去哪儿旅行 Java后端AI面面经

《面试题目》

1. 排查线上 JVM CPU 过高或内存泄漏时，会用到哪些核心工具和命令？
2. 拿到占用 CPU 最高的线程 ID 后，如何与 jstack 输出对应并定位问题代码？
3. Java 中有哪些对共享变量做无锁并发处理的方式？CAS 的实现逻辑是什么？
4. CAS 的 ABA 问题在实际业务中如何解决？
5. AtomicStampedReference.compareAndSet 需要传入哪些参数？
6. Redis 的 RDB 和 AOF 持久化机制分别是什么，适用于哪些场景？
7. BGSAVE fork 子进程后，主进程继续接收写请求时，Redis 如何保证 RDB 对应 fork 时刻的内存快照？
8. 同一个 key 连续执行大量 INCR 后，Redis 如何避免 AOF 中的冗余命令导致文件过大？
9. Netty 的线程模型是什么？实现 HTTP 服务端与客户端交互时，线程如何流转？
10. Netty 主从 Reactor 模型中，boss 线程组和 worker 线程组分别负责什么？
11. 如何设计每秒写入一万条订单、支持自定义超时时间的订单自动取消与库存释放系统？
12. 使用 RocketMQ 延时消息处理超时订单时，如何避免已经支付的订单被错误取消？
13. RocketMQ 开源版默认只有固定延时等级，如何实现任意时长的超时消息投递？
14. 一个后端项目最主要的技术挑战是什么，如何解决？
15. 消息转发仅依赖 RocketMQ 原生可靠性时，会在哪些场景失效？
16. 如何用具体指标或异常现象证明消息转发可靠性不达标？
17. 最近半年如何学习并落地 AI 工具或大模型技术，最终效果如何？
18. 选择 Agent Coding 工具时，应考虑哪些因素？
19. 开发流程中的浏览器插件、协作平台 MCP、本地代理和热启动配置，哪些应由开发者亲自完成和验证？

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《参考解析》

1. JVM 高 CPU 排查：先用 top -H -p <pid> 找到高 CPU 线程的十进制 ID，再用 printf '%x\n' <tid> 转成十六进制，在 jstack <pid> 输出中搜索对应的 nid=0x...。结合线程状态和连续多次栈快照，判断是死循环、频繁 GC、锁竞争还是热点方法；内存泄漏则配合 jcmd、jmap 和堆转储分析工具定位持续增长的对象及其引用链。
2. CAS 与 ABA：CAS 比较内存中的当前值与期望值，相等时原子写入新值，否则失败重试。ABA 表示值从 A 变为 B 又变回 A，单纯比较值无法发现中间变化；可用带版本戳的 AtomicStampedReference，其 compareAndSet 依次接收期望引用、新引用、期望版本戳和新版本戳。
3. Redis 持久化：RDB 定期生成紧凑快照，恢复快但可能丢失最近一次快照后的数据；AOF 追加写命令，可按刷盘策略缩小数据丢失窗口，但文件和恢复成本更高。fork 后通过操作系统的写时复制保留快照视图；AOF 则通过重写把同一 key 的历史命令压缩为能恢复当前状态的最小命令集合。
4. Netty 线程模型：boss 线程组负责监听端口和接收连接，把建立好的 Channel 注册给 worker；worker 线程组中的 EventLoop 负责连接上的读写事件和 ChannelPipeline 回调。耗时业务不能阻塞 I/O EventLoop，应提交到独立业务线程池并把结果安全地写回 Channel。
5. 订单超时系统：订单创建与库存预占需要可幂等，超时任务按到期时间分片存储或进入支持定时投递的消息链路。消费者收到超时事件后必须以数据库中的订单状态为准，通过条件更新只把仍未支付的订单从待支付改为已取消；只有状态更新成功的一方释放库存。任意时长可用时间轮、分层时间桶或定时任务扫描到期索引实现，不能假定 RocketMQ 固定延时等级支持任意时间。
6. 消息可靠性验证：给消息分配全链路唯一 ID，记录生产成功、Broker 确认、消费成功和业务落库四个阶段的计数与延迟。通过阶段间差值、积压量、重试与死信数量、抽样对账和故障注入定位丢失窗口，再决定是否需要本地消息表、事务消息或补偿任务。