Java面试场景题分享

假设你在做电商秒杀活动，秒杀开始时，成千上万的用户同时请求抢购商品。你会如何设计系统来处理这些请求，确保库存不超卖

1. 你如何保证库存的准确性？ 这个问题引导你思考如何在高并发下确保库存更新的原子性，最直接的方式就是使用分布式锁。你可以解释使用 Redis 的 RedLock 或者是基于数据库的悲观锁来实现这个需求。但是，面试官可能进一步追问：“如果有网络延迟或者锁竞争的情况下，库存会不会出现不一致”

2. 你如何设计请求限流机制？ 秒杀活动流量巨大，如何防止恶意请求或者大量无效请求压垮系统是一个关键点。面试官可能会问：“你会用什么算法来做限流？漏桶算法还是令牌桶算法更合适？” 这时你可以聊聊这两者的区别，为什么令牌桶更适合秒杀这种突发流量场景

3. 如何解决缓存击穿、缓存穿透问题？ 秒杀系统中，缓存是不可或缺的一部分。但缓存会面临缓存击穿和缓存穿透的问题，面试官会继续问：“如果缓存过期，怎么办？你会如何通过缓存雪崩进行保护？” 如果缓存失效或过期，可以考虑使用双重检查或者分布式锁来保证多实例系统不会重复加载

4. 如何保证库存和订单的最终一致性？ 在高并发下，秒杀活动涉及到库存和订单的更新，最终一致性变得尤为重要。面试官可能会问：“你如何处理订单和库存之间的事务问题？事务隔离性是如何确保的？” 你可以考虑使用分布式事务或者最终一致性解决方案，比如使用消息队列确保库存扣减与订单创建操作的解耦

假设你的任务是设计一个分布式日志收集系统，系统需要在不同的机器之间传输日志数据，如何确保数据的可靠性和一致性

1. 如何保证日志数据的可靠性？ 日志系统必须确保日志不会丢失，面试官会问：“你会如何处理日志数据传输过程中的网络问题或者机器宕机问题？” 此时你可以提到使用消息队列（比如 Kafka）来做日志传输，因为它支持数据的持久化，并能够处理消息丢失和重复的问题

2. 如何处理系统中节点之间的通信？ 在分布式系统中，节点之间的通信需要保证高效和稳定。面试官可能会进一步问：“你会如何设计节点之间的数据传输协议？如何解决数据不一致问题？” 你可以聊到使用一致性哈希来分配任务，或者使用像 Zookeeper 这样的协调服务来确保节点之间的同步和一致性

3. 如何在高并发场景下保持数据一致性？ 在高并发场景下，如何保证分布式日志系统中的数据一致性是一个棘手问题。面试官会继续问：“如果两个节点同时写入相同的数据，怎么保证数据不会冲突？” 这时你可以提到使用分布式锁、版本控制或者乐观锁来避免数据冲突

4. 如何进行系统扩展？ 随着数据量的增加，如何横向扩展系统，保证数据传输和存储的性能？面试官会进一步追问：“你如何设计系统的扩展性，保证性能不会随着节点的增加而下降？” 你可以提到使用负载均衡、分片、分布式缓存等技术来保证系统扩展性

假设你的任务是优化一个数据库查询性能，系统中的查询速度非常慢，你会如何诊断和优化？

1. 如何定位性能瓶颈？ 面试官首先会想了解你如何定位问题的根源：“你会如何排查是数据库查询慢，还是数据存储有问题？” 你可以提到使用数据库的执行计划（EXPLAIN），检查是否有索引缺失或者是否出现了全表扫描

2. 如何优化查询效率？ 诊断完问题后，如何优化查询是关键。“你会如何优化慢查询？” 面试官的追问可能是：“你会通过什么手段来避免全表扫描？通过创建合适的索引，还是通过数据库分表来优化？” 在这一块你可以谈到索引优化、查询重写、以及使用缓存来减轻数据库负载

3. 如何处理数据库的锁竞争？ 在高并发环境下，数据库锁竞争会导致性能下降。面试官可能会问：“如何解决数据库中的锁竞争？你会使用哪种锁策略？” 你可以聊到乐观锁、悲观锁的区别，如何通过事务隔离级别来避免锁竞争，或者通过读写分离来减少数据库压力

4. 如何进行数据库的扩展？ 数据量大时，单台数据库无法承载所有的查询和存储压力。面试官可能会问：“你会如何进行数据库扩展？你会选择垂直扩展还是水平扩展？” 你可以讲到数据库分片技术，或者通过使用NoSQL数据库来分担部分压力

假设你正在设计一个电商平台的微服务架构，如何处理各个微服务之间的通信，并且保证数据的一致性？

1. 如何设计微服务之间的通信？ 面试官会首先考察你对微服务通信的理解：“你会使用同步还是异步方式进行微服务通信？” 你可以讨论 RESTful API、gRPC 或者消息队列（如 Kafka）等方式，如何保证高效和可靠的通信

2. 如何保证微服务间的数据一致性？ 微服务之间的数据一致性是一个难点。“如果某个微服务的操作失败了，如何回滚之前的操作以保证一致性？” 面试官可能会进一步追问：“你会使用分布式事务还是最终一致性方案？” 你可以讲到 Saga 模式或者基于消息队列的最终一致性方案，如何通过事件驱动架构保证数据的一致性

3. 如何进行微服务的监控和故障恢复？ 微服务架构中的服务数量多，如何保证服务的稳定性？“你会如何实现微服务的监控、日志收集和故障恢复？” 你可以提到分布式追踪、熔断机制和服务发现等技术，如何在故障发生时快速恢复并保证业务的连续性

4. 如何处理微服务的扩展性问题？ 随着用户量和业务量的增加，如何横向扩展微服务？“你会如何设计微服务的扩展性？如何确保在大规模并发下系统的稳定性？” 你可以提到负载均衡、服务拆分和容器化部署等技术，如何保证系统的高可用性和高扩展性