从自信到敬畏：一场戏剧性的Java技术面试

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，应该不会有什么惊喜。”谢飞机走进来，面带微笑，看起来人畜无害。面试官心想：“又是一个来刷经验的。”

第一轮：基础深挖

面试官：Java中的HashMap是如何解决哈希冲突的？

谢飞机：HashMap使用链地址法解决冲突，但在Java 8之后，当链表长度超过8时，会转为红黑树以提高查询效率。不过，这里有一个优化点：在极端情况下，哈希冲突可能导致红黑树退化为链表，我们可以通过调整初始容量和负载因子来优化。

面试官（惊讶）：这个优化点我没想到。

面试官：JVM的垃圾回收机制中，G1和CMS有什么区别？

谢飞机：G1是面向服务端应用的垃圾回收器，采用分代收集和Region划分，适合大内存场景；CMS则是以低延迟为目标，但会产生内存碎片。不过，G1在JDK 9之后成为默认回收器，因为它解决了CMS的碎片问题。

面试官（点头）：你对JVM的理解很深入。

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：可以采用分库分表策略，将订单表按用户ID哈希分片，同时引入消息队列（如Kafka）异步处理订单，避免数据库直接成为瓶颈。另外，使用Redis缓存热点数据，结合分布式锁（如Redisson）防止超卖。

面试官（震惊）：这个设计确实更优。

面试官：如何实现金融级分布式事务？

谢飞机：传统的2PC性能较差，可以采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，结合Seata框架实现。另外，可以通过本地消息表+定时任务补偿，保证最终一致性。

面试官（佩服）：这个思路很新颖。

第三轮：技术前沿

面试官：如何优化微服务架构中的服务发现性能？

谢飞机：传统的Eureka存在性能瓶颈，可以改用Consul或Nacos，结合客户端缓存和长轮询机制减少服务发现的延迟。另外，可以通过服务网格（如Istio）实现更细粒度的流量控制。

面试官（彻底被征服）：我们非常希望你能加入！

技术解析

1. HashMap优化：初始容量和负载因子的选择直接影响性能。
2. G1 vs CMS：G1的Region设计解决了内存碎片问题。
3. 电商系统架构：分库分表+消息队列+缓存是核心。
4. 分布式事务：TCC模式比2PC更适合高并发场景。
5. 服务发现优化：客户端缓存和长轮询是关键。