Java场景面试题

🎬 开篇：一次数据泄露的惨痛教训 🤔 什么是数据脱敏？ 数据脱敏（Data Masking）： 在不影响业务使用的前提下，对敏感数据进行变形处理，使其无法被还原为原始数据。 想象一下： 手机号： 13

🎬 开篇：一次致命的精度丢失 🤔 为什么不能用Float/Double？ 原因： Float/Double使用IEEE 754标准，二进制无法精确表示某些十进制小数！ 📚 知识地图 ✅ 方案1：Big

🎬 开篇：一次糟糕的分类查询 🤔 什么是多级分类？ 想象你的衣柜： 顶层： 衣服、鞋子、配饰 二层： 上衣、裤子、外套... 三层： T恤、衬衫、卫衣... 四层： 短袖T恤、长袖T恤... 多级分类

🎬 开篇：一次灾难性的数据不一致 🤔 什么是分布式事务？ 想象你和朋友之间转账： 本地事务： 你银行账户-100，朋友账户+100（同一个银行，一次完成） 分布式事务： 你的支付宝-100，朋友的微信

🎬 开篇：一次糟糕的登录体验 🤔 什么是登录态？ 想象你去健身房： ❌ 每次都办卡： 每做一个动作都要重新办卡（烦死） ✅ 办一张会员卡： 进门刷卡即可，有效期内随便用（方便！） 登录态 = 会员卡，

🎬 开篇：一个被遗忘的订单 🤔 为什么需要自动取消？ 想象你预订了餐厅座位： ❌ 不限时： 你订了不去，别人也订不了（浪费资源） ✅ 15分钟规则： 15分钟不到，自动释放座位（合理利用） 核心目的：

🎬 开篇：权限管理的噩梦 🤔 为什么需要RBAC？ 想象公司的门禁系统： ❌ 直接给权限： 每个人单独配置能进哪些门（管理噩梦） ✅ RBAC模式： 员工→角色→权限（总经理能进所有门，前台只能进大厅

🎬 开篇：一个让财务抓狂的Bug 🤔 积分系统的核心难题 想象你的银行账户： ❌ 只记余额： 你无法知道钱是怎么花的（不透明） ✅ 记录流水： 每笔收支都清清楚楚（可追溯） 核心原则：余额 = 所有流

🎬 开篇：一个惨痛的案例 🤔 超卖问题的本质 想象10个人同时抢1件商品： 没有库存控制： 10个人都看到"有货"，都下单成功（超卖9件！） 有库存控制： 只有1个人抢到，其他9个人提示"已售罄"（完

🎬 开篇：一个惨痛的教训 🤔 微服务调用慢的常见原因 想象你要去5个不同的店买东西： ❌ 串行方式： 逐个店排队，累计等待时间（慢死） ✅ 并行方式： 同时派5个人去买，同时等待（快！） 📚 知识地图

🎬 开篇：一个要命的性能瓶颈 🤔 为什么序列化性能这么重要？ 想象你要寄快递： JDK序列化： 用超大纸箱，里面塞满泡沫（慢且占空间） JSON： 用合适的盒子，但还是有点大（速度中等） Protob

🎬 开篇：一场悲剧的产生 🤔 问题根源 想象你住在一个5平米的小房间（容器），但你往里面搬了一个10平米的巨型沙发（JVM堆内存）... 会发生什么？ 答案：爆炸！💥 📚 核心知识地图 🎯 第一章：容

🎬 开篇：前端小姐姐的诉苦 前端性能优化不仅仅是前端的事儿，后端也要出力！就像做饭一样，前端负责摆盘（页面渲染），后端负责备菜（数据准备）。如果你每次只给一根葱、一片姜，前端大厨再厉害也得来回跑10趟

📖 什么是网络IO？ IO（Input/Output）：输入输出，在网络编程中指的是数据的读写操作。 生活比喻： BIO：餐厅只有1个服务员，点完菜后站在厨房门口等，菜好了才能服务下一桌（阻塞）🧍‍♂

📖 什么是批量操作？ 批量操作：一次性处理多条数据的操作（INSERT、UPDATE、DELETE）。 🎯 MyBatis 批量操作的方式 🔥 优化技巧一：foreach 批量插入 基础用法 生成的

📖 为什么要分库分表？ 想象一个图书馆： 单库单表：所有书都堆在一个房间（查找慢、拥挤）📚📚📚 分库分表：按类别分成多个房间（查找快、分散压力）📚|📚|📚 分库分表的目的： 突破单表容量限制（MySQ

📖 什么是吞吐量？ 吞吐量（Throughput）：系统在单位时间内能处理的请求数量。 核心指标 吞吐量等级划分 🎯 提升吞吐量 vs 降低响应时间 🔥 优化技巧一：无锁化编程 为什么要无锁？ 示例：

📖 什么是响应时间（RT）？ Response Time（响应时间）：从用户发起请求到收到响应的时间。 生活中的比喻： RT < 100ms = 电灯开关（瞬间亮）💡 RT < 1s = 电梯到达（等

📖 什么是 ElasticSearch？ 想象你在图书馆找书： 传统数据库：一本一本翻（全表扫描）📚📚📚 → 慢！ ElasticSearch：查目录卡片（倒排索引）📇 → 快！ ElasticSea