[面试题] Java面试高频考点解析：集合、Redis、Kafka与设计模式真题

本文整理并解析了一次后端开发面试中涉及的核心技术问题，涵盖Java基础、中间件、系统设计等多个维度，旨在为开发者提供实战参考。

一、Java基础与集合框架

1. Java集合框架有哪些主要组成部分？
Java集合框架主要分为两大接口体系：Collection 和 Map。

• Collection：用于存储单一对象集合，主要子接口有 List、Set、Queue。
• Map：用于存储键值对（Key-Value）映射。

2. ArrayList 和 LinkedList 的区别

• 底层数据结构：ArrayList 基于动态数组；LinkedList 基于双向链表。
• 访问效率：ArrayList 支持随机访问（通过索引），时间复杂度为 O(1)；LinkedList 需要遍历，平均为 O(n)。
• 增删效率：在列表中间插入或删除元素时，ArrayList 需要移动后续元素，开销较大；LinkedList 仅需修改节点指针，效率更高。
• 内存占用：ArrayList 预留一定容量空间；LinkedList 每个元素需消耗额外空间存储前后节点指针。

3. Set 和 List 的区别

• 元素唯一性：Set 不允许重复元素；List 允许。
• 元素顺序：List 保证插入顺序，可通过索引访问；Set 多数实现不保证顺序（如 HashSet），但 LinkedHashSet 保证插入顺序，TreeSet 保证排序顺序。

4. Set 的底层实现

• HashSet：基于 HashMap 实现，元素作为 HashMap 的 Key 存储，Value 是一个固定的 Object 对象。
• TreeSet：基于 TreeMap（红黑树）实现，支持自然排序或自定义排序。
• LinkedHashSet：继承自 HashSet，内部通过 LinkedHashMap 实现，维护了元素的插入顺序链表。

5. HashMap 的底层原理
HashMap 在 JDK 1.8 后采用了“数组 + 链表 / 红黑树”的结构。

1. 哈希计算与定位：根据 Key 的 hashCode() 计算哈希值，与数组长度取模得到数组下标。
2. 解决哈希冲突：如果多个 Key 定位到同一桶（bucket），则以链表形式存储。当链表长度超过阈值（默认为8）且数组容量大于64时，链表会转换为红黑树，以提升查询效率。
3. 扩容机制：当元素数量超过容量 * 负载因子时，数组会扩容为原来的2倍，并重新计算所有元素的位置（rehash）。更多关于Java集合框架与底层原理的深入探讨，可以查看相关专题。

6. Java内存模型（JMM）
JMM 定义了线程与主内存之间的抽象关系，规定了多线程环境下变量的访问方式（如读取、写入）。

• 主内存与工作内存：每个线程有自己的工作内存，存储共享变量的副本。所有共享变量存储在主内存中。
• 内存间交互操作：定义了 lock、unlock、read、load、use、assign、store、write 八个原子操作来规定变量如何从主内存同步到工作内存。
• 三大特性：原子性、可见性（由 volatile、synchronized 等保证）、有序性（禁止指令重排序）。

二、Redis 深度探析

7. 为什么使用 Redis？
主要用于解决关系型数据库（如 MySQL）在高并发场景下的性能瓶颈，其核心价值在于：

• 极高的性能：数据存储在内存中，读写速度极快。
• 丰富的数据结构：支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，可直接实现复杂业务逻辑。
• 用途广泛：可作为缓存、分布式锁、会话存储、消息队列等。

8. Redis 的主要应用场景

• 缓存：加速热点数据的访问，减轻数据库压力。
• 分布式会话：存储用户会话信息，实现无状态服务。
• 排行榜/计数器：利用 ZSET 和 INCR 命令轻松实现。
• 消息队列：使用 List 的 LPUSH/BRPOP 或 Pub/Sub 模式。
• 分布式锁：通过 SETNX 命令实现。

9. Redis 的过期键删除策略

• 惰性删除：当客户端访问一个 Key 时，Redis 会检查其是否过期，如果过期则立即删除。
• 定期删除：Redis 默认每隔一段时间（可配置）随机抽取一部分设置了过期时间的 Key，检查并删除其中已过期的 Key。这个过程逐步进行。

10. 惰性删除可能存在的问题
如果大量过期 Key 堆积，且长时间没有被访问，它们将无法被惰性删除策略清理，导致内存被无效数据长期占用，可能引发内存浪费甚至内存溢出。

11. 定期删除为何不扫描全部 Key？
如果一次性扫描所有过期 Key，在 Key 数量巨大时，会导致线程长时间阻塞，严重影响 Redis 的服务性能。采用随机抽样部分 Key进行检查，是一种权衡，用可控的、短暂的性能开销来逐步清理过期数据。

12. Redis 持久化机制

• RDB：在指定时间间隔生成数据集的快照。文件紧凑，恢复速度快。但可能丢失最后一次快照后的数据。
• AOF：记录每一条写命令。数据丢失风险低，文件易读。但文件体积通常比 RDB 大，恢复速度慢。可以配置为每秒同步，在性能和数据安全间取得平衡。生产环境常同时开启，利用 AOF 保证数据安全，用 RDB 便于灾难恢复和快速重启。

13. Redis 内存淘汰策略
当内存使用达到 maxmemory 上限时，根据策略淘汰数据：

• noeviction：不淘汰，写请求报错。
• allkeys-lru：从所有 Key 中淘汰最近最少使用的。
• volatile-lru：从设置了过期时间的 Key 中淘汰最近最少使用的。
• allkeys-random / volatile-random：随机淘汰。
• volatile-ttl：淘汰剩余生存时间最短的 Key。

14. Redis ZSET 结合项目介绍
有序集合在项目中常用于排行榜功能。

• 实现：将用户ID作为 member，得分（如积分、成绩）作为 score 存入 ZSET。
• 操作：使用 ZADD 更新分数，ZINCRBY 增加分数，ZREVRANGE 获取排名前 N 的用户。
• 优势：分数自动排序，范围查询效率高（O(log N)），并且能保证元素唯一性。

三、消息队列与系统设计

15. Kafka 如何保证顺序消费？
在 Kafka 中，顺序性保障是分区维度的。

1. 生产者顺序写入：将需要保证顺序的一类消息指定相同的 Key。Kafka 根据 Key 的哈希值将其发送到同一个 Partition。一个 Partition 内的消息是有序的。
2. 消费者顺序读取：一个 Partition 只能被同一个消费者组内的一个消费者消费。确保单个消费者串行处理该分区内的消息即可。需要注意避免消费者重启或重平衡导致的消息重复，这可能破坏业务上的顺序，通常需结合业务逻辑或使用幂等性来应对。

四、设计模式

16. 单例模式
确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。

• 关键点：私有化构造函数，静态私有实例，静态公有获取方法。
• 实现方式：饿汉式、懒汉式（双检锁）、静态内部类、枚举。对于Java高级特性与设计模式的实践，有众多应用场景。

17. 工厂模式
定义一个创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使一个类的实例化延迟到其子类。

• 优点：解耦了对象的创建和使用，符合开闭原则。

18. 策略模式
定义一系列算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户。

• 应用场景：多种支付方式、不同类型的折扣计算等。

五、Linux 与算法

19. 常用的 Linux 命令

• 文件/目录操作：ls, cd, pwd, cp, mv, rm, mkdir, find, grep
• 权限管理：chmod, chown
• 进程管理：ps, top, kill, netstat
• 系统监控：df, du, free
• 文本处理：cat, tail, head, vim, sed, awk

20. 算法题

• 算术平方根（保留整数）：可采用二分查找法，在 [0, x] 范围内查找 mid，使得 mid * mid <= x 且 (mid+1)*(mid+1) > x。
• 二叉树的中序遍历：递归或使用栈进行迭代。

  // 递归解法示例
  class Solution {
      List<Integer> result = new ArrayList<>();
      public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) {
          if (root == null) return result;
          inorderTraversal(root.left);
          result.add(root.val);
          inorderTraversal(root.right);
          return result;
      }
  }

21. 反问环节建议
面试结束时，可以向面试官询问团队正在使用的技术栈、业务方向、面临的挑战以及对新人的培养计划等，这既能展示你的主动性，也能帮助你判断岗位匹配度。