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wzjs 2025/8/4 0:48:39

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以下是几道针对Java并发编程的面试题，涵盖基础知识、高级概念和实际应用场景，适合资深Java工程师的面试评估：

1. 线程池与任务调度

题目:

描述Java线程池的核心参数（如corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime等）的作用，并说明如何根据业务场景选择合适的线程池类型（如newFixedThreadPool、newCachedThreadPool）。

请解释以下代码片段中线程池的潜在问题，并提出改进建议：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {executor.submit(() -> {// 执行耗时操作});
}

参考答案:

核心参数作用：
- corePoolSize：核心线程数，线程池中始终存活的线程数量。
- maximumPoolSize：最大线程数，线程池允许创建的最大线程数。
- keepAliveTime：非核心线程的存活时间，超过核心数的线程在空闲后会被销毁。
- workQueue：任务队列，用于缓存未执行的任务。
- threadFactory：线程工厂，用于创建线程。
- handler：拒绝策略，当任务队列和线程数均满时的处理方式。
线程池类型选择：
- newFixedThreadPool：固定大小的线程池，适合负载稳定的场景（如Web服务器）。
- newCachedThreadPool：可缓存的线程池，适合短时任务（如异步处理）。
- newScheduledThreadPool：支持定时任务，适合周期性任务（如定时清理缓存）。
代码问题：
- 使用newFixedThreadPool(10)提交1000个任务，可能导致任务队列堆积（默认使用无界队列LinkedBlockingQueue），占用大量内存甚至导致OOM。
- 改进建议：
  1. 指定有界队列（如ArrayBlockingQueue），并设置合理的拒绝策略（如CallerRunsPolicy）。
  2. 根据任务类型调整线程池大小（如CPU密集型任务线程数为CPU核心数 + 1，IO密集型任务线程数可更高）。

2. 锁与同步机制

题目:

比较synchronized关键字和ReentrantLock的优缺点，并说明在哪些场景下更适合使用ReentrantLock。

请分析以下代码中的线程安全问题，并提供解决方案：

public class Counter {private int count = 0;public void increment() {count++;}
}

参考答案:

synchronized vs ReentrantLock:
- 相同点：都支持可重入性，能解决线程安全问题。
- 不同点：
  - 灵活性：ReentrantLock支持尝试加锁（tryLock）、超时加锁、条件变量（Condition）等高级功能，而synchronized只能通过隐式锁实现。
  - 性能：在低竞争场景下，synchronized性能接近ReentrantLock；在高竞争场景下，ReentrantLock可通过公平锁策略减少线程饥饿。
  - 使用方式：synchronized通过语法糖实现（如方法或代码块），而ReentrantLock需要显式加锁和释放（需在finally中释放）。
代码问题：
- count++操作（即count = count + 1）不是原子操作，存在线程安全问题（多个线程可能同时读取并更新count的旧值）。
- 解决方案：
  1. 使用synchronized修饰increment方法。
  2. 使用ReentrantLock手动加锁。
  3. 使用原子类AtomicInteger替代普通int。

3. 并发工具类

题目:

请说明CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore的使用场景及区别，并提供一个实际应用案例。
编写一个使用CyclicBarrier的示例代码，模拟多个线程协作完成任务的场景。

参考答案:

工具类对比:
- CountDownLatch：用于等待一组线程完成任务后继续执行（如主线程等待所有子线程完成）。
- CyclicBarrier：用于多个线程相互等待，达到屏障点后再同时继续执行（如多线程并行计算后汇总结果）。
- Semaphore：用于控制同时访问某个资源的线程数量（如限流）。

案例：

CyclicBarrier示例：模拟3个线程分别计算数组的不同部分，汇总结果后再输出：

public class CyclicBarrierExample {public static void main(String[] args) {CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(3, () -> System.out.println("All threads have finished their part!"));int[] data = {1, 2, 3, 4, 5, 6};for (int i = 0; i < 3; i++) {new Thread(() -> {int sum = 0;for (int j = 0; j < 2; j++) {sum += data[ThreadLocalRandom.current().nextInt(data.length)];}System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getId() + " computed sum: " + sum);try {barrier.await();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}).start();}}
}

4. 性能优化与死锁

题目:

如何通过JVM参数和工具（如jstack、VisualVM）定位和解决线程死锁问题？

请分析以下代码可能引发死锁的原因，并提出优化方案：

public class Deadlock {private final Object lock1 = new Object();private final Object lock2 = new Object();public void methodA() {synchronized (lock1) {synchronized (lock2) {// 业务逻辑}}}public void methodB() {synchronized (lock2) {synchronized (lock1) {// 业务逻辑}}}
}

参考答案:

死锁定位与解决:
1. 使用jstack <pid>生成线程堆栈，查找BLOCKED状态的线程及锁依赖关系。
2. 使用VisualVM的线程分析工具查看线程状态和锁竞争情况。
3. 解决方案：避免嵌套锁，或统一锁顺序（如始终先获取lock1再获取lock2）。
代码问题:
- 死锁原因：methodA和methodB以相反顺序获取锁（lock1→lock2 vs lock2→lock1），可能导致两个线程互相等待对方释放锁。
- 优化方案：
  1. 统一锁顺序（如始终先获取lock1再获取lock2）。
  2. 使用ReentrantLock.tryLock()尝试加锁，超时后回退。

5. 高级并发模式

题目:

请描述生产者-消费者模型的实现方式，并说明如何通过BlockingQueue优化该模型。
使用CompletableFuture编写一个异步任务链，要求：
1. 并行执行两个任务（如查询数据库和查询缓存）。
2. 合并结果并返回最终数据。

参考答案:

生产者-消费者模型:
- 使用BlockingQueue（如ArrayBlockingQueue）实现线程间通信，生产者将任务放入队列，消费者从队列取出任务处理。
- 优点：解耦生产者与消费者，避免忙等（busy-wait）。

CompletableFuture示例:

public class AsyncExample {public static void main(String[] args) {CompletableFuture<String> dbFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {// 模拟数据库查询return "DB Result";});CompletableFuture<String> cacheFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {// 模拟缓存查询return "Cache Result";});dbFuture.thenCombine(cacheFuture, (db, cache) -> {// 合并结果return db + " + " + cache;}).thenAccept(result -> {System.out.println("Final Result: " + result);});}
}

6. JVM与并发安全

题目:

解释volatile关键字的作用原理，并说明它与synchronized在可见性、原子性和有序性上的区别。

请分析以下代码为何不满足线程安全，并提出改进方案：

public class VolatileExample {private volatile int counter = 0;public void increment() {counter++;}
}

参考答案:

volatile原理:
- volatile通过内存屏障（Memory Barrier）确保变量的可见性和禁止指令重排序，但不保证原子性。
- 与synchronized的区别:
  - 可见性：两者均保证可见性。
  - 原子性：synchronized保证原子性，volatile不保证。
  - 有序性：volatile通过禁止指令重排序保证部分有序性，而synchronized通过锁的释放和获取保证整体有序性。
代码问题:
- counter++操作（read → increment → write）不是原子的，即使counter是volatile，多个线程仍可能覆盖彼此的修改。
- 改进方案：
  1. 使用synchronized修饰increment方法。
  2. 使用原子类AtomicInteger。

7. 实战问题

题目:

设计一个线程安全的缓存类，要求：
1. 支持并发读取和写入。
2. 提供过期时间（TTL）功能，自动清除过期数据。
3. 支持高并发下的性能优化。

参考答案:

设计思路:

使用ConcurrentHashMap存储缓存数据，键为缓存项的唯一标识，值为带有TTL的封装对象。
使用ReentrantReadWriteLock实现读写分离：
- 读操作共享锁，允许多线程并发读。
- 写操作独占锁，确保单线程写入。
使用定时任务（如ScheduledExecutorService）定期清理过期数据。
代码示例:

public class ConcurrentCache<K, V> {private final ConcurrentHashMap<K, CacheEntry<V>> cache = new ConcurrentHashMap<>();private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);public ConcurrentCache() {scheduler.scheduleAtFixedRate(this::cleanUp, 1, 1, TimeUnit.MINUTES);}public V get(K key) {lock.readLock().lock();try {CacheEntry<V> entry = cache.get(key);if (entry == null || entry.isExpired()) {return null;}return entry.getValue();} finally {lock.readLock().unlock();}}public void put(K key, V value, long ttl, TimeUnit unit) {lock.writeLock().lock();try {cache.put(key, new CacheEntry<>(value, System.currentTimeMillis() + unit.toMillis(ttl)));} finally {lock.writeLock().unlock();}}private void cleanUp() {lock.writeLock().lock();try {cache.entrySet().removeIf(entry -> entry.getValue().isExpired());} finally {lock.writeLock().unlock();}}private static class CacheEntry<V> {private final V value;private final long expireTime;public CacheEntry(V value, long expireTime) {this.value = value;this.expireTime = expireTime;}public V getValue() {return value;}public boolean isExpired() {return System.currentTimeMillis() > expireTime;}}
}