面试现场：严肃面试官与水货程序员谢飞机的极限对决
第一轮：基础夯实，从Java核心开始
面试官：谢飞机，你先自我介绍一下吧。
谢飞机：我叫谢飞机，能写代码，不秃头，热爱生活，追求稳定，希望在大厂找到一份工作。
面试官：很好，那我们来点硬核的。Java中
String、StringBuilder和StringBuffer有什么区别？
谢飞机：啊……String是不可变的，StringBuilder是线程不安全的，StringBuffer是线程安全的，对吧？
面试官：（点头）回答得不错，很清晰。
面试官：那你说说
equals()和==的区别？
谢飞机：
==比较的是引用地址，equals()比较的是值，比如字符串内容相等就返回true。
面试官：很好，基本功扎实。
面试官：再问一个：
HashMap的底层数据结构是什么？如何解决哈希冲突？
谢飞机：嗯……用数组加链表，或者红黑树，哈希冲突就是……碰撞了，然后用链表存，如果链表太长就转成红黑树。
面试官：（皱眉）解释得有点模糊，但方向对了。
第二轮：进阶挑战，多线程与并发编程
面试官：现在我们进入多线程部分。
ThreadLocal是干什么的？它解决了什么问题？
谢飞机：哦，它是每个线程都有一个副本，避免共享变量的问题，比如用户上下文信息。
面试官：非常准确！继续保持。
面试官：
volatile关键字的作用是什么？它能保证原子性吗？
谢飞机：保证可见性，让线程看到最新的值，但不能保证原子性，比如
i++就不行。
面试官：答得很好，理解到位。
面试官：那
synchronized和ReentrantLock有什么区别？
谢飞机：synchronized是关键字，ReentrantLock是类，可以用tryLock，更灵活，还能中断等待……
面试官：（微笑）看来你真学过。
面试官：线程池的核心参数有哪些？它们分别起什么作用？
谢飞机：核心线程数、最大线程数、队列容量、拒绝策略……还有……超时时间？
面试官：（轻叹）核心参数基本都对了，但超时时间不是核心参数，是可选配置。
第三轮：系统设计与中间件实战
面试官：我们来聊点实际场景。你在项目里用过Redis吗？怎么保证缓存一致性？
谢飞机：用缓存穿透、雪崩、击穿的方案，比如布隆过滤器、设置随机过期时间，还有双删策略……
面试官：不错，思路清晰。
面试官：那
@Transactional注解在Spring中是如何实现事务的？底层原理是什么？
谢飞机：好像是通过AOP动态代理，生成代理对象，然后调用方法前开启事务，异常时回滚……
面试官：（点头）正确，还知道代理机制。
面试官：最后一个问题：你了解微服务架构吗？Dubbo和Spring Cloud有什么区别？
谢飞机：嗯……Dubbo是阿里开源的，用RPC，Spring Cloud是社区的，用HTTP，功能更多，但……具体我不太清楚，可能需要查文档。
面试官：（微笑）坦诚很好，至少知道自己不知道。
面试官：今天的面试就到这里，感谢你的参与。回去等通知吧。
谢飞机：好嘞，谢谢面试官，我明天还来！
答案详解：技术点全解析（小白也能看懂）
1. String、StringBuilder、StringBuffer区别：
String：不可变，每次修改都会创建新对象，适合少量拼接或常量。StringBuilder：可变，非线程安全，性能高，适用于单线程场景。StringBuffer：可变，线程安全，性能略低，用于多线程环境。
✅ 推荐：一般用
StringBuilder，除非多线程。
2. equals() vs ==：
==：比较两个对象的引用地址（内存地址）是否相同。equals()：比较两个对象的内容是否相等，需重写。
⚠️ 举例：
"hello" == "hello"为真；new String("hello") == new String("hello")为假，但.equals()为真。
3. HashMap底层结构与哈希冲突：
- 底层：数组 + 链表/红黑树（JDK 8+）。
- 哈希冲突：不同键映射到同一索引位置。
- 解决方式：链表存储冲突元素，当链表长度 > 8 且数组长度 ≥ 64 时，转为红黑树，提升查询效率。
🔥 重点：扩容阈值是0.75 * 容量，初始容量默认16。
4. ThreadLocal：
- 每个线程维护一个独立副本，避免共享变量竞争。
- 用途：保存用户身份、事务上下文、日志追踪等。
- 陷阱：使用后要
remove()，否则可能内存泄漏。
5. volatile：
- 保证可见性：线程修改后，其他线程立即看到最新值。
- 禁止指令重排：防止代码优化导致执行顺序混乱。
- ❌ 不能保证原子性，如
i++仍需同步工具。
6. synchronized vs ReentrantLock：
| 特性 | synchronized | ReentrantLock |
|---|---|---|
| 语法 | 关键字 | 类型，需手动释放 |
| 可中断 | 否 | 是 |
| 超时 | 否 | 是 |
| 公平锁 | 否 | 可选 |
| 性能 | 一般 | 更优（高并发） |
✅ 建议：优先用
ReentrantLock，灵活性更高。
7. 线程池核心参数：
corePoolSize：核心线程数，一直存在。maximumPoolSize：最大线程数，超出时进入队列。workQueue：任务队列，如LinkedBlockingQueue。handler：拒绝策略，如DiscardPolicy、CallerRunsPolicy。keepAliveTime：空闲线程存活时间（非核心线程）。
🛠 举例：
Executors.newFixedThreadPool(10)= core=10, max=10, queue=无界。
8. Redis缓存一致性：
- 问题：数据库更新后，缓存未及时失效 → 数据不一致。
- 方案：
- 双删策略：先删缓存，再更新数据库，再删一次缓存（防读取旧数据）。
- 延时双删：删除缓存后，延迟几秒再删一次（避免更新期间读取旧缓存）。
- MQ异步通知：更新数据库后发送消息，触发缓存删除。
💡 推荐：结合延时双删 + MQ，高可用。
9. @Transactional事务原理：
- 底层：基于AOP动态代理（JDK代理或CGLIB）。
- 实现流程：
- 方法被调用前，代理拦截。
- 开启事务（
Connection.setAutoCommit(false)）。 - 执行业务逻辑。
- 异常抛出，回滚事务；正常结束，提交事务。
⚠️ 限制：只能作用于公共方法，内部调用无效。
10. Dubbo vs Spring Cloud：
| 特性 | Dubbo | Spring Cloud |
|---|---|---|
| 协议 | RPC（Dubbo协议） | HTTP/REST |
| 通信 | 高效二进制 | 易读文本 |
| 生态 | 阿里系，集成度高 | 社区丰富，组件多 |
| 部署 | 服务注册中心（ZooKeeper） | Eureka、Nacos |
| 适用场景 | 高性能、低延迟 | 快速开发、微服务治理 |
✅ 选择建议：追求性能选Dubbo；快速落地选Spring Cloud。
📌 小白学习建议：先掌握基础，再深入源码，动手实践才是王道！
