高频面试问题详解-优快云博客

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一、基础问题

HashMap扩容机制
- 触发条件：当元素数量超过 容量 * 负载因子（默认0.75） 时触发扩容。
- 扩容过程：
  1. 新容量为旧容量的2倍（如16 → 32）。
  2. 遍历旧数组，重新计算每个元素的哈希值，分配到新数组的对应位置。
  3. Java 8优化：链表长度≥8时转为红黑树，提高查询效率。
- 示例：
```
HashMap<Integer, String> map = new HashMap<>(16);
// 当插入第13个元素（16*0.75=12）时触发扩容
for (int i = 0; i < 13; i++) {
    map.put(i, "value" + i);
}
```
Spring循环依赖解决
- 三级缓存机制：
  - singletonObjects：完整Bean实例。
  - earlySingletonObjects：提前暴露的原始Bean（未填充属性）。
  - singletonFactories：Bean工厂，用于生成代理对象（如AOP场景）。
- 流程：
  1. Bean A实例化后，放入三级缓存（singletonFactories）。
  2. 填充A的属性时发现依赖Bean B，触发B的实例化。
  3. B填充属性时从三级缓存获取A的工厂，生成A的代理对象。
  4. B初始化完成后，A完成属性填充。
- 限制：仅支持Setter注入，构造器注入无法解决循环依赖。

二、设计题

短链系统设计
- 核心组件：
  - 发号器：使用Snowflake算法生成唯一ID，转换为Base62短码（如 https://s.com/abc123）。
  - 缓存层：Redis缓存热点短链（Key:短码，Value:原始URL），过期时间24小时。
  - 存储层：MySQL分库分表（按短码哈希分片），字段包括 short_code、origin_url、expire_time。
- 高并发处理：
  - 布隆过滤器拦截无效短码查询。
  - 异步写入数据库（MQ削峰）。
微信红包架构
- 预分配金额：
  - 二倍均值算法：剩余金额为M，剩余人数为N，每次分配金额范围为 [1, 2M/N)。
```
def allocate_red_packet(total_amount, num):
    result = []
    for i in range(num-1):
        avg = total_amount / (num - i) * 2
        money = random.uniform(0.01, avg)
        result.append(round(money, 2))
        total_amount -= money
    result.append(round(total_amount, 2))
    return result
```
- 抢红包流程：
  1. 用户抢红包时，Redis原子操作扣减预分配金额（DECRBY）。
  2. 记录明细到分库分表（按用户ID哈希）。
- 防超发：数据库唯一索引（红包ID + 用户ID） + 异步对账任务。

三、算法问题

Top K问题（堆排序）

步骤：
1. 构建大小为K的小顶堆。
2. 遍历数组，若元素 > 堆顶，替换堆顶并调整堆。
3. 最终堆中元素即为Top K。
时间复杂度：O(n log K)。

代码示例：

public int[] topK(int[] nums, int k) {
    PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();
    for (int num : nums) {
        if (heap.size() < k) {
            heap.offer(num);
        } else if (num > heap.peek()) {
            heap.poll();
            heap.offer(num);
        }
    }
    return heap.stream().mapToInt(i -> i).toArray();
}

LRU缓存（LinkedHashMap）

实现原理：
- 继承 LinkedHashMap，设置 accessOrder=true，使最近访问的元素移至链表尾部。
- 重写 removeEldestEntry 方法，当容量超限时移除链表头部元素。

代码示例：

class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > capacity;
    }
}