Java面试官VS水货程序员谢飞机：HashMap、线程池、Redis实战三连问

Java面试官VS水货程序员谢飞机：HashMap、线程池、Redis实战三连问

第一轮：基础中的战斗机

面试官：谢飞机，看你简历写了精通Java，那先来个简单的。HashMap的底层数据结构是什么？1.8有什么变化？

谢飞机：啊哈！这个我会！就是数组加链表嘛！1.8改成数组加链表加红黑树！当链表长度超过8就变树，低于6又变回链表！（得意地搓手）

面试官：不错不错，看来基础还算扎实。那你知道为什么是8和6这个阈值吗？

谢飞机：呃...因为...8是吉利数字？666的意思？（挠头）其实我觉得7也行，9也不错...

面试官：（扶额）好吧...下一个问题。ArrayList和LinkedList的区别？项目中怎么选？

谢飞机：这个简单！ArrayList查询快，LinkedList插入删除快！我们项目都用ArrayList，因为老板说查询多！（突然压低声音）其实是因为我不会用LinkedList...

面试官：（忍住笑）最后一个问题，Spring Bean的生命周期你了解吗？

谢飞机：Bean的生命？从生到死对吧！先是new出来，然后@Autowired注入，最后被GC回收！中间还可能被@PostConstruct和@PreDestroy调戏一下！

面试官：虽然表述不太专业...但大体意思对了。进入下一轮。

第二轮：进阶中的过山车

面试官：现在考考并发。线程池的核心参数有哪些？你们项目用的什么配置？

谢飞机：核心线程数、最大线程数、队列大小、拒绝策略！我们项目...（翻看手机备忘录）哦对，用了200个核心线程，队列是无界的！因为产品经理说系统要支持百万并发！

面试官：（震惊）200核心线程？无界队列？你们服务器多少钱租的？知道这样配置的风险吗？

谢飞机：风险？风险就是...服务器会很热？要多开几个风扇？（认真脸）不过我们运维小哥说加钱就能解决！

面试官：（深呼吸）好吧...JVM内存模型说说？堆和栈的区别？

谢飞机：堆是放对象的，栈是放方法的！就像...堆是仓库，栈是流水线！对象在堆里躺着，方法在栈里跑来跑去！（手舞足蹈比划）

面试官：勉强过关...最后一个问题，MySQL的索引类型有哪些？B+树为什么适合做数据库索引？

谢飞机：索引有...主键索引、唯一索引、普通索引！B+树嘛...因为它长得像圣诞树！节点多，查找快！（突然灵光一闪）而且叶子节点连在一起，范围查询特别爽！

面试官：（惊讶）这个回答居然...还不错？进入最后一轮。

第三轮：高能中的核弹

面试官：分布式场景。Redis缓存穿透、击穿、雪崩怎么解决？

谢飞机：穿透就是...有人拿不存在的key狂打我们！击穿是热点key突然失效！雪崩是所有key一起失效！解决方案嘛...（抓耳挠腮）给Redis买个保险？或者...找个风水大师给服务器看看？

面试官：（无语）那你说说布隆过滤器原理？

谢飞机：布隆...是个外国人的名字？过滤器就是筛子！合起来就是...布隆牌筛子？（看到面试官脸色）开玩笑的！其实就是用多个哈希函数把数据映射到位图上！

面试官：最后一个问题，微服务之间调用，Dubbo和Spring Cloud怎么选？熔断降级怎么做？

谢飞机：Dubbo是阿里出的，Spring Cloud是Spring出的！选哪个？当然是...看谁给的钱多！（正经脸）熔断就是保险丝，电流太大就断掉！降级就是...把高清视频变成黑白的！

面试官：（叹气）今天的面试就到这里吧。你的基础知识还算可以，但深度不够。回去等通知吧，有消息HR会联系你。

谢飞机：太好了！等通知是不是意味着...稳了？（蹦蹦跳跳出门，撞到门框）哎哟！

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技术点详解

1. HashMap底层结构及优化

业务场景：电商系统用户购物车功能，需要快速根据商品ID查找商品信息。

• 数据结构：数组+链表+红黑树（JDK1.8）
• 阈值设计：链表长度>8转红黑树，<6转回链表
• 为什么是8和6：基于泊松分布，链表长度为8的概率极低（约0.00000006），避免频繁转换；6作为回退阈值提供缓冲区
• 性能对比：链表O(n) vs 红黑树O(logn)，当n=8时，树的优势明显

2. 线程池参数配置与风险

业务场景：秒杀系统需要处理突发流量。

• 核心参数：
  • corePoolSize：常驻线程数
  • maximumPoolSize：最大线程数
  • workQueue：任务队列
  • keepAliveTime：空闲线程存活时间
  • rejectedExecutionHandler：拒绝策略
• 合理配置：
  • CPU密集型：corePoolSize = CPU核心数+1
  • IO密集型：corePoolSize = CPU核心数*2
  • 队列建议使用有界队列（如ArrayBlockingQueue）
• 风险分析：
  • 无界队列：可能导致OOM
  • 过大线程数：上下文切换开销大，CPU利用率下降

3. Redis缓存三大问题解决方案

业务场景：新闻资讯APP热点文章缓存。

• 缓存穿透：
  • 问题：查询不存在的数据，直接打到数据库
  • 解决：布隆过滤器 + 缓存空值
  • 布隆过滤器原理：多个哈希函数映射位图，存在误判率但空间效率高
• 缓存击穿：
  • 问题：热点key过期瞬间大量请求打到数据库
  • 解决：互斥锁 + 逻辑过期（设置较长过期时间，在value中记录真实过期时间）
• 缓存雪崩：
  • 问题：大量key同时过期
  • 解决：随机过期时间 + 多级缓存 + 熔断降级