上海Java开发面试高频出现的业务场景(实时日志分析系统、实现订单服务的弹性扩缩容与流量治理)与底层原理(JVM垃圾回收器)及解析

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作者：王文峰，参加过 优快云 2020年度博客之星，《Java王大师王天师》
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上海Java开发面试高频出现的业务场景(实时日志分析系统、实现订单服务的弹性扩缩容与流量治理)与底层原理(JVM垃圾回收器)及解析

一、业务场景类题目

题目1：设计一个电商秒杀系统（高并发场景）

考察点：分布式锁、缓存击穿、限流降级、异步处理、数据库优化

答：

1. 核心流程设计
   • 用户请求 -> 接口限流（Sentinel/Apollo）-> 查询缓存（Redis）库存 -> 若有库存，执行扣减（CAS原子操作或Redis Lua脚本）-> 下单记录异步写入MySQL -> 发送短信/邮件通知。

2. 关键技术点
   • 缓存层：Redis预加载热点商品库存，设置超时自动回源DB。
   • 防超卖：Redis Sorted Set实现分布式锁（SETNX + EXPIRE），或Redisson红锁。
   • 库存更新：lua脚本保证原子性：MULTI → HINCRBY库存 → EXEC。
   • 异步化：通过Kafka解耦下单与通知，使用RabbitMQ实现最终一致性。
   • 限流：Sentinel配置QPS阈值，熔断异常流量。

3. 数据库优化
   • 表引擎选InnoDB，支持事务。
   • 主键索引优化：order_id聚簇索引。
   • 读写分离：从库处理查询，主库处理写操作。
   • 分库分表：按商品ID哈希分表，解决单表过大问题。

4. 压测与监控
   • JMeter模拟高并发，Grafana监控QPS、响应时间、错误率。
   • ELK日志分析慢查询，Arthas诊断Java服务瓶颈。

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题目2：设计一个实时日志分析系统（如电商用户行为追踪）

考察点：Flume/Kafka数据管道、实时计算、窗口统计、资源隔离

答：

1. 架构分层
   • 采集层：Flume Agent监听Nginx日志，自定义拦截器解析JSON格式日志。
   • 传输层：Kafka Topic分区按用户ID哈希，保障顺序性，设置acks=all持久化。
   • 处理层：Flink窗口计算（1分钟/5分钟/小时维度）用户点击率、转化率。
   • 存储层：HBase存储原始日志，ClickHouse做OLAP查询，Redis缓存Top10商品。

2. 性能优化
   • Kafka批量压缩（LZ4），提升吞吐量。
   • Flink State TTL自动清理，防止OOM。
   • ClickHouse列式存储+稀疏索引，加速聚合查询。

3. 容错设计
   • Flume重试机制（maxRetryAttempts），Kafka Consumer Offset手动提交。
   • Flink Checkpoint与HDFS容灾，保证Exactly-Once语义。

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二、底层原理类题目

题目3：JVM垃圾回收器GC Roots是如何确定的？为什么老年代回收效率比新生代低？

考察点：GC原理、内存模型、对象存活判定

答：

1. GC Roots对象
   • 虚拟机栈中的局部变量引用（基本类型除外）。
   • 方法区中的静态属性引用（static字段）。
   • 常量池中的符号引用（String.intern()后的字符串）。
   • 本地方法栈中的JNI引用（Native方法调用的对象）。

2. 老年代回收效率低的原因
   • 标记阶段：需遍历整个堆内存，老年代对象多耗时。
   • 整理阶段：标记-整理算法需移动对象，产生STW（Stop-The-World）。
   • 碎片问题：CMS收集器无法处理浮动垃圾，Full GC频繁触发。
   • 对比新生代：复制算法（Eden→Survivor）无需整理，且对象生命周期短。

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题目4：Spring Cloud中Feign的熔断机制是如何实现的？与Hystrix有何区别？

考察点：分布式服务治理、熔断器模式、代码实现

答：

1. Feign熔断实现
   • 基于@FeignClient注解自动集成Resilience4j或Hystrix。
   • 默认使用Resilience4j：@CircuitBreaker(name="backendA", fallbackMethod="fallback")。
   • 自定义配置：application.yml设置超时时间（connectTimeoutMillis）、重试次数（retry.maxAttempts）。

2. 与Hystrix对比
   • 依赖注入：Hystrix需单独@