Java后端面试场景题大全：2025年高频考点深度解析
一、分布式与高并发场景
1. 秒杀系统设计（千万级QPS）
场景需求：
限量商品1000件，预计瞬时流量50万QPS
要求：防超卖、限流、高性能、高可用
技术方案：
分层削峰架构：
前端层：静态资源CDN + 按钮防重复点击 + 数学验证码
网关层：Nginx限流（令牌桶算法） + IP黑名单
服务层：Redis集群预减库存（Lua脚本保证原子性）
异步化：RocketMQ/Kafka削峰填谷，异步下单
数据层：MySQL最终库存扣减
关键优化点：
热点隔离：独立Redis集群处理秒杀商品，避免影响主业务
本地缓存：使用Caffeine缓存商品基本信息
动态扩容：Kubernetes自动扩缩容应对流量峰值
防作弊：风控系统（用户行为分析、设备指纹）
2. 分布式锁设计
场景对比：
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Redis分布式锁 | 性能高(citation:2) | 非强一致(citation:2) | 秒杀系统(citation:2) |
| ZooKeeper分布式锁 | 强一致(citation:2) | 性能较低(citation:2) | 配置中心(citation:2) |
| ETCD分布式锁 | 支持租约(citation:2) | 运维复杂(citation:2) | 服务发现(citation:2) |
Redisson最佳实践：
坑点解决：
锁续期：Watch Dog自动续期机制
集群模式：RedLock算法解决单点故障
锁粒度：细粒度锁（按商品ID分片）
3. 分布式事务解决方案
业务场景：用户下单需要同时操作订单服务、库存服务和账户服务
方案对比：
| 方案 | 原理 | 适用场景 | 优缺点 |
|---|---|---|---|
| TCC模式 | Try-Confirm-Cancel三阶段15 | 金融级一致性7 | 开发复杂，性能中等7 |
| SAGA模式 | 事务拆分+补偿机制15 | 长事务场景7 | 最终一致性，实现简单7 |
| 本地消息表 | 数据库+定时任务15 | 中等一致性要求7 | 实现简单，有延迟7 |
TCC模式实战：
二、数据库与缓存实战
1. 十亿级数据分页优化
反例SQL：SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 1000000, 10
优化方案：
游标分页（推荐）：
ES search_after：
预计算策略：定时任务生成热门页缓存
2. 缓存一致性保障
经典问题：如何保证MySQL与Redis数据同步？
解决方案：
延迟双删：
订阅Binlog：
Canal监听MySQL变更
解析Binlog发送到MQ
消费者更新Redis
多级缓存策略：
本地缓存（Caffeine/Guava）→ Redis → DB
本地缓存设置短过期时间（3-5秒）
3. MySQL深度优化
索引失效场景：
LIKE '%xx'函数计算（如
WHERE DATE(create_time) = '2025-08-21'）OR条件
隐式类型转换
死锁排查步骤：
查看死锁日志：
SHOW ENGINE INNODB STATUS分析锁等待图
常见死锁场景：事务交叉更新多表、索引失效导致表锁
三、微服务与系统架构
1. 全链路灰度发布
实现方案：
流量标记：网关根据Header/Cookie添加流量标签
服务路由：Spring Cloud Gateway根据标签路由到对应版本
数据隔离：影子表方案
Istio实践：
2. 服务熔断与降级
Sentinel配置：
降级策略：
返回兜底数据：缓存默认值
异常降级：返回友好提示
限流降级：拒绝部分请求
四、新兴技术场景
1. Service Mesh落地
落地难点：
Sidecar带来的性能损耗（约增加10%延迟）
多语言服务治理的统一化
全链路灰度发布实现
Istio最佳实践：
逐步迁移流量
监控Sidecar资源消耗
使用Telemetry V2优化性能
2. Serverless应用
适用场景：
定时对账任务
图片/视频转码
日志分析处理
AWS Lambda示例：
