东莞6年Java开发面试题与答案（技术篇）

本人详解
作者：王文峰，参加过 CSDN 2020年度博客之星，《Java王大师王天师》
公众号：JAVA开发王大师，专注于天道酬勤的 Java 开发问题
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东莞6年Java开发面试题与答案（技术篇）

学习教程（传送门）

东莞6年Java开发面试题与答案（技术篇）

**一、Java基础**
**二、并发编程**
**三、JVM与性能调优**
**四、数据库与优化**
**五、框架与中间件**
**六、分布式与系统设计**
**七、编码与算法**
**八、综合提问**

**总结**

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东莞6年Java开发面试题与答案（技术篇）

一、Java基础

String类为什么被设计为final？
答案：

安全性：防止子类覆盖String的方法（如substring、concat）导致不可预测的行为，例如多线程环境下的字符串操作。
哈希值缓存：String的hashCode()方法在第一次调用后会缓存结果，确保不可变性支持高效的哈希表操作。
字符串常量池优化：不可变性使得字符串可以被复用，减少内存开销，提升性能。

抽象类与接口的区别？
答案：

设计目的：抽象类用于代码复用（如部分方法实现），接口用于定义行为契约（如Comparable）。
成员变量：抽象类可有普通成员变量，接口变量默认为public static final。
多继承：类只能继承一个抽象类，但可实现多个接口。
JDK 8后：接口支持默认方法和静态方法，抽象类仍保留构造方法和状态管理能力。

二、并发编程

synchronized和ReentrantLock的区别？
答案：

锁机制：synchronized是JVM层面的关键字，自动释放锁；ReentrantLock是API层面的锁，需手动加锁/释放。
功能扩展：ReentrantLock支持公平锁、可中断锁、超时等待，且可通过Condition实现多条件队列。
性能：JDK1.6后synchronized优化后性能接近，但高竞争场景下ReentrantLock更灵活。

线程池的拒绝策略有哪些？适用场景是什么？
答案：

AbortPolicy（默认）：直接抛出异常，适用于需严格保证任务不丢失的场景。
CallerRunsPolicy：由提交任务的线程执行任务，适用于任务可降级的场景（如日志记录）。
DiscardOldestPolicy：丢弃队列最老任务并重试，适用于实时性要求高的场景。
DiscardPolicy：静默丢弃新任务，适用于允许任务丢失的场景（如监控数据采集）。

三、JVM与性能调优

如何排查堆内存溢出（OOM）？
答案：

工具使用：

jmap生成堆转储文件（jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>）。
MAT或VisualVM分析对象占用，定位内存泄漏点（如未释放的集合类对象）。

常见场景：

大对象未分页查询（如全表加载到内存）。
缓存未设置过期策略（如HashMap缓存数据无限增长）。

G1垃圾回收器的工作流程？
答案：

分区回收：将堆划分为多个Region，优先回收垃圾最多的Region，减少停顿时间。
Mixed GC：分为Young GC（回收Eden区）和Mixed GC（回收部分Old区），通过预测模型控制回收时间。
适用场景：大堆内存（如8GB以上）、高吞吐与低延迟兼顾的应用（如电商系统）。

四、数据库与优化

MySQL索引失效的常见场景及优化方案？
答案：

失效场景：

对索引列使用函数或表达式（如WHERE YEAR(create_time) = 2025）。
类型隐式转换（如字符串字段用数字查询）。
违反最左前缀原则（如联合索引跳过首字段）。

优化方案：

使用覆盖索引（避免回表）。
分库分表（如按时间或用户ID拆分）。

如何设计高并发的秒杀系统？
答案：

架构要点：

流量削峰：通过消息队列（如Kafka）缓冲请求，限制并发访问数据库。
缓存预热：将库存数据预加载到Redis，通过原子操作（DECR）防止超卖。
分布式锁：使用Redis的SETNX或Redisson实现锁机制，避免重复下单。
降级策略：静态资源CDN加速，核心服务与非核心服务隔离。

五、框架与中间件

Spring如何解决循环依赖？
答案：

三级缓存机制：

singletonFactories：存储未初始化的Bean工厂对象。
earlySingletonObjects：存储早期暴露的Bean（未完成属性注入）。
singletonObjects：存储完整的Bean。

限制：仅支持Setter/Field注入的循环依赖，构造函数注入无法解决。

Redis持久化机制RDB与AOF的优缺点对比？
答案：

RDB：

优点：快照恢复速度快，文件紧凑。
缺点：可能丢失最后一次快照后的数据。

AOF：

优点：数据安全性高（支持每秒同步）。
缺点：文件体积大，恢复速度慢。

混合模式（Redis 4.0+）：结合RDB快照和AOF日志，平衡性能与数据安全。

六、分布式与系统设计

分布式事务的解决方案有哪些？
答案：

2PC（两阶段提交）：强一致性，但存在单点故障和阻塞问题，适用于银行交易等场景。
TCC（补偿事务）：通过Try-Confirm-Cancel三个阶段实现最终一致性，适用于高并发电商系统。
本地消息表：业务与消息表耦合，通过异步重试保证最终一致性（如订单与积分系统）。

如何设计一个高可用的微服务架构？
答案：

服务治理：

使用注册中心（如Nacos）实现服务发现与健康检查。
熔断降级（如Hystrix）防止雪崩效应。

链路追踪：集成SkyWalking或Zipkin，监控服务调用链性能。
容器化部署：通过Kubernetes实现自动扩缩容和故障恢复。

七、编码与算法

手写LRU缓存淘汰算法

public class LRUCache<K, V> {
              
    private final int capacity;
    private final LinkedHashMap<K, V> cache;

    public LRUCache(int capacity) {
              
        this.capacity = capacity;
        this.cache = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, 0.75f, true) {
              
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
              
                return size() > capacity;
            }
        };
    }

    public V get(K key) {
              
        return cache.getOrDefault(key, null);
    }

    public void put(K key, V value) {
              
        cache.put(key, value);
    }
}

二叉树的最大深度（LeetCode 104）

public int maxDepth(TreeNode root) {
              
    if (root == null) return 0;
    return Math.max(maxDepth(root.left), maxDepth(root.right)) + 1;
}