美团高级Java开发工程师面试题及参考答案
一、Java基础部分
1. HashMap实现原理
题目：
- 请详细描述JDK8中HashMap的实现原理
- 为什么JDK8要将链表转为红黑树？阈值为什么是8？
- HashMap在多线程环境下会出现什么问题？如何解决？
参考答案：
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JDK8 HashMap采用数组+链表+红黑树结构。当链表长度超过8时转为红黑树，小于6时转回链表。扩容因子默认0.75，扩容时大小翻倍，重新计算hash分布。
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链表转红黑树是为了解决hash冲突严重时链表查询效率O(n)低的问题。阈值8是根据泊松分布计算得出，当hashCode离散良好时，链表长度达到8的概率极低(0.00000006)。
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多线程问题：
- 死循环：JDK7扩容时链表倒置可能导致
- 数据丢失：并发put可能被覆盖
解决方案： - 使用Collections.synchronizedMap
- 使用ConcurrentHashMap
- 使用线程安全的HashTable(不推荐)
2. 并发编程
题目：
- 解释Java内存模型(JMM)中的happens-before原则
- ConcurrentHashMap在JDK7和JDK8中的实现区别
- 解释AQS工作原理及应用
参考答案：
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happens-before原则包括：
- 程序顺序规则
- volatile变量规则
- 传递性规则等
保证指令重排序不会影响多线程程序的正确性。
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ConcurrentHashMap区别：
- JDK7：分段锁(Segment)，默认16段
- JDK8：CAS+synchronized，Node数组+链表+红黑树
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AQS(AbstractQueuedSynchronizer)：
核心是通过CLH队列和state变量实现锁机制，如：- ReentrantLock：可重入锁
- CountDownLatch：倒计时器
- Semaphore：信号量
二、JVM与性能调优
1. JVM内存模型
题目：
- 描述JVM内存结构及各区域作用
- 什么是内存泄漏？如何识别和避免？
- 解释G1垃圾回收器原理及优势
参考答案：
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JVM内存结构：
- 堆：对象实例
- 方法区：类信息、常量等
- 虚拟机栈：方法调用
- 本地方法栈
- 程序计数器
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内存泄漏指对象不再使用但无法被GC回收。识别方法：
- MAT分析堆dump
- 监控堆内存增长
避免方法： - 及时关闭资源
- 注意集合类引用
- 使用WeakReference
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G1特点：
- 分Region收集
- 可预测停顿模型
- 标记-整理算法
优势：大堆内存、低延迟场景表现优异
三、分布式系统
1. 分布式锁实现
题目：
- 分布式锁有哪些实现方式？各有什么优缺点？
- Redis实现分布式锁要注意哪些问题？
参考答案：
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实现方式：
- Redis：setnx+过期时间，性能好但可靠性依赖Redis
- Zookeeper：临时顺序节点，可靠性高但性能较差
- 数据库：唯一索引，简单但性能差
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Redis实现注意事项：
- 原子性：setnx和expire要原子操作
- 超时时间：不宜过长或过短
- 释放锁：只能由加锁线程释放
- 锁续期：看门狗机制
- 集群问题：Redlock算法
四、系统设计
1. 高并发秒杀系统
题目：
- 设计一个秒杀系统，需要考虑哪些方面？
- 如何解决超卖问题？
参考答案：
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设计要点：
- 流量削峰：队列缓冲
- 分层校验：先查缓存再查库
- 热点隔离：独立部署
- 限流降级：保护系统
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超卖解决方案：
- 乐观锁：version字段
- Redis原子操作：decrement+lua
- 分布式锁：控制并发
- 预扣库存：内存计算
五、项目经验
题目：
- 请描述你处理过的最复杂的系统性能问题及解决方案
- 如何设计一个可扩展的微服务架构？
参考答案：
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性能问题案例：
- 现象：接口响应慢，GC频繁
- 排查：分析GC日志，发现内存泄漏
- 解决：修复泄漏，优化JVM参数
- 结果：TPS提升3倍，GC时间减少80%
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微服务设计要点：
- 服务拆分：业务边界清晰
- 通信机制：REST/gRPC
- 服务发现：Eureka/Nacos
- 配置中心：统一管理
- 熔断限流：Hystrix/Sentinel
- 链路追踪：Sleuth/Zipkin
六、编码题
题目：
实现一个线程安全的LRU缓存
参考答案：
public class ThreadSafeLRUCache<K, V> {
private final int capacity;
private final Map<K, V> cache;
private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
public ThreadSafeLRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, 0.75f, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > capacity;
}
};
}
public V get(K key) {
lock.readLock().lock();
try {
return cache.get(key);
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}
public void put(K key, V value) {
lock.writeLock().lock();
try {
cache.put(key, value);
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
}
