面试题按知识域分为七大类。准备时不要逐题死背，按「分类 → 答题框架 → 场景落地」组织：每一题都延伸到自己项目里的真实实践，答题才有说服力。
Java 基础
| 问题 | 答题要点 |
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| HashMap 底层原理？ | 数组 + 链表 + 红黑树（链表长度 ≥ 8 且数组 ≥ 64 时树化）；默认容量 16、负载因子 0.75、2 的幂扩容；JDK 8 改为尾插法解决并发成环 |
== 与 equals 的区别？ | == 比较基本类型值 / 引用地址；equals 默认同 ==，重写后比内容；重写 equals 必须重写 hashCode |
| String 为什么不可变？ | final 类 + 私有 final 数组；线程安全、可缓存 hash、常量池复用；频繁拼接用 StringBuilder |
| 异常体系？ | Throwable → Error / Exception；受检异常必须处理，非受检异常（RuntimeException）可不处理 |
| JDK 8 新特性？ | Lambda、Stream、Optional、接口 default 方法、LocalDateTime |
Java 并发
| 问题 | 答题要点 |
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| 线程池核心参数与执行流程？ | 7 大参数：corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、workQueue、threadFactory、rejectedExecutionHandler；流程：核心线程 → 队列 → 非核心线程 → 拒绝策略 |
volatile 的作用？ | 保证可见性 + 禁止指令重排，不保证原子性；典型用途：状态标志位、DCL 单例 |
synchronized 和 ReentrantLock 区别？ | synchronized 是 JVM 关键字（自动释放，锁升级：偏向 → 轻量 → 重量）；ReentrantLock 是 API 层（可中断、超时、公平锁、多条件变量） |
| ThreadLocal 原理与内存泄漏？ | 每个线程的 ThreadLocalMap 以弱引用 key 存储；线程池场景用完必须 remove()，否则 value 无法回收 |
| ConcurrentHashMap 怎么保证线程安全？ | JDK 8：CAS + synchronized 锁单个桶头节点，并发度 = 桶数量 |
JVM
| 问题 | 答题要点 |
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| JVM 内存区域？ | 线程私有：程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈；线程共享：堆、方法区（JDK 8 起由元空间实现） |
| 垃圾回收算法？ | 标记-清除、标记-复制（新生代）、标记-整理（老年代）；分代收集；CMS 已废弃 → G1（可预测停顿）→ ZGC（亚毫秒停顿） |
| 类加载过程与双亲委派？ | 加载 → 验证 → 准备 → 解析 → 初始化；先委派父加载器，防止核心类被篡改；打破场景：SPI、Tomcat 隔离 |
| 线上 OOM / CPU 飙高怎么排查？ | jmap -dump + MAT 分析、jstack 找死锁或高 CPU 线程、top -Hp、Arthas 一站式诊断 |
Spring / Spring Boot
| 问题 | 答题要点 |
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| IOC 和 AOP？ | IOC：对象创建与依赖关系交给容器，解耦；AOP：动态代理（JDK / CGLIB）实现日志、事务等横切关注点 |
| Bean 生命周期？ | 实例化 → 属性填充 → Aware 回调 → BeanPostProcessor 前置 → 初始化（@PostConstruct）→ 后置 → 使用 → 销毁 |
| 循环依赖怎么解决？ | 三级缓存（singletonObjects / earlySingletonObjects / singletonFactories）；构造器循环依赖无法解决 |
| Spring Boot 自动装配原理？ | @SpringBootApplication → @EnableAutoConfiguration → 加载 AutoConfiguration.imports（2.7+）→ 条件注解过滤 |
| 事务失效场景？ | 方法非 public、自调用（this 调用绕过代理）、异常被 try-catch 吞掉、抛受检异常未配置 rollbackFor、多线程调用 |
| Spring MVC 请求流程？ | DispatcherServlet → HandlerMapping → HandlerAdapter → Controller → Service → JSON 序列化 |
MySQL
| 问题 | 答题要点 |
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| 为什么用 B+ 树？ | 矮胖（3 层可存千万数据）、叶子节点链表利于范围查询、非叶子节点只存索引使单页容纳更多键 |
| 聚簇索引与回表？ | 主键索引叶子存整行，二级索引叶子存主键值；查二级索引未覆盖的列需回表；覆盖索引可避免回表 |
| 事务隔离级别与 MVCC？ | 读未提交 → 脏读；读已提交 → 不可重复读；可重复读（默认）；串行化。MVCC：undo log 版本链 + ReadView |
| 慢 SQL 怎么优化？ | 慢查询日志定位 → EXPLAIN 看 type / key / rows → 加联合索引、覆盖索引、避免函数作用在索引列、深分页改游标 |
| 主从复制原理？ | 主库写 binlog → 从库 IO 线程拉取写 relay log → SQL 线程重放；主从延迟应对：强制走主、并行复制 |
Redis
| 问题 | 答题要点 |
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| 缓存穿透 / 击穿 / 雪崩？ | 穿透：查不存在的数据 → 缓存空值 / 布隆过滤器；击穿：热 key 过期瞬间 → 互斥锁 / 逻辑过期；雪崩：大量 key 同时过期 → 过期时间加随机值 / 多级缓存 |
| 缓存与数据库一致性？ | Cache Aside：读 → 缓存 → 未命中查库回填；写 → 先更库再删缓存；强一致用延迟双删 + 订阅 binlog（Canal） |
| 分布式锁怎么做？ | SET key value NX EX + 唯一值（防误删）+ Lua 脚本（原子性）；生产推荐 Redisson（看门狗自动续期） |
| RDB vs AOF？ | RDB：定时快照，恢复快、可能丢分钟级数据；AOF：追加写命令、更安全、文件大；4.0+ 混合持久化 |
分布式与微服务
| 问题 | 答题要点 |
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| CAP 与 BASE？ | 网络分区时一致性与可用性二选一；BASE：基本可用 + 软状态 + 最终一致 |
| 分布式事务方案？ | 2PC（强一致、同步阻塞）、TCC（业务侵入大）、本地消息表 / 事务消息（最终一致，最常用）、Seata AT |
| MQ 三大问题？ | 消息丢失：生产确认 + 持久化 + 手动 ACK；重复消费：幂等（唯一键 / setnx）；顺序：同一业务 key 路由同一队列 |
| 接口幂等怎么做？ | 唯一索引、token 机制（先取 token 再提交校验）、分布式锁、状态机（乐观锁 version） |
| 限流的算法？ | 计数器（窗口边界突刺）→ 滑动窗口 → 漏桶（恒定速率）→ 令牌桶（允许突发）；单机 Guava，分布式 Redis + Lua |
:::note 备考建议
覆盖每张表后，重点打磨三道「串场题」：HashMap、线程池、事务失效场景——出现频率最高，且能自然引出并发模型、JUC、Spring 代理等延伸考点。
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面试前自检清单