Java大厂面试真题揭秘：从谢飞机的尴尬到技术深度解析
面试场景：音视频直播平台核心系统设计（某头部大厂）
面试官：你好，欢迎来参加我们音视频直播平台的高级Java开发岗面试。先简单自我介绍一下？
谢飞机：您好，我叫谢飞机，三年经验，会写代码，能跑通项目，还用过Git……
面试官：（微微一笑）不错，基础扎实。我们今天主要围绕音视频平台的核心系统展开，你准备好了吗？
谢飞机：准备好了！虽然我只做过点外卖的后台，但我觉得……也能应付。
📌 第一轮：基础语言与框架能力（聚焦于高并发与线程安全）
面试官：我们直播系统对延迟要求极高，假设你是负责用户连麦功能的模块，使用Spring Boot实现一个简单的连麦接口。你会如何保证线程安全？
谢飞机：嗯……我用
@Transactional，应该可以吧？或者加个synchronized？面试官：很好，方向正确。那如果这个接口要支持10万级并发，你还会用
synchronized吗？谢飞机：那……那肯定不行啊，性能太差了，得用锁池吧？
面试官：（点头）聪明。那你了解
ReentrantLock和StampedLock的区别吗？在什么场景下更合适？谢飞机：嗯……
ReentrantLock是可重入的，StampedLock是乐观读，适合读多写少？面试官：非常棒！你不仅知道名字，还理解了适用场景。再问一下，
ThreadLocal在你这个连麦系统中能用上吗？比如记录用户的上下文信息？谢飞机：可以！比如记录用户是否已连麦，或者临时状态，避免传参。
面试官：（赞许）完全正确，而且举了实际例子，很有业务思维。
📌 第二轮：数据库与缓存实战（聚焦高可用与一致性）
面试官：连麦成功后，我们要实时同步用户状态，比如“正在连麦中”。你打算用哪种数据库方案？
谢飞机：用MySQL吧，最熟悉了，数据也可靠。
面试官：很好。但如果你要支撑百万级用户同时在线，且状态更新频繁，会不会有性能瓶颈？
谢飞机：嗯……那可能需要加缓存，比如用Redis？
面试官：非常对！那你怎么保证数据库和缓存的一致性？
谢飞机：先更新数据库，再删缓存？还是先删缓存，再更新数据库？
面试官：好问题。你认为哪种策略更优？为什么？
谢飞机：我觉得先删缓存，再更新数据库，这样避免脏读。
面试官：（微笑）你可能记反了。标准做法是先更新数据库，再删除缓存，因为如果先删缓存，中间有人读取旧缓存，就会导致不一致。你还能想到其他方案吗？比如使用消息队列异步处理？
谢飞机：哦……原来如此，我差点就错了。用Kafka发个消息，让缓存服务监听刷新？
面试官：（鼓掌）思路清晰，已经接近架构师水平了！
📌 第三轮：微服务与消息队列（聚焦解耦与可观测性）
面试官：连麦成功后，系统需要通知推流端、观众端、以及日志系统。你如何设计这个通知机制？
谢飞机：用HTTP调用？或者直接发个事件？
面试官：如果多个服务都要响应，且不能阻塞主流程呢？
谢飞机：那……用消息队列？比如Kafka？
面试官：非常正确！那你如何保证消息不丢失？
谢飞机：生产者确认，消费者手动确认，还有副本机制？
面试官：完全正确。那如果消息量特别大，你考虑过分区和并行消费吗？
谢飞机：分区按用户ID分，每个分区由一个消费者组消费，这样可以提高吞吐。
面试官：（满意地点头）非常好，你已经具备了大型系统的设计能力。最后一个问题：如果某个消费者挂了，如何快速恢复？
谢飞机：Kafka自动重平衡，消费者组重新分配分区？
面试官：完美回答！
✅ 面试结束语：
面试官：谢飞机同学，今天的面试非常出色。你的基础知识扎实，能结合业务思考问题，尤其是在缓存一致性、消息队列设计上展现了很强的工程思维。虽然有些地方小失误，但整体表现远超预期。
谢飞机：谢谢您！我是不是……有机会？
面试官：（微笑）你先回家等通知吧，我们会在3个工作日内联系你。
谢飞机：（激动地）太感谢了！我回去继续刷题！
🔍 附：每轮问题详解与技术要点解析（小白也能看懂）
📌 第一轮：线程安全与并发控制
@Transactional：用于数据库事务管理，不是线程安全工具。它保证数据库操作的原子性，但无法防止多线程并发修改共享变量。synchronized：锁住对象或方法，确保同一时间只有一个线程执行。但性能差，不适用于高并发场景。ReentrantLock：比synchronized更灵活，支持超时、中断、公平锁等，适合复杂锁逻辑。StampedLock：适用于读多写少场景。提供乐观读（无锁读），性能更高；写锁时需获取版本戳，保证一致性。ThreadLocal：为每个线程维护独立变量副本。适合存储用户上下文、请求追踪ID、事务标识等，避免跨线程污染。
💡 业务场景应用：在连麦系统中，
ThreadLocal可用于存储当前用户会话信息，如userId、sessionId，避免每次传参。
📌 第二轮：数据库与缓存一致性方案
- 数据库+缓存架构：典型“读多写少”场景，用缓存提升读性能，降低数据库压力。
- 缓存穿透：查询不存在的数据，导致大量请求打到数据库。解决方案：布隆过滤器、缓存空值。
- 缓存雪崩：大量缓存同时失效，引发数据库瞬间压力过大。解决方案：设置随机过期时间、多级缓存。
- 缓存击穿：热点数据过期瞬间被大量访问。解决方案：互斥锁（如Redis分布式锁）、永不过期 + 异步刷新。
- 缓存一致性策略：
- 先更新数据库，再删除缓存：主流方案，避免脏读。若删除失败，可通过消息队列补偿。
- 使用消息队列异步更新缓存：解耦系统，提升可靠性。例如通过Kafka发送
CacheUpdateEvent，由专门服务处理缓存刷新。
💡 技术选型建议：使用
Redis作为缓存层，HikariCP作为连接池，Flyway做数据库版本管理，Liquibase做变更管理。
📌 第三轮：微服务与消息队列设计
- Kafka核心概念：
- Topic：消息分类，如
user_status_update - Partition：Topic的分区，支持并行消费，提高吞吐量。
- Consumer Group：一组消费者共同消费一个Topic，每个分区只能被一个消费者消费。
- Replication：副本机制保障高可用，一个Leader负责读写，多个Follower同步数据。
- Topic：消息分类，如
- 消息不丢失机制：
- Producer：
acks=all，确保所有副本都收到消息才返回成功。 - Broker：持久化到磁盘，配置
log.flush.interval.messages等参数。 - Consumer：手动提交偏移量（
enable.auto.commit=false），避免重复消费或丢失。
- Producer：
- 消费者故障恢复：
- Kafka自动触发Rebalance，将分区重新分配给存活的消费者。
- 通过
group.id标识消费者组，保证一致性。
- 异步解耦优势：
- 降低系统耦合度，各服务独立部署。
- 提升系统容错性，即使某个服务宕机，不影响主流程。
💡 最佳实践：使用
Spring Cloud Stream集成Kafka，简化开发；配合Prometheus + Grafana监控消息堆积情况，及时告警。
🎯 总结：大厂面试考察的核心能力
| 能力维度 | 考察点 | 建议学习路径 |
|---|---|---|
| 基础语言 | 线程安全、JVM内存模型 | 深入《深入理解Java虚拟机》 |
| 框架应用 | Spring Boot、MyBatis、Hibernate | 实战项目+源码阅读 |
| 数据库 | 事务、索引、分库分表 | MySQL优化实战手册 |
| 缓存 | 一致性、穿透/雪崩/击穿 | Redis官方文档+常见问题集 |
| 消息队列 | 顺序性、可靠性、分区 | Kafka官方文档+压测实战 |
| 架构设计 | 微服务拆分、服务治理 | 学习《微服务架构设计模式》 |
📌 提醒：不要只背答案，要理解“为什么这么设计”，才能在真实业务中灵活应对。
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