26届进大厂计划——小红书后端实习面经

作者介绍

🎓 浙江大学软件工程硕士生

💻 淘天后端研发工程师

😇 秋招斩获阿里、字节、快手、京东、美团等多个大厂研发ssp/sp

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1、【实习经历】在实习过程中是否遇到过技术难题？如果有，是如何分析和解决的？

• 技术难题
  在高并发场景下，系统接口响应时间变长，数据库查询效率低下。

• 分析与解决过程

  • 定位问题：通过日志分析和性能监控工具（如 Arthas 或 JProfiler）发现数据库慢查询是主要瓶颈。
  • 数据库优化：对慢查询进行索引优化，并引入 Redis 缓存热点数据，减少数据库直接访问。
  • 线程池调优：调整线程池的核心线程数和最大线程数，避免线程过多导致上下文切换开销过大。
  • 异步化处理：使用 CompletableFuture 对耗时操作进行异步化处理，提升系统吞吐量。
  • 结果：经过优化，系统响应时间显著降低，性能得到明显提升。

2、【并发编程】请谈谈对固定线程池的理解，它的使用场景是什么？有哪些优缺点？使用线程池时可能存在哪些限制？常见的线程池拒绝策略有哪些？

• 固定线程池的理解
  固定线程池通过 Executors.newFixedThreadPool(int nThreads) 创建，核心线程数和最大线程数相同，且线程数量固定。
• 使用场景
  适用于任务量稳定、执行时间较短的任务，例如批量数据处理或定时任务调度。

• 优点

  • 性能优化：线程数量固定，避免频繁创建和销毁线程的开销。
  • 资源控制：能够有效控制并发线程数，防止资源耗尽。

• 缺点

  • 内存风险：如果任务队列无界，可能导致内存溢出（OOM）。
  • 阻塞问题：不适合执行耗时较长的任务，容易造成线程阻塞。
• 限制
  动态扩展不足：线程池大小固定，无法动态扩展，可能不适合任务量波动较大的场景。

• 常见拒绝策略

  • AbortPolicy：直接抛出异常，拒绝新任务。
  • CallerRunsPolicy：由调用线程执行被拒绝的任务。
  • DiscardPolicy：直接丢弃新任务，不抛异常。
  • DiscardOldestPolicy：丢弃队列中最老的任务，尝试重新提交新任务。

3、【项目经验】针对黑马点评项目中的秒杀功能，请详细描述其实现逻辑。

• 实现逻辑

  • 库存预热：将商品库存加载到 Redis 中，利用 Redis 的原子操作（如 decr）进行库存扣减。
  • 限流与排队：通过分布式限流工具（如 Redis 的计数器或令牌桶算法）限制请求流量，避免系统过载。
  • 分布式锁：使用 Redisson 分布式锁确保同一商品不会被超卖。
  • 订单生成：库存扣减成功后，将订单信息写入消息队列（如 RabbitMQ），由后台消费者异步处理订单入库。
  • 幂等性控制：通过唯一标识（如用户 ID + 商品 ID）确保用户不会重复下单。

• 优化点

  • 缓存热点数据：使用 Redis 缓存热点数据，减少数据库压力。
  • 异步处理：异步处理订单生成，提升系统吞吐量。

4、【Redis】Redis 支持哪些数据结构？RDB 和 AOF 备份机制的主要区别是什么？Redis 的过期键删除策略和内存淘汰策略分别有哪些？

• 支持的数据结构

  • 基础结构：String、List、Set、Hash、ZSet（有序集合）。
  • 高级结构：Bitmap、HyperLogLog、Geo。

• RDB 和 AOF 的区别

  • RDB：定期生成快照文件，恢复速度快，但可能丢失最后一次快照后的数据。
  • AOF：记录每个写操作命令，数据更完整，但文件体积较大，恢复速度较慢。

• 过期键删除策略

  • 惰性删除：只有在访问键时检查是否过期，过期则删除。
  • 定期删除：定时随机检查并删除过期键。

• 内存淘汰策略

  • noeviction：不淘汰数据，返回错误。
  • allkeys-lru：淘汰最近最少使用的键。
  • volatile-lru：仅淘汰设置了过期时间的键中最近最少使用的键。
  • allkeys-random：随机淘汰任意键。
  • volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的键。
  • volatile-ttl：优先淘汰剩余生存时间最短的键。

5、【Redis】Redisson 分布式锁的实现原理是什么？其看门狗机制是如何工作的？

• 分布式锁实现原理
  Redisson 使用 Redis 的 SETNX 命令实现分布式锁，确保同一时间只有一个客户端能够获取锁。

• 看门狗机制

  • 工作原理：当客户端成功获取锁后，Redisson 会启动一个后台线程（看门狗），定期刷新锁的过期时间，防止因业务逻辑执行时间过长而导致锁提前释放。
  • 默认行为：看门狗会每隔 1/3 的锁过期时间自动续期。

6、【并发编程】ThreadLocal 的工作原理是什么？如何避免其引发的内存泄漏问题？在线程池中使用 ThreadLocal 时需要注意哪些事项？

• 工作原理
  每个线程都有一个独立的 ThreadLocalMap，用于存储线程本地变量。ThreadLocal 通过 set 和 get 方法操作线程的 ThreadLocalMap，确保变量在线程间隔离。

• 避免内存泄漏

  • 清理变量：在使用完 ThreadLocal 后，调用 remove 方法清除变量。
  • 避免强引用：避免将大对象存储在 ThreadLocal 中，减少内存占用。

• 线程池注意事项

  • 显式清理：线程池中的线程是复用的，必须在任务结束时显式调用 remove 方法清理 ThreadLocal。
  • 数据污染：如果未清理，ThreadLocal 变量可能会残留到下一个任务中，导致数据污染。

7、【Java集合】HashMap 是否是线程安全的？请描述其 get 方法的执行流程以及底层数据结构。在高并发场景下，HashMap 可能会出现哪些问题？有哪些线程安全的替代方案？它们之间有何区别？

• 线程安全性
  HashMap 是非线程安全的，在多线程环境下可能出现死循环或数据丢失。

• get 方法流程

  • 哈希计算：根据 key 的哈希值计算数组索引。
  • 查找节点：遍历链表或红黑树，找到匹配的 key 并返回对应的 value。
• 底层数据结构
  JDK 1.8 中，HashMap 底层采用数组 + 链表/红黑树的结构。

• 高并发问题

  • 死循环：多线程同时扩容时可能导致链表成环，造成死循环。
  • 数据覆盖：多线程同时写入可能导致数据覆盖或丢失。

• 线程安全替代方案

  • Hashtable：通过 synchronized 实现线程安全，性能较差。
  • ConcurrentHashMap：基于分段锁或 CAS 实现高效并发访问。
  • Collections.synchronizedMap：对 HashMap 进行包装，性能较低。

• 区别

  • 性能：ConcurrentHashMap 性能最优，适合高并发场景。
  • 锁粒度：Hashtable 和 synchronizedMap 锁粒度较大，性能较差。

8、【MySQL】MySQL 支持哪些存储引擎？InnoDB 引擎的索引结构是什么？为什么选择 B+ 树作为索引结构？在实际场景中如何合理创建索引？请解释联合索引的作用，并分享实习过程中进行 MySQL 性能优化的经验。

• 支持的存储引擎

  • InnoDB：支持事务，适合高并发场景。
  • MyISAM：不支持事务，适合读多写少的场景。
  • Memory：数据存储在内存中，适合临时数据处理。

• InnoDB 索引结构

  • 主键索引：B+ 树，叶子节点存储数据行。
  • 辅助索引：B+ 树，叶子节点存储主键值。

• 选择 B+ 树的原因

  • 查询效率：B+ 树的高度较低，查询效率高。
  • 范围查询：所有数据都在叶子节点，范围查询效率更高。

• 合理创建索引的原则

  • 查询频率：对查询频率高的字段创建索引。
  • 更新频率：避免对更新频繁的字段创建索引。
  • 最左前缀原则：使用联合索引时遵循最左前缀原则。
• 联合索引作用
  联合索引可以加速多条件查询，减少单字段索引的数量。

• 性能优化经验

  • 添加索引：添加合适的索引，避免全表扫描。
  • 分析 SQL：使用 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划。
  • 减少字段：避免 SELECT *，只查询需要的字段。

9、【JVM】JVM 中堆和栈的主要区别是什么？对象的生命周期是如何管理的？垃圾回收机制的工作原理是什么？对于未被回收的对象，JVM 会如何处理？

• 堆和栈的区别

  • 堆：存放对象实例，所有线程共享，GC 的主要区域。
  • 栈：存放局部变量和方法调用，线程私有，随方法调用和返回自动分配和释放。

• 对象生命周期

  • 创建：通过 new 关键字分配内存。
  • 使用：对象被引用并参与业务逻辑。
  • 回收：当对象不再被引用时，由 GC 回收。

• 垃圾回收机制

  • 标记-清除：标记存活对象，清除未标记对象。
  • 复制算法：将存活对象复制到另一块内存。
  • 标记-整理：标记存活对象并整理内存。
• 未被回收的对象
  如果对象仍有引用或处于 GC Roots 可达路径中，JVM 不会回收。

10、【Java基础】volatile 关键字的作用是什么？其底层实现原理是什么？

• 作用

  • 可见性：当一个线程修改了 volatile 变量，其他线程可以立即感知。
  • 禁止重排序：确保程序执行顺序符合预期。

• 底层实现原理

  • 内存屏障：通过内存屏障（Memory Barrier）实现：

    • 写操作后插入 Store 屏障，强制刷新到主内存。
    • 读操作前插入 Load 屏障，强制从主内存加载最新值。

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