从自信到敬畏：一场戏剧性的Java技术面试-优快云博客

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从自信到敬畏：一场戏剧性的Java技术面试

开场白

面试官自信满满地坐在会议室里，心想：“今天这个候选人看起来普普通通，应该没什么难度。”谢飞机推门而入，面带微笑，看起来人畜无害。面试官心想：“又是一个基础题就能打发的候选人。”

第一轮：基础深挖

面试官：Java中的HashMap和ConcurrentHashMap有什么区别？

谢飞机：HashMap是非线程安全的，而ConcurrentHashMap通过分段锁实现了线程安全。但更关键的是，ConcurrentHashMap在JDK 8之后引入了CAS和synchronized优化，减少了锁的粒度，性能更高。另外，HashMap在扩容时可能会导致死循环，而ConcurrentHashMap则不会。

面试官（惊讶）：你提到死循环，能详细说说吗？

谢飞机：在JDK 7中，HashMap在多线程环境下扩容时，由于链表反转操作，可能会导致环形链表，从而引发死循环。而ConcurrentHashMap通过分段锁避免了这个问题。

面试官（点头）：这个细节很少有人能说清楚。

面试官：Spring的Bean生命周期是怎样的？

谢飞机：从BeanDefinition加载开始，经过实例化、属性填充、初始化（包括Aware接口回调、BeanPostProcessor前置处理、InitializingBean的afterPropertiesSet、init-method）、使用，最后是销毁。但更关键的是，Spring 5引入了SmartInitializingSingleton接口，用于在单例Bean初始化完成后执行额外逻辑。

面试官（若有所思）：SmartInitializingSingleton？这个我倒是没怎么用过。

第二轮：架构设计

面试官：设计一个千万级用户的电商系统，如何保证高并发下的订单处理？

谢飞机：首先，采用分布式ID生成器（如Snowflake）避免单点瓶颈；其次，订单服务拆分为独立的微服务，使用消息队列（如Kafka）削峰填谷；最后，引入分布式事务（如Seata）保证数据一致性。但更优的方案是采用事件溯源（Event Sourcing）和CQRS模式，将订单状态变更记录为事件流，提高系统的可扩展性和可维护性。

面试官（震惊）：事件溯源？这个思路我没想到。

面试官：如何设计一个金融级的分布式事务系统？

谢飞机：传统的2PC或TCC模式虽然可用，但性能较差。我建议采用Saga模式，将长事务拆分为多个本地事务，通过补偿机制保证最终一致性。另外，可以结合ZooKeeper或ETCD实现分布式锁，避免并发问题。

面试官（赞叹）：你这样设计确实更优。