面试必问！项目高频面试题解析

最近整理了一下在面试过程中常常会问到的**项目相关的面试题**，下面我就拿抽奖项目举例说明一下： ## 一、项目的qps？ **面试官：** 我看到你简历里写的抽奖项目，达到了 1000qps，这数值是不是有点虚高了？一般实验室项目能有这么高并发量？你详细说一说。 **回答：** 客观来讲，**1000qps 确实偏高了**。后续经过多轮严谨测试与分析，我们发现 **300 左右的 qps** 更贴合项目实际运行状况。 不过，这个项目的重点并非只是最终数据。在执行过程中，我们极为注重性能优化。就拿使用 jmeter 工具做压测与调优来说，如同给系统进行全方位 “压力扫描”，模拟不同规模用户请求，**从几十人到数百人并发，逐步排查系统在高负载下的薄弱环节，精准定位瓶颈所在**。之后，针对性地梳理优化代码逻辑，去除冗余部分，提升运行效率；同时精细调整服务器配置，像合理分配内存、优化 CPU 资源调度等，都是我们反复打磨的要点。 通过这一系列操作，**我们对整个系统性能有了极为透彻的了解**，积累的实战经验，为后续应对类似项目筑牢根基，这可比单纯一个亮眼的数据要有价值得多。 ## 二、项目中印象最深的Bug **面试官：** 你提到项目里印象最深的 bug 是查看抽奖结果与实际不符，这是什么原因导致的？ **回答：** 这背后主要涉及数据库高并发以及缓存相关问题。抽奖开奖环节，我们采用定时任务查找中奖信息，并借助消息队列有序执行开奖逻辑，原以为万无一失，可实际情况却复杂得多。 开奖之后，**大量用户会在极短时间内集中查询抽奖结果**。尤其是限时抽奖刚结束那会儿，众多参与者几乎同时迫切想要确认自己是否中奖，瞬间在查询抽奖结果这一操作上形成极高并发，对数据库造成极大读取压力，就如同高峰期众人挤兑一台 ATM 机，不堪重负，进而引发各类高并发场景下的作用下的问题。 并且**在开发初期**，我们便考虑到系统将应用于不同规模抽奖活动，一些热门活动参与人数众多，即使常规查询，累积起来的并发量也不容小觑，绝不能仅凭开奖逻辑就轻视并发压力。 再谈到**缓存方面**，我们使用缓存存储抽奖结果，旨在提升用户查看结果的响应速度。抽奖结果在开奖后一段时间内相对固定，许多用户会多次查看，若频繁从 MySQL 数据库读取相同数据，不仅会加重数据库负担，还会拖慢系统响应性能。于是，我们选用 Redis 作为缓存工具，在设置合理过期时间确保数据一致性，如此一来，**大部分查询请求便能快速从缓存获取数据**，极大优化用户体验。 然而此前还是出现过缓存读取旧数据的情况，经深入排查发现，在极端高并发场景下，消息通知存在短暂延迟，导致缓存更新不及时。随后，我们着力优化消息通知的及时性与可靠性，增添重试机制，**成功解决缓存数据不一致问题**。 ## 三、数据库连接池的问题 **面试官：** 我感觉你们项目的在前述场景下的数据库连接池好像有状况，是不是连接未释放？ **回答：** 发现项目运行异常后，我们团队迅速对数据库连接池展开深入排查。启用专业的数据库连接池监控工具 sqlx。 排查结果显示，**绝大多数连接都依循正常流程，在使用完毕后及时释放了**。只是在极端高并发查询场景下，由于连接获取等待时间设置、连接池初始大小以及最大空闲连接数等参数配置当时不够完善，偶尔会出现短暂的连接紧张局面，致使部分挖掘查询出现延迟或异常，进而影响抽奖结果的准确显示。 查明问题根源后，我们团队投入大量精力，反复模拟高并发场景，精细调整上述参数，经过不懈努力，最终让数据库连接池恢复平稳高效运行。 ## 四、使用缓存意义何在？ **面试官：** 我觉得你们抽奖结果使用缓存没什么必要，你怎么看？ **回答：** 面试官，我们使用缓存存储抽奖结果，实则有多重关键意义。 从**提升用户体验角度**出发，抽奖结果在开奖后特定时段内保持稳定，不少用户会多次查看，若频繁从 MySQL 数据库读取相同信息，必然加重数据库负载，导致系统响应迟缓，用户体验大打折扣。将抽奖结果存入 Redis 缓存，并配置合适过期时间确保数据同步，便能让**大部分查询请求直接从缓存快速获取数据**，极大提升用户查看结果的响应速度。 在**保障数据一致性**层面，我们同样煞费苦心。开奖逻辑执行完毕，结果更新至 MySQL 数据库的瞬间，即刻通过消息机制，如利用 Redis 的发布订阅功能或自定义消息通知模块，通知缓存同步更新，确保缓存与 MySQL 中的抽奖结果数据完全一致。尽管极端高并发场景下曾出现缓存读取旧数据问题，但正如前文所述，通过优化消息通知的及时性与可靠性，增设重试机制等一系列有效举措，已成功攻克缓存数据不一致难题。 所以缓存对于抽奖项目而言，**无论是优化用户体验还是保障数据一致性**，都扮演着不可或缺的关键角色。 ## 五、并发量的问题 **面试官：** 我看你们抽奖活动也就 20 - 30 个，按此推断并发量不大啊，为何还出现你前面提及的那些问题？ **回答：** 面试官，虽然抽奖活动总数看似仅 20 - 30 个，但部分抽奖面向全校师生或大型社团，参与规模超乎想象。 例如，学校运动会期间举办的抽奖活动，在吸引超 **1000** 名用户踊跃参与。并且，抽奖结束后的几分钟内，用户查看抽奖结果的**频率极高**，单人多次刷新页面确认中奖情况更是常见，这种集中式、高频次的查询行为，即便有缓存作为缓冲，短时间内系统仍承受着巨大压力。 我们的缓存策略通常将抽奖结果的快照的过期时间设置为 10 分钟，但在高并发场景下，由于缓存更新采用异步方式，当大量用户同时查询时，极易出现缓存刚过期，而新 cache 尚未更新完成的情况。以运动会抽奖为例，通过日志分析发现，在将抽奖结束后的 2 - 3 分钟内，**缓存的不更新与更新冲突达到峰值**，此时部分用户便会读取到旧 cache 或直接穿透 cache 访问数据库。 所以绝不能仅凭抽奖活动数量就草率判定并发量不大，实际情况错综复杂，这些高并发引发的问题皆是我们在项目实践中切实遭遇，每一次攻克难题都是成长的宝贵契机。 ## 欢迎关注 ❤ 我们搞了一个**免费的面试真题共享群**，互通有无，一起刷题进步。 **没准能让你能刷到自己意向公司的最新面试题呢。** 感兴趣的朋友们可以加我微信：**wangzhongyang1993**，备注：面试群。