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：“又是一个普通的求职者。”谢飞机推门而入，看起来人畜无害，甚至有些腼腆。面试官微微一笑，准备开始这场“例行公事”的面试。

第一轮：基础深挖

面试官：Java中的HashMap是如何工作的？

谢飞机：HashMap基于哈希表实现，通过键的hashCode计算存储位置。JDK 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，这里有个细节：哈希冲突的处理方式其实还有优化空间，比如可以考虑使用开放寻址法在某些场景下减少内存碎片。

面试官（挑眉）：这个思路我没想到……

谢飞机继续深入讲解了ConcurrentHashMap的分段锁设计和CAS优化，面试官的表情逐渐严肃。

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，采用分库分表策略，订单表按用户ID哈希分片。其次，引入消息队列（如Kafka）异步处理订单，结合本地事务表和定时任务保证最终一致性。最后，缓存热点数据（如商品库存）到Redis，并采用分布式锁防止超卖。

面试官（震惊）：你这样设计确实更优！

第三轮：技术前沿

面试官：如何解决微服务架构中的分布式事务问题？

谢飞机：传统的2PC性能较差，我建议采用Saga模式，将事务拆分为多个本地事务，通过事件驱动补偿机制回滚。另外，可以结合TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，在某些场景下实现更高的一致性。

面试官（彻底被征服）：我们非常希望你能加入！

技术解析

HashMap的优化

• 红黑树转换：JDK 8引入，时间复杂度从O(n)降到O(log n)。
• 哈希冲突：开放寻址法在某些场景下比链表更高效。

电商系统架构

• 分库分表：避免单表数据量过大。
• 消息队列：异步削峰，提高系统吞吐量。

分布式事务

• Saga模式：适合长事务，通过事件驱动实现最终一致性。
• TCC模式：适合短事务，通过预留资源减少锁竞争。