>(Arrays.asList(constraint.allowedFields()));
}
@Override
public boolean isValid(Object value, ConstraintValidatorContext context) {
BeanWrapper wrapper = PropertyAccessorFactory.forBeanPropertyAccess(value);
Set<String> actualFields = Arrays.stream(wrapper.getPropertyDescriptors()).map(FeatureDescriptor::getName).collect(Collectors.toSet());
actualFields.removeAll(allowedFields);
if (!actualFields.isEmpty()) {
context.disableDefaultConstraintViolation();
context.buildConstraintViolationWithTemplate("存在非法字段: " + actualFields).addConstraintViolation();
return false;
}
return true;
}
}
（2）定义注解：
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Constraint(validatedBy = NoExtraFieldsValidator.class)
public @interface NoExtraFields {
String message() default "存在非法字段";
Class<?>[] groups() default {};
Class<? extends Payload>[] payload() default {};
String[] allowedFields(); // 允许的字段列表
}
（3）在DTO上使用注解：
@NoExtraFields(allowedFields = {"name", "age"})
public class UserDTO {
private String name;
private Integer age;
}
4、token认证的实现是怎样的？
解答：token认证是web应用中常见的身份验证方式，核心思路是服务端生成一个代表用户身份和权限的令牌token，客户端在后续请求中携带该token，服务端通过验证token的合法性来判断用户身份
流程：（1）用户发送凭证（用户名/密码、手机号/验证码）调用服务端获取token的接口，服务端验证凭证的正确性，成功则生成一个token返回给客户端；
（2）客户端在请求头Authorization中，使用Bearer方式携带token；
（3）服务端验证token：从Authorization中提取token，验证合法性，签名验证、有效期检查
token一般设置较短的有效期，过期后客户端需要使用refresh token去请求新的access token；
常见token类型：JWT(JSON web token)-最流行，结构是Header.payload.signature，header包含算法和token类型，payload包含用户和token本身的元数据，如用户ID，过期时间，signature对header和payload进行签名，使用header指定的算法和密钥来签名；
5、单点登录是怎么实现的？
名词解释：单点登录single sign-on,SSO，核心目标是让用户在多个关联系统间只需登录一次，即可访问所有授权资源。其实现依赖于集中式认证和信任关系的建立
6、spring是怎么让事务注解@transactional生效的？
解答：spring通过面向切面编程AOP和动态代理机制将@Transactional注解转化为事务管理逻辑，结合事务拦截器和事务管理器实现事务的开启、提交、回滚；
（1）启用事务管理：通过@EnableTransactionManagement开启事务管理功能，spring会注册关键组件如BeanPostProcessor、TransactionInterceptor来支持事务；
（2）代理对象的生成：spring容器在初始化bean时，通过BeanPostProcessor检查bean的方法是否包含@Transactional注解。使用jdk动态代理或CGLIB代理生成代理对象，代理对象会拦截所有标记@Transactional的方法调用；
（3）事务拦截器：代理对象调用方法时，会触发TransactionInterceptor拦截器的invoke方法，执行事务逻辑：获取事务属性-传播行为、隔离级别，创建或加入事务，执行业务方法-调用原始目标方法，提交或回滚事务-根据方法执行结果决定提交或回滚。
（4）事务管理器：具体事务操作如开启、提交、回滚由platformTransactionManager实现。dataSourceTransactionManager基于JDBC连接管理事务；JPATransactionManager用于JPA/Hibernate。事务管理器通过dataSource获取数据库连接并控制其提交和回滚。
7、spring如何解决循环依赖？
解答：通过三级缓存机制解决单例Bean的循环依赖；
（1）一级缓存：存放完全初始化好的bean；
（2）二级缓存：存放早期暴露的bean（已实例化但未填充属性）；
（3）三级缓存：存放bean工厂，用于生成早期引用；
举例：当创建bean a时，首先实例化a并通过工厂放入三级缓存。接着填充属性时发现依赖bean b，转而创建b。
b在填充属性时又依赖a，此时从三级缓存中获取a的早期引用，放入二级缓存，完成b的初始化后，a最终完成属性填充并移至一级缓存。
注意：仅支持单例且通过setter/字段注入的循环依赖，构造器注入无法解决（因为构造器注入需要在实例化阶段完成依赖注入，此时bean未放入三级缓存，无法提前暴露使用）。
7.1 构造方法出现了循环依赖怎么解决？
@Lazy懒加载注解，延迟bean的创建直到实际需要时。
8、MySQL为什么设计最左匹配原则？
解答：最左匹配原则由B+树索引结构决定：
联合索引按定义列的顺序构建，如索引（a,b,c），数据按a排序，a相同按b排序，以此类推；
若查询条件不包含最左列，B+树无法利用索引的有序性，导致全表扫描；
9、ThreadLocal内存溢出问题如何出现及解决方案？
原因是：ThreadLocalMap的entry使用弱引用持有threadLocal对象作为key，而entry的value是强引用，导致即使threadLocal对象被回收，key变为null，value仍然被线程的threadLocalMap持有，逐渐累积导致内存泄漏；
解决方案：显式调用remove方法，特别是在线程池场景中
10、hashMap的底层实现以及如何判断key重复？
解答：底层结构是数组+链表，链表长度大于等于8时，转红黑树
key重复判断：（1）计算key的hashcode()确定数组下标； （2）若该位置已有元素，遍历链表/树，用equals()逐一比较key，hashcode相同且equals()返回true，则视为重复，覆盖旧值；
注意:需正确重写hashcode()和equals（），确保逻辑一致；
11、Redis如何扩容？
解答:集群模式扩容：（1）新增节点，通过cluster meet加入集群；（2）迁移哈希槽slot：使用cluster setslot将部分槽从旧节点迁移至新节点；（3）数据转移：通过migrate命令将槽对用的键转移；
单实例扩容：（1）垂直扩容：升级更大内存实例；（2）水平分片：客户端或代理分片到多实例；
主从扩展：增加从节点提升读能力，但需配合集群实现写扩展。
12、用户信息表，主键是ID，用户操作记录表跟用户信息表通过ID关联，如何查询每个用户最新的一条操作记录？
解答：方式一使用row_number() ： select * from (
select u.*,ol.*,row_number() over(patition by ol.userid order by ol.operate_time desc) as rn from user u join operate_log ol on u.id = ol.userid) as temp
where rn = 1;
方式二使用子查询：子查询：按用户ID分组，取出用户ID及最大操作时间；再跟用户表、用户操作记录表，联表查询
13、java代码实现读取一个TXT文件，按行匹配有无目标内容：
/**
* 在文件中查找匹配目标字符串的行
*
* @param filePath 文件路径
* @param target 要匹配的目标字符串
* @return 匹配结果列表
* @throws IOException 如果文件读取失败
*/
public static List<MatchResult> findMatchesInFile(String filePath, String target) throws IOException {
List<MatchResult> matches = new ArrayList<>();
Pattern pattern = Pattern.compile(Pattern.quote(target)); // 处理特殊字符
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {
String line;
int lineNumber = 0;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
lineNumber++;
Matcher matcher = pattern.matcher(line);
if (matcher.find()) {
matches.add(new MatchResult(lineNumber, line));
}
}
}
return matches;
}
/**
* 存储匹配结果的内部类
*/
static class MatchResult {
int lineNumber;
String lineContent;
MatchResult(int lineNumber, String lineContent) {
this.lineNumber = lineNumber;
this.lineContent = lineContent;
}
}
14、rabbitMQ集群模式的区别
解答：普通集群：队列元数据同步，数据仅存于创建节点，可用性低，一旦创建节点宕机即单点故障，要求低延迟网络，适用于非关键业务，需横向扩展吞吐量；
镜像集群：队列数据全节点复制，主节点挂了，会从镜像节点选出一个作为主，自动故障转移，可用性高，要求高带宽网络，适用于金融、订单等高可用场景；
15、MQ消息积压的处理方案
解答：（1）应急处理方案：增加消费者，提高消费速度；
启用线程池；
rabbitmq开启消息预取channel.basicQos(100)，避免单个消费者堆积；
kafka创建临时topic分流：kafka-topics.sh --create --topic emergency-topic --patitions 100
(2)根治措施：优化消费逻辑：批量处理，如kafka的max.poll.records；
异步化处理：非核心操作异步执行；
死信队列监控：设置积压阈值告警，将超出的最早消息放入死信队列，另开消费者去处理
16、慢查询优化与explain命令解读
解答：(1)explain select * from a where b = 1;结果有type访问类型字段，理想值是const/ref/range，key实际使用索引字段，理想值是非NULL，rows扫描行数估算，理想值<1000
(2)慢查询优化：避免索引失效；分页优化where id>10000 limit 20 替代limit 10000,20； 冷热分离：将历史数据归档
17、Redis性能优化方案
解答：（1）内存优化：使用ziplist存储小对象；避免bigkey；
（2）持久化调优：aof-use-rdb-preamble yes混合持久化，降低80%写延迟；
（3）网络优化：客户端连接池jedisPool+ pipeline批量操作，QPS提升5-10倍；
（4）集群扩展：分片集群Redis cluster
18、Redis应用场景示例
解答：（1）排行榜：zset--> zadd leaderboard 100 "user1"; zrevrange leaderboard 0 9 withscores 获取top10
（2）秒杀系统：incr原子计数器+lua脚本扣库存
（3）会话缓存：set user:session:123 '{"id":123}' ex 3600
（4）分布式锁：set lockkey unique-id nx px 30000
19、kafka patition拆分有限制吗？
解答：（1）物理限制：单patition文件数上限500,000，由log.segment.bytes控制； 单broker分区数受操作系统文件句柄限制，需调优ulimit -n
（2）性能影响：分区数越大，并行度越高，吞吐量就越大，但是zookeeper元数据压力剧增，不过新版kafka raft模式已经解决这个问题
（3）黄金法则：推荐分区数 = MAX( 业务吞吐量/单个分区吞吐量，消费者组数量)
通常设置不超过1000个集群，否则控制器故障切换延迟显著增加
20、线程池生产环境配置
@Bean
public ThreadPoolTaskExecutor customExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(CPU_CORES * 2); // IO密集型建议2N
executor.setMaxPoolSize(CPU_CORES * 8);
executor.setQueueCapacity(1000); // 根据压测调整
executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
return executor;
}
21、string、stringBuffer、stringBuilder的区别？
解答：string是不可变的，每次修改都会生成新的对象，适合少量字符串操作；
stringBuffer是可变的，线程安全，因为例如append方法是synchronized修饰的，适合多线程环境；
stringBuilder是可变的，线程不安全，性能优于stringBuffer，适合单线程环境；
22、arrayList和linkedList的区别？
解答：arrayList是基于动态数组，支持随机访问（通过索引，查询效率高），插入和删除效率不高，因为涉及到元素移动，复制元素、扩容等；
linkedList是基于双向链表，不支持高效的随机访问，但是插入和删除效率高，只需要改变节点引用；
23、写一个方法判断一个整数是不是回文数，例如121是回文数，123不是
解答：思路是：分别取原数倒序的不同位的数据，重新组装成一个新数，再比较原数与新数是否相等
public boolean checkNum(int x){
if(x < 0){ return false};
int newNum = 0,original = x;
while(x != 0){
newNum = newNum * 10 + x%10;
x /= 10;
}
return newNum == original;
}
24、spring中Bean的作用域有哪些？
解答：singleton:默认，每个spring容器中一个bean只有一个实例；
prototype：每次请求都会创建一个新的实例；
request：每个http请求创建一个实例（仅web应用）；
session：每个http会话创建一个实例（仅web应用）；
global-session：全局HTTP会话（仅portlet应用）；
25、jvm相关：什么情况下会触发Full GC?
解答：老年代空间不足；
方法区元空间不足；
调用system.gc();
CMS GC出现concurrent mode failure；
26、找出一组数字中唯一重复的数字（假设只有一个数字重复）
set<Integer> seen = new HashSet<>();
for(int num : nums){
if(seen.contains(num)){ return num}
seen.add(num);
}
return -1;
27、找出一组数字中第一个重复的数字
Map<Integer,Integer> occur = new HashMap<>();
for(int i=0;i< nums.length;i++){
int num = nums[i];
if(occur.containsKey(num)){ return num;}
occur.put(num,i);
}
return -1;
28、上传数据的安全性怎么控制？
解析：主要考察数据从前端通过网络传输到后端的安全性
解决方案就是对数据加密
（1）对称加密：发送方与接收方都是用一样的密钥对数据加密。
AES、DES、3DES- 传输的数据很大建议使用对称加密，不过不能保存敏感信息
- 传输的数据较小，要求安全性高，建议采用非对称加密
29、开发项目过程中遇到过哪些棘手的问题？
（1）设计模式：工厂模式加策略模式-->业务经常变更，导致频繁修改业务类，例如登录方式的变更、支付方式的变更，例如海关项目中不同国家的港口对应不同的海关政策，一开始都写在service业务类里面做
判断，一旦要加入新的就要修改代码，倾入性比较高；使用策略模式，将新的方式做成配置的形式，添加策略类
（2）慢查询：数据库优化（索引优化、sql优化、表结构优化）
浙公网安备 33010602011771号