小米Java面试复盘：中间件与高并发设计，真实问题与思路解析

一面

1. 自我介绍

2. 请介绍一个你最近参与的比较复杂的项目，并说明你在其中的角色和贡献

3. 在实际项目中，你使用过哪些消息队列（如 Kafka 或 RocketMQ）？它们的应用场景是什么？

4. 请描述 Kafka 中 Producer 的发送消息流程，如何确保消息不丢失？

5. 什么是 Kafka 的 Rebalance？在什么情况下会发生？它可能会带来什么问题？

6. 如果你需要设计一个延迟消息队列，使用 RocketMQ 你会如何实现？

7. 在分布式系统中，如何保证不同服务间的数据最终一致性？（可以谈谈你了解的方案或实践）

8. 假设一个场景：下单成功后需要同时调用库存服务扣减库存、积分服务增加积分、推送服务发送通知。如何设计保证核心流程的可靠性和性能？

9. 有一个热点商品秒杀场景，瞬时QPS很高，如何通过 Redis 来设计库存扣减方案，防止超卖？

10. Spring Bean 的作用域有哪些？@Scope(“prototype”) 在什么场景下会使用？

11. 解释一下 Spring 框架中 @Transactional 注解的原理。在哪些场景下它会失效？

12. 什么是 Spring Cloud Gateway？它与 Zuul 的区别是什么？你用它解决过什么问题？

13. 请手写一个单例模式，并说明如何保证线程安全。

14. 给定一个包含重复元素的整数数组，编写一个函数找出所有出现次数超过数组长度三分之一的元素。（算法思路或伪代码）

二面

1. 自我介绍

2. 深入聊聊你简历上提到的那个高并发/数据量大的项目，当时面临的核心挑战是什么？

3. 在项目里，你们是如何进行技术选型的？比如为什么选择 A 中间件而不是 B？

4. 项目中是否遇到过数据库性能瓶颈？你是怎么发现、分析并解决的？（可以涉及索引优化、SQL 调优、分库分表等）

5. 如果现在让你重新设计这个项目的某个核心模块，你会从哪些方面进行优化？

6. 在微服务架构下，如何设计一个全局唯一且趋势递增的 ID 生成器？有哪些方案和各自的优缺点？

7. 如何实现一个分布式锁？除了 Redis 的 setnx，还有哪些实现方式（如 ZooKeeper，数据库）？在 CAP 理论下，它们各自有什么取舍？

8. Redis 的持久化机制 RDB 和 AOF，在线上环境中你会如何选择和配置？两者混用需要注意什么？

9. Redis 集群模式（Cluster）是如何进行数据分片的？客户端是如何定位到某个 key 所在的节点的？

10. 如果缓存（如 Redis）与数据库的数据不一致，可能由哪些原因导致？有哪些常见的解决或缓解方案？

11. 你如何看待和使用线程池？在项目中配置线程池参数时，你会考虑哪些因素？（可结合 IO 密集型和 CPU 密集型任务谈）

12. 有没有处理过线上 Full GC 频繁或内存泄漏的问题？你的排查思路和常用工具是什么？

13. 如何理解“云原生”？你之前的工作中有接触或实践过相关的技术或理念吗（如容器化、K8s、Service Mesh）？

14. 请手写代码：实现一个 LRU（最近最少使用）缓存的数据结构。

面试感受

面试官可能会显得比较务实，节奏紧凑，不纠结于特别底层的源码细节（如 HashMap），但非常关注你是否能用技术解决实际的业务问题。他们需要的是能快速上手、对常用中间件有靠谱认知、能处理一般性复杂度场景的开发人员。

沟通时，建议多用“我们当时遇到了 XX 问题，分析了 A 和 B 方案，因为 XX 原因选择了 B，具体实现是 XX，上线后效果是 XX”这样的句式，比干巴巴地背诵原理要点更能体现你的价值。在准备这类面试时，除了巩固Java基础和框架原理，更应该多思考和总结自己在项目中应用中间件解决实际问题的经验。

本文整理自真实面试经历，希望对正在准备面试的你有所帮助。更多技术干货与职场心得，欢迎访问 云栈社区 进行交流探讨。