一、技术基础

1. Java核心

• 集合：HashMap底层结构（数组+链表/红黑树）、ConcurrentHashMap分段锁机制、ArrayList vs LinkedList
• 并发：synchronized锁升级过程、ReentrantLock的AQS实现、线程池参数（核心/最大线程数、队列类型）
• JVM：内存分区（堆、栈、方法区）、GC算法（CMS/G1区别）、OOM排查工具（jstat、MAT）

2. 数据库

• 事务：ACID特性、脏读/不可重复读/幻读场景、MVCC实现原理
• 索引：B+树结构、最左前缀原则、覆盖索引优化、索引失效场景（如LIKE “%xx”）
• 锁：行锁 vs 表锁、死锁检测（SHOW ENGINE INNODB STATUS）

3. Spring框架

• IOC：Bean生命周期、依赖注入方式（构造器 vs @Autowired）
• AOP：动态代理（JDK/CGLIB）、切面执行顺序（@Order）、事务传播机制

4. Redis

• 缓存穿透/雪崩/击穿：解决方案（布隆过滤器、随机过期时间、互斥锁）
• 数据结构：String/Hash适用场景、ZSet跳表实现、持久化机制（RDB/AOF）
• 分布式锁：Redisson看门狗机制、与ZooKeeper对比

5. 设计模式

• 单例：双重检查锁、静态内部类实现
• 工厂模式：Spring BeanFactory vs FactoryBean
• 代理模式：动态代理在Spring AOP中的应用

二、项目亮点

1. JWT身份验证

• 技术点：Token结构（Header/Payload/Signature）、如何防篡改（签名算法）
• 优化：ThreadLocal保存用户上下文、拦截器链的执行顺序

2. 分布式锁（Redis + Lua）

• 关键逻辑：Lua脚本保证原子性、锁续期问题（需说明未实现续期的潜在风险）
• 对比方案：Redisson的看门狗机制、ZooKeeper临时有序节点

3. Redis缓存设计

• 淘汰策略：LRU vs LFU、缓存预热/降级方案
• 一致性：双写一致性方案（先更新库还是先删缓存？）

4. WebSocket长连接

• 对比HTTP轮询：减少无效请求、如何解决断线重连
• 性能优化：心跳机制、连接数管理（Netty的ChannelGroup）

5. Spring Task定时任务

• 缺点：单机任务阻塞问题、集群环境下任务重复执行
• 替代方案：分布式任务框架（XXL-JOB、Quartz）

6. 分布式Session

• Hash vs String：内存节省原理（Hash字段独立存储）、部分更新优势
• 扩展问题：Redis集群下Session同步方案（一致性哈希）

三、扩展问题

  1. 系统设计：如何设计一个高并发秒杀系统（限流、削峰、异步扣库存）？
  2. 场景题：订单超时未支付如何实现？（Redis过期Key监听 vs 延迟队列）
  3. 故障排查：线上接口响应慢，如何定位问题？（链路追踪、慢SQL分析、线程Dump）
  4. 优化经验：项目中遇到的最大性能瓶颈是什么？如何解决的？

四、软技能

  1. 项目难点：用STAR法则描述一个技术挑战（如高并发下的超卖问题）。
  2. 团队协作：如何与前端/测试协作？代码冲突如何解决？
  3. 学习能力：最近学习的开源技术（如RocketMQ、Elasticsearch）。

五、高频问题示例

  1. JWT的优缺点：无状态 vs 无法主动失效（需结合Redis黑名单解决）。
  2. 为什么用Lua脚本：保证原子性（避免客户端多命令执行失败）。
  3. ThreadLocal内存泄漏：为什么用弱引用？如何避免（remove()清理）？
  4. Spring Boot自动配置：@EnableAutoConfiguration原理（spring.factories加载）。

准备建议：
• 技术细节：每个功能点至少能说出2种实现方案及其优缺点。
• 项目闭环：数据验证（如缓存命中率提升多少？超卖降低多少？）。
• 模拟面试：找朋友模拟技术深挖，尤其是项目中的技术选型逻辑。

祝面试顺利！ 🚀