今天和大家分享一下[组织内部](https://mp.weixin.qq.com/s/OQD8MJakqkgMxdyvaYoX7w)成员在**高级Java开发工程师**岗位的面经详解，看看面试强度如何（删除了跟主人公项目相关的问题）：
# 面经详解
### 1. 线程池参数怎么配置？拒绝策略？
#### 线程池参数配置：
1. **核心线程数（corePoolSize）**
• **CPU密集型任务**：通常设置为 `CPU核心数 + 1`，例如4核CPU设置5。
• **IO密集型任务**：建议设置为 `CPU核心数 × 2`，例如4核CPU设置8，或通过公式 `CPU核心数 × (1 + 平均等待时间/计算时间)` 动态调整。
• **获取CPU核心数**：通过 `Runtime.getRuntime().availableProcessors()` 获取。
2. **最大线程数（maxPoolSize）**
• 根据任务突发流量和资源限制调整。IO密集型任务可设置为 `CPU核心数 × 2~4`，突发场景可更高。
3. **队列（workQueue）**
• **有界队列**（如 `ArrayBlockingQueue`）：防止内存溢出，容量按需设置（如100~1000）。
• **无界队列**（如 `LinkedBlockingQueue`）：需谨慎使用，可能导致任务堆积。
4. **空闲线程存活时间（keepAliveTime）**
• 非核心线程空闲超过此时间会被回收，通常设为60秒。
#### 拒绝策略：
• **AbortPolicy**（默认）：直接抛出异常，适用于需快速失败场景。
• **CallerRunsPolicy**：由提交任务的线程执行任务，用于降级处理。
• **DiscardPolicy**：静默丢弃新任务，可能导致数据丢失。
• **DiscardOldestPolicy**：丢弃队列中最老任务，尝试提交新任务。
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### 2. IO密集型与CPU密集型任务配置
1. **CPU密集型任务**（如复杂计算、视频编码）
• **特点**：高计算量、低IO等待、CPU使用率高。
• **线程池配置**：核心线程数 ≈ CPU核心数，最大线程数等于核心线程数，避免过多线程导致上下文切换。
2. **IO密集型任务**（如网络请求、文件读写）
• **特点**：高IO等待时间、CPU空闲多。
• **线程池配置**：核心线程数 ≈ CPU核心数 × 2，最大线程数可更高（如16），队列容量根据任务平均处理时间调整。
• **公式参考**：`线程数 = CPU核心数 × (1 + 平均等待时间/计算时间)`。
**示例**：
• 4核CPU的Web服务（IO密集型）：核心线程数8，最大线程数16，队列容量200，拒绝策略 `CallerRunsPolicy`。
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### 3. 为什么消费消息和推送分开？
1. **解耦与扩展性**
• 消费消息负责处理业务逻辑（如订单支付），推送负责通知（如短信、App推送），解耦后两者可独立扩展。
2. **可靠性**
• 推送失败时，消息仍保留在队列中，避免数据丢失。分开后消费服务无需关注推送的稳定性。
3. **流量控制**
• 高并发场景下，分开可避免推送阻塞消费流程。例如，第三方推送接口QPS低时，推送服务可异步处理或降级。
4. **实时性优化**
• 消费完成后立即返回结果，推送可延迟或批量处理（如合并多条通知）。
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### 4. 如何优化索引？
1. **索引选择**
• **覆盖索引**：查询字段全在索引中，避免回表。
• **联合索引**：按最左前缀原则设计，例如 `(a, b, c)` 可优化 `WHERE a=1 AND b=2`。
2. **避免无效索引**
• 删除未使用或重复索引，减少写操作开销。
3. **查询优化**
• **索引下推**：在存储引擎层过滤数据，减少回表次数（如MySQL 5.6+）。
• **避免深分页**：使用游标分页（记录上一页最后ID）替代 `LIMIT offset`。
4. **分库分表**
• 数据量过大时，按业务垂直分库或按ID哈希水平分表。
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### 5. 为什么不用openid和unionid联合分表？
1. **数据分布不均**
• `openid` 是用户唯一标识，而 `unionid` 是同一主体下多应用的统一ID。联合分表可能导致数据倾斜（如同一企业用户集中在少数分表）。
2. **查询复杂度**
• 联合分表需同时处理两个字段的路由逻辑，增加代码和维护成本。
3. **业务需求**
• 若业务场景仅需按 `openid` 查询（如用户订单），单字段分表更简单高效。
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### 6. JVM如何优化？
1. **堆内存设置**
• 初始值（`-Xms`）和最大值（`-Xmx`）设为相同，避免动态调整（如 `-Xms4g -Xmx4g`）。
2. **垃圾回收器选择**
• **G1**：适合大内存、低延迟场景（JDK9+默认）。
• **Parallel GC**：高吞吐量场景（如批处理）。
3. **新生代与老年代比例**
• 通过 `-XX:NewRatio=2` 设置新生代:老年代=1:2。
4. **监控工具**
• 使用 `jstat`、`VisualVM` 分析GC日志，定位内存泄漏或频繁Full GC原因。
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### 7. 多个RPC接口调用如何实现？
1. **线程池异步调用**
• 为每个RPC接口分配独立线程池，避免资源竞争。例如，支付接口和库存接口使用不同线程池。
2. **CompletableFuture编排**
• **链式调用**：使用 `thenApply()`、`thenCompose()` 串联任务。
• **并行调用**：`CompletableFuture.allOf()` 等待多个接口完成。
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### 8. 锯齿遍历二叉树（算法题）
**思路**：
1. **层序遍历**：使用队列按层遍历节点。
2. **方向标记**：偶数层反转结果（如第0层从左到右，第1层从右到左）。
**代码**：
```java
public List<List<Integer>> zigzagLevelOrder(TreeNode root) {
List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>();
if (root == null) return ans;
Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(root);
boolean isReverse = false;
while (!queue.isEmpty()) {
int size = queue.size();
List<Integer> level = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
TreeNode node = queue.poll();
level.add(node.val);
if (node.left != null) queue.offer(node.left);
if (node.right != null) queue.offer(node.right);
}
if (isReverse) Collections.reverse(level);
ans.add(level);
isReverse = !isReverse;
}
return ans;
}
```
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### 9. 第三方SDK QPS低如何处理？
1. **限流**
• **令牌桶算法**：控制请求速率（如Guava `RateLimiter`）。
• **队列缓冲**：将请求暂存队列，异步处理。
2. **缓存**
• 缓存高频请求结果，减少重复调用。
3. **异步调用**
• 使用线程池或消息队列异步发送请求，避免阻塞主线程。
4. **备用方案**
• 主备SDK切换（如腾讯云短信和阿里云短信）。
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### 10. 低优先级消息如何进一步区分？
1. **多级队列**
• 按优先级分队列（如高、中、低），每个队列独立处理。
2. **动态权重**
• 根据系统负载调整低优先级消息的处理权重（如空闲时多处理低优先级）。
3. **延迟处理**
• 低优先级消息延迟消费（如Kafka消息设置 `delay` 时间）。
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### 11. ES的作用？
1. **全文搜索**
• 支持分词、模糊查询、高亮显示（如商品搜索）。
2. **日志分析**
• 实时分析日志数据（如ELK栈）。
3. **数据分析**
• 聚合统计（如用户行为分析）。
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### 12. ES读和写的区别？
1. **写入**
• **近实时**：数据写入后需 `refresh`（默认1秒）才可查。
• **分片策略**：文档根据 `_routing` 写入特定分片。
2. **读取**
• **实时性**：通过 `GET` 可立即读取（因主分片直接返回）。
• **分布式查询**：协调节点聚合各分片结果。
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### 13. 现网问题如何处理？
1. **监控告警**
• 使用APM工具（如SkyWalking）监控CPU、内存、GC。
2. **日志分析**
• 通过ELK分析异常日志，定位错误堆栈。
3. **回滚与扩容**
• 紧急问题回滚至稳定版本，并发过高时扩容实例。
4. **限流降级**
• 触发熔断（如Sentinel）或关闭非核心功能。
**处理流程**：
1. 复现问题 → 2. 分析日志/监控 → 3. 定位代码 → 4. 修复验证 → 5. 灰度发布。
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