(2025年)java架构师面试题及答案大全.docxVIP

(2025年)java架构师面试题及答案大全

Q：设计高并发系统时，核心要考虑哪些技术点？如何落地实现？

A：高并发系统设计需从流量管控、资源调度、数据存取、容错保障四个维度切入。流量管控层面，需通过Nginx进行请求转发与静态资源缓存，结合Sentinel实现QPS限流（如设置核心接口QPS阈值为10万）、热点参数限流（针对秒杀场景的商品ID参数）；使用网关层做请求过滤（如恶意IP拦截、重复请求校验）。资源调度方面，采用异步化设计，将非核心链路（如日志记录、消息通知）通过RocketMQ/Kafka异步处理（设置消息队列的分区数为8，消费组并行度为16）；对于计算密集型任务，使用线程池隔离（如独立创建IO密集型线程池和CPU密集型线程池，避免资源竞争）。数据存取需构建多级缓存体系：本地Caffeine缓存（设置最大容量5000，过期时间5分钟）存储高频热点数据，Redis集群（主从+哨兵模式，启用Pipeline批量操作）存储全局热点数据；数据库层通过分库分表（如按用户ID取模分16库16表）降低单库压力，配合读写分离（主库写，从库读，使用ShardingSphere中间件自动路由）。容错保障需实现熔断降级（Sentinel设置接口RT超过500ms触发熔断，降级返回默认值）、服务超时控制（Feign设置连接超时1s，读取超时3s）、自动扩缩容（K8s根据CPU负载自动调整Pod数量，最小3个，最大10个）。例如某电商大促场景，通过上述方案将首页QPS从日常5万提升至80万，DB连接数稳定在200以内，核心接口错误率低于0.01%。

Q：分布式事务有哪些主流解决方案？如何根据业务场景选择？

A：分布式事务需权衡一致性、性能与实现复杂度，主流方案包括：

1.TCC（Try-Confirm-Cancel）：通过业务层分段提交实现。Try阶段锁定资源（如冻结账户余额），Confirm阶段提交资源（扣除冻结金额），Cancel阶段释放资源（解冻冻结金额）。适用于强一致性要求高、资源可反向操作的场景（如支付、库存扣减）。优点是一致性强（最终一致或准实时一致），缺点是开发成本高（需实现三阶段接口），需处理空回滚（Try未执行但收到Cancel）和幂等性问题（通过事务ID+状态表校验）。

2.可靠消息最终一致性：基于消息中间件的事务消息机制（如RocketMQ的半消息）。业务系统先发送半消息，执行本地事务，成功则确认消息，失败则回滚消息；消费方需保证消息幂等（通过唯一消息ID+状态表）和最终成功（失败则重试，超过次数则人工介入）。适用于异步场景（如订单支付后通知物流、积分发放），优点是对业务侵入小，缺点是一致性延迟（秒级），依赖消息中间件可靠性（需开启消息持久化、主从同步）。

3.SeataAT模式：基于XA协议的改进，通过全局事务ID串联分支事务。RM（资源管理器）在执行SQL前记录回滚日志，全局事务提交时直接提交本地事务；全局回滚时根据回滚日志反向补偿。适用于数据库强依赖场景（如跨库的订单-库存-账户事务），优点是无需手动实现补偿逻辑，缺点是对数据库有侵入（需存储回滚日志），高并发下可能因锁竞争影响性能（可通过调大Seata的undo_log表索引优化）。

选择时，若业务要求秒级一致且允许异步（如通知类），优先选可靠消息；若涉及资源强锁定（如秒杀库存），选TCC；若跨库事务且希望无代码侵入，选SeataAT。例如金融转账场景，需强一致性且支持回滚，应选TCC；而电商下单后通知物流，选可靠消息更合适。

Q：微服务架构中，如何有效治理服务间的依赖关系？

A：服务依赖治理需从可视化、规范化、自动化三方面入手：

1.依赖可视化：通过链路追踪工具（如Skywalking）采集调用链数据，绘制服务调用拓扑图（展示服务A→B→C的调用路径及频率），标注关键指标（RT、错误率、QPS）；结合服务元数据管理（如使用Nacos存储服务版本、负责人、依赖列表），建立依赖知识库（可查询服务B依赖的数据库、Redis实例）。

2.依赖规范化：制定服务契约（通过OpenAPI3.0定义接口文档，包含参数类型、状态码、示例），强制通过CI/CD流程校验（如Maven插件验证接口变更是否兼容）；限制跨层调用（如禁止前端服务直接调用数据库层服务，必须通过应用层服务中转），定义依赖层级（展示层→应用层→领域层→基础设施层）。

3.依赖自动化：通过服务网格（如Istio）自动管理服务间通信（自动注入Sidecar代理，实现流量镜像、故障注入）；利用K8s的Service资源定义服务发现规则（如按标签选择Pod），结合EndpointSlice优化大规模服务的发现性能；配置依赖熔断（Sentinel设置服务B对服务C的调用错误率超过5%时触发熔断，fa