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模拟面试场景：Room + WorkManager 技术考察
面试官：
"我看到你的项目里用了 Room 和 WorkManager 做离线缓存同步，能具体说说为什么选这两个组件吗？"
候选人：
"当然。当时我们团队需要解决用户在弱网环境下数据丢失的问题，同时要保证同步任务不影响用户体验。选 Room 是因为它作为官方 ORM 框架，用 @Entity 定义数据结构特别清晰，像用户信息表直接用 @ColumnInfo 做字段映射，配合 @Dao 的增删改查接口，开发效率很高。比如用户提交表单时，先通过 UserDao.insert() 把数据暂存到本地，标记 synced 为 false，这样即使断网也能正常操作。"
追问：
"那 WorkManager 在这里的作用是什么？和普通线程有什么区别？"
候选人：
"WorkManager 的智能调度是关键。比如我们配置了 NetworkType.CONNECTED 约束，只有连上网才会触发 SyncWorker 任务。对比普通线程，它有几点优势：一是系统级任务持久化，即使 APP 被杀也能恢复同步；二是自带指数退避重试，像同步失败会自动延时重试3次；三是能批量处理数据，比如用 getPendingData() 一次性拉取所有未同步记录，减少网络请求次数。这比手动维护线程池稳定得多。"
技术深挖：如何处理并发冲突？
面试官：
"如果两个设备同时修改同一条数据，你们怎么解决冲突？"
候选人（结合网页7的应变技巧）：
"这个问题我们确实遇到过。比如用户A在手机端修改了地址，同时用户B在网页端也修改了同一地址。我们的方案分三层：
- 乐观锁机制：在 Room 的实体类里加
@Version版本号字段，每次更新前校验版本，冲突时抛异常回滚事务； - 时间戳优先级：如果版本校验通过但数据仍有冲突，取最新时间戳的数据覆盖旧版本；
- 服务端仲裁：极端情况下，同步到服务端时用
last-write-win策略，并记录操作日志供追溯。
实际开发中，我们通过@Transaction注解保证本地操作的原子性，再配合 WorkManager 的enqueueUniqueWork()避免重复任务，这样并发风险降到了千分之一以下。"
开放性问题：如何优化同步性能？
面试官：
"如果待同步数据量很大，比如10万条，你们的方案会遇到瓶颈吗？"
候选人（引用网页8的牵引技巧）：
"这个问题我们做过压力测试。当时的优化分三步走：
- 分页批量处理：改造
SyncWorker的getPendingData()，用LIMIT 500分页查询，避免一次性加载内存溢出； - 压缩与合并：同步前用 GZIP 压缩数据包，对同一用户的多次操作合并为一次请求（比如10次地址更新只传最终值）；
- 增量同步：在实体类加
lastModified字段，服务端对比时间戳只同步差异数据。
实测下来，10万条数据同步时间从最初的2小时压缩到15分钟，CPU占用率降低了40%。不过这里还有优化空间，比如引入事务性 API 的批量插入，或者用 Kotlin 协程替代 WorkManager 的默认线程池，这块我们正在预研。"
避坑技巧：被问到自己不熟悉的技术点
面试官：
"你们有用过 Room 的 FTS4 全文搜索功能吗？"
候选人（运用网页7的迂回策略）：
"这个功能我们在当前版本还没用到，不过我之前研究过它的实现原理。比如要给用户表加全文搜索，需要定义 @Fts4 实体，通过 MATCH 操作符实现关键词检索。虽然当前业务场景不需要，但如果未来要做消息记录搜索，这个方案会比模糊查询高效得多。不过我更想请教，咱们团队在实际使用中有遇到什么坑吗？比如索引维护或者分词器兼容性之类的？"
真题1：大数据量下Room卡顿如何优化？
面试官：
“用户反馈商品列表加载缓慢，你们如何用Room优化百万级数据查询？”
候选人（结合性能调优与架构设计）：
“我们通过三级优化策略解决：
- 索引优化：对商品表的
category_id和price字段添加联合索引，查询速度提升5倍。 - 分页加载：集成Paging3库，采用
LIMIT-OFFSET+预加载策略，内存占用降低70%。 - 异步管道：用
Flow替代LiveData，在ViewModel中启动协程，避免主线程阻塞。
代码示例：
@Dao
interface ProductDao {@Query("SELECT * FROM products WHERE category_id = :categoryId")fun getProductsByCategory(categoryId: Int): PagingSource<Int, Product>
}// ViewModel中
val products = Pager(config = PagingConfig(pageSize = 20)) {productDao.getProductsByCategory(categoryId)
}.flow.cachedIn(viewModelScope)真题2：Worker中操作Room如何避免内存泄漏？
面试官：
“在WorkManager的Worker里直接使用Room会导致什么问题？你们如何防范？”
候选人（结合生命周期管理与资源释放）：
“关键点在于Context类型选择和协程作用域控制：
- 必须使用
getApplicationContext()，避免持有Activity引用。我们在日志上传模块曾因误用Activity上下文导致Worker无法释放，内存泄漏率增加15%。 - 通过
CoroutineWorker+自定义作用域管理协程：
class UploadWorker(context: Context, params: WorkerParameters) : CoroutineWorker(context, params) {private val scope = CoroutineScope(SupervisorJob() + Dispatchers.IO)override suspend fun doWork(): Result {return try {scope.launch {val logs = roomDb.logDao().getUnsyncedLogs()uploadToServer(logs)}.join()Result.success()} catch (e: Exception) {Result.retry()}}override fun onStopped() {scope.cancel() // 任务取消时自动释放资源super.onStopped()}
}真题3：多设备登录如何保证数据一致性？
面试官：
“用户同时在手机和平板修改购物车，如何用Room实现最终一致性？”
候选人（结合分布式场景与同步策略）：
“我们设计版本号+冲突合并机制：
- 在订单表添加
sync_status（未同步/已同步/冲突）和version字段。 - 使用WorkManager定时同步，冲突时采用”最后修改优先“策略：
@Entity
data class CartItem(@PrimaryKey val id: String,val quantity: Int,@ColumnInfo(defaultValue = "UNSYNCED") val syncStatus: SyncStatus,val version: Long = System.currentTimeMillis()
)// 同步时对比版本号
fun mergeLocalAndRemote(local: CartItem, remote: CartItem): CartItem {return if (local.version > remote.version) local else remote
}真题4：进程被杀后如何恢复数据库操作？
面试官：
“App后台同步数据时被系统杀死，如何保证Room操作不丢失？”
候选人（结合事务与持久化机制）：
“通过事务原子性+WorkManager状态持久化双重保障：
- Room的事务操作会在
onDestroy时自动回滚未完成操作。 - WorkManager将任务状态存储在系统级数据库，重启后自动恢复：
val syncRequest = OneTimeWorkRequestBuilder<SyncWorker>().setConstraints(Constraints.Builder().setRequiresCharging(true).build()).setBackoffCriteria(BackoffPolicy.LINEAR, 30, TimeUnit.MINUTES).build()
WorkManager.getInstance(context).enqueue(syncRequest)