某大厂Java后端三面面经：从疯狂延期到一路狂飙

《面试题目》

1. 为什么Kafka吞吐量这么高？
2. 如何保证 Exactly-Once 语义？
3. Producer 发送消息失败的重试机制是怎样的？
4. MySQL索引底层是怎么实现的？Hash和B+树有啥区别？为什么MySQL偏偏选中了B+树？聚簇索引到底好在哪里？
5. Linux平时用过哪些命令？如果要对一个大文件进行排序该怎么搞？
6. 【手撕代码】
7. 最后手撕了一道经典的 LRU链表。第二天中午接到电话，约3天后二面。
8. 调优思路是什么？
9. Change Buffer 原理是啥？只有普通索引会用到，唯一索引会用吗？
10. 最左匹配原则：对联合索引 (a,b,c) 查 b 会走索引吗？
11. 如果对 score 建了索引，查 select id from table where score > 50.0 需要回表吗？
12. 进程和线程的区别？通信方式有哪些？哪个最快？
13. 同一个进程的多个线程之间，哪些内存是共享的？
14. 迭代查询和递归查询的区别是什么？
15. DNS用的是UDP还是TCP？为什么选UDP而不是TCP？
16. 面向对象的三大特征是啥？
17. 聊聊 volatile，什么场景下需要它？
18. 如果 CAS 不结合 volatile 使用会引发什么问题？
19. volatile 有什么缺点？
20. Producer往Broker发消息的具体流程是什么？
21. 消息发到哪个Partition是怎么决定的？
22. 如果Kafka动态扩容了，Producer怎么感知新节点？
23. 用MySQL做一个转账功能怎么实现？详细讲讲事务执行的过程。
24. 怎么保证转账的线程安全？
25. 高并发场景下，如何保证一个账户的余额不被扣成负数？
26. new 一个对象会用到哪些内存区域？
27. 执行 int a = 1; 会用到哪些内存？

《参考解析》

1. 这类问题建议结合自己的项目经历和岗位要求准备具体案例，突出思考过程而非死记结论，面试官更看重解决问题的逻辑。
2. 红黑树是内存内的平衡二叉树，追求单点操作的对数复杂度；B+树针对磁盘/索引场景做了扇出优化，减少IO次数，更适合范围查询和顺序扫描。
3. LRU的核心是维护访问顺序，常见实现是哈希表+双向链表，做到O(1)的读写与淘汰；Linux内核用近似LRU（多级链表冷热分区）避免维护严格顺序带来的开销。
4. 进程是资源分配的基本单位，线程是CPU调度的基本单位，协程是用户态的轻量级调度单位，切换成本远低于线程，但需要语言/运行时支持。
5. CAS通过比较并交换实现无锁更新，失败后需要重试；库存扣减等高竞争场景可以引入版本号或分段计数减少冲突概率，避免忙等消耗过多CPU。