更多面经请查看https://github.com/haandfeng/Mianjing 以后会陆续更新和完善，我会持续引用之前面经的内容，也会根据自己面的公司看之前的面经，然后写上答案。如果大家觉得有用请多多关注，点赞收藏star🥺🥺🥺 这些都是我基于gpt+小林+javaguide+其他杂七杂八的来源+自己思考的答案。欢迎大家来讨论

明天二面攒人品 面试公司：小鹅通

面试岗位：后端开发

面试问题：

有没有了解过PHP和Go

11，了解过

问Redis实现验证码Token验证中间发生的事

看这个代码吧，问gpt就好

@Override
public Result login(LoginFormDTO loginForm, HttpSession session) {
    // 1.校验手机号
    String phone = loginForm.getPhone();
    if (RegexUtils.isPhoneInvalid(phone)) {
        // 2.如果不符合，返回错误信息
        return Result.fail("手机号格式错误！");
    }
    // 3.从redis获取验证码并校验
    String cacheCode = stringRedisTemplate.opsForValue().get(LOGIN_CODE_KEY + phone);
    String code = loginForm.getCode();
    if (cacheCode == null || !cacheCode.equals(code)) {
        // 不一致，报错
        return Result.fail("验证码错误");
    }

    // 4.一致，根据手机号查询用户 select * from tb_user where phone = ?
    User user = query().eq("phone", phone).one();

    // 5.判断用户是否存在
    if (user == null) {
        // 6.不存在，创建新用户并保存
        user = createUserWithPhone(phone);
    }

    // 7.保存用户信息到 redis中
    // 7.1.随机生成token，作为登录令牌
    String token = UUID.randomUUID().toString(true);
    // 7.2.将User对象转为HashMap存储
    UserDTO userDTO = BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class);
    Map<String, Object> userMap = BeanUtil.beanToMap(userDTO, new HashMap<>(),
            CopyOptions.create()
                    .setIgnoreNullValue(true)
                    .setFieldValueEditor((fieldName, fieldValue) -> fieldValue.toString()));
    // 7.3.存储
    String tokenKey = LOGIN_USER_KEY + token;
    stringRedisTemplate.opsForHash().putAll(tokenKey, userMap);
    // 7.4.设置token有效期
    stringRedisTemplate.expire(tokenKey, LOGIN_USER_TTL, TimeUnit.MINUTES);

    // 8.返回token
    return Result.ok(token);
}

为什么要做RPC框架，出于什么目的

硬编，我主要说到一个java程序和python程序之间的交互

主要用什么数据库

Mysql

Sql语法考察

你们也会有各种各样的一个考试吗？假设现在有这么一张表叫学生成绩表里面包含三主要的三个字段，你可以理解第一个学生ID字段，第二个是学生的科目，第三个是学生的分数。

现在我要找出所有的张三的学习，他最高的科目是哪一个，Sql怎么写，

方法1：使用 ORDER BY 和 LIMIT

SELECT subject
FROM student_scores
WHERE student_id = '张三'
ORDER BY score DESC
LIMIT 1;

方法2：使用子查询查找最大分数

SELECT subject
FROM student_scores
WHERE student_id = '张三'
  AND score = (SELECT MAX(score)
               FROM student_scores
               WHERE student_id = '张三');

假设我现在要从所有学生当中找出学生的有至少两门科目大于90大于等于90分的学生ID，这个时候怎么写？

SELECT student_id
FROM student_scores
WHERE score >= 90
GROUP BY student_id
HAVING COUNT(subject) >= 2;

对于单例模式，你是怎么理解他的

单例模式（Singleton Pattern），它确保 某个类在整个程序运行期间 只有 一个实例，并提供一个全局访问点来获取该实例。

为什么要使用单例模式？

1. 节省资源 & 提高性能 • 适用于数据库连接、日志记录、线程池等 高消耗对象，避免不必要的重复创建。
2. 确保全局唯一性 • 确保在整个程序运行期间，某个类只有 一个实例，防止数据不一致问题。
3. 方便管理 & 线程安全 • 全局只有 一个实例，避免多个实例导致的数据冲突。 推荐构造方法 • 线程安全（类加载机制保证只初始化一次） • 懒加载（Holder.INSTANCE 只有在 getInstance() 被调用时才会初始化）

public class Singleton {
    private Singleton() {}
    private static class Holder {
        private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
    }
    public static Singleton getInstance() {
        return Holder.INSTANCE;
    }
}

关于数据库，你是怎么理解数据库引擎的

数据库引擎在数据库系统中主要负责以下功能：

1. 数据存储与管理 → 负责数据的存储方式、文件组织、数据访问等。
2. 事务处理（ACID） → 确保数据库操作的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation） 和 持久性（Durability）。
3. 索引和查询优化 → 提高数据的检索速度，优化 SQL 执行。
4. 并发控制和锁机制 → 处理多用户并发访问，避免数据冲突。
5. 日志与恢复机制 → 记录事务日志，在数据库崩溃时提供恢复能力。 1. InnoDB（默认 & 最常用） ✅ 支持事务（ACID），强一致性，支持行级锁。 ✅ 支持外键，保证数据完整性。 ✅ 支持 MVCC（多版本并发控制），提升查询效率。 ✅ 采用 B+ 树索引，查询性能优越。 适用场景： • 高并发读写（OLTP 事务型），如银行系统、电商订单、支付系统。

2. MyISAM（适用于读密集型场景） ✅ 查询速度快（适合读操作多的场景）。 ✅ 支持表级锁，不支持事务。 ✅ 不支持外键，数据一致性由应用层保证。 ✅ 存储格式简单，占用空间小。 适用场景： • 日志系统、新闻网站、数据仓库（OLAP 分析型），如大规模文本存储、搜索引擎。

3. Memory（适用于缓存）
✅ 数据存储在内存中，查询速度极快。 ✅ 适用于临时数据（重启丢失数据）。 ✅ 不支持事务，仅适合存储临时数据。 适用场景： • 高速缓存（如 Redis 替代方案）。 • 会话数据存储（如 Web Session ）。

 4. Archive（适用于日志存储） ✅ 存储空间占用小，适合归档数据。 ✅ 不支持索引（只能支持 PRIMARY KEY）。 ✅ 只支持 INSERT 和 SELECT（不支持 DELETE 和 UPDATE）。 适用场景： • 日志存储、历史数据归档（如银行流水、监控日志）。

Mysql的主从同步原理了解过吗

没有。。 小林coding有讲

场景题

可能我是在大四的时候，我想查一下，我张三这个人这4年以来，他的以前考的比如说线性代数，因为当时他的科目分数多少，想做这么一个查询，比如说我在在我自己的学生的教务系统，他做了这么一个工具，想查出他的张三这个人线性代数他的科目分数是多少，针对于这么一个使用场景，你的那张表的所以会怎么去创建？怎么创建索引，加那些索引，实际搜的场景就是学生的ID加学生的科目

由于 查询模式是按 student_id + subject 查询，我们应该创建联合索引：

CREATE INDEX idx_student_subject ON student_scores (student_id, subject);

覆盖索引 如果查询中 只需要 subject, score, exam_date 这些字段，可以 直接创建覆盖索引，提高查询效率：

CREATE INDEX idx_cover_student_subject ON student_scores (student_id, subject, exam_date, score);

你这里后面秒杀描述的优化了秒杀的业务流程，平均耗时从400毫秒降低到100毫秒，主要是哪一块降低了300秒毫秒的延时，

黑马，使用消息队列，异步创建订单，使用redis判断库存和一人一单 然后异步线程在后台操作数据库，创建订单

会不会导致一个问题，比如说我下单之后我看不到自己的订单了？

消息队列的ack机制确保了每个订单都会被处理到

比如说一些大平台，它有会出现一些什么我订单，比如说下单之后订单看不到，还要过很久的时间看到了一些情况

Redis 先存“订单占位”，避免用户误以为失败
思路： • 下单成功后，先在 Redis 记录订单占位（orderId = “处理中”）。 • 用户查询订单时，先查 Redis，如果有订单则返回“正在处理”。 • 等数据库落盘后，用户再次查询，就能查到订单信息。

1. 先查 Redis • 如果订单状态是 "pending"，告诉用户“订单处理中”。
2. 如果 Redis 没有订单，再查数据库 • 如果数据库有订单，返回订单信息。 • 如果数据库也没有，说明订单失败。

比如说你的队列积压到那里了，你咋办

当消息队列（MQ）积压时，意味着消费者消费速度跟不上生产者的生产速度

从 生产者（限流）、消费者（扩容）、队列优化（降级 & 死信队列） 角度入手，找到合适的方案。 1. 限流（生产者限流，减少消息堆积） 📌 问题： • 如果生产者无限制发送消息，但消费者处理能力有限，队列很快会积压消息，导致高延迟甚至系统崩溃。 📌 解决方案： ✅ 生产端限流，使用 令牌桶 / 漏桶算法 控制请求速率。 ✅ 削峰填谷，高峰期限流 & 拒绝低优先级请求。 📌 示例：使用 RateLimiter（限流生产者发送消息速度）

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1000); // 每秒最多 1000 个请求
public void sendMessage(String message) {
    if (rateLimiter.tryAcquire()) { 
        rabbitTemplate.convertAndSend("exchange", "queue", message);
    } else {
        log.warn("生产者限流，消息被丢弃！");
    }
}

令牌桶（Token Bucket） 是一种 流量控制（Rate Limiting） 算法，它用于 限制系统的请求速率，防止流量突增导致系统崩溃。 它的核心思想是：

1. 以固定速率向“桶”中添加令牌（比如每秒 100 个令牌）。
2. 请求到来时，必须消耗令牌才能被处理。
3. 如果桶里没有令牌，请求被丢弃或延迟。

2. 扩容（消费者扩容，提高消费速度） 📌 问题： • 消费者消费不过来，导致队列积压。 📌 解决方案： ✅ 增加消费者数量（水平扩展） • 让多个消费者并发消费，减少单个消费者的压力。 📌 示例：RabbitMQ 增加并发消费者

@RabbitListener(queues = "order.queue", concurrency = "10") // 增加并发消费者数量
public void processOrder(Message message) {
    // 处理订单逻辑
}

✅ 优化消费者逻辑（减少处理时间） • 异步处理（比如先存入数据库，再异步计算）。 • 批量消费，例如一次处理 10 条消息，而不是逐条消费。 📌 示例：批量消费 Kafka 消息

@KafkaListener(topics = "order_topic", groupId = "order_group", batch = "true")
public void processOrders(List<ConsumerRecord<String, String>> records) {
    records.forEach(record -> {
        processOrder(record.value()); // 批量处理
    });
}

3. 降级（丢弃 & 降低优先级） 📌 问题：

• 如果队列堆积严重，可能导致核心业务受影响，甚至导致系统崩溃。 📌 解决方案： ✅ 丢弃低优先级消息（比如非核心日志、统计数据）。 ✅ 延迟处理低优先级任务，如非核心业务进入延迟队列。 📌 示例：RabbitMQ 使用 TTL 让低优先级消息自动过期

MessageProperties properties = new MessageProperties();
properties.setExpiration("60000"); // 60秒后过期丢弃
Message message = new Message(msgContent.getBytes(), properties);
rabbitTemplate.convertAndSend("queue", message);

✅ 作用： • 避免低优先级任务占满队列 • 优先保证核心业务（订单、支付等）执行

🔥 总结

你想来小鹅通希望获取到什么，能给公司带来什么激励

自己编

你是什么性格

他们喜欢e人，喜欢喜欢沟通的人

介绍工作内容