📌 一、2025年Java面试趋势分析

1. 技术栈升级：

   • Java 21+新特性（虚拟线程、Record模式匹配）成为必考点

   • 云原生（K8s+Serverless）和AI集成（LLM+向量搜索）进入面试题库

   • 分布式系统设计题占比提升（秒杀、支付、推荐系统）

2. 面试形式变化：

   • 系统设计轮次增加（1-2轮纯架构设计）

   • 场景题占比超50%（如“如何设计一个支持10万QPS的短链系统？”）

   • 算法要求提高（LeetCode中等难度起步）

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💡 二、2025年Java高频场景题分类解析

📊 1. 高并发与分布式系统

🔹 场景题1：百万级QPS秒杀系统设计

面试官考点：

• 如何解决超卖问题？

• 如何应对瞬时高并发？

• 如何保证系统高可用？

🔹 场景题2：分布式ID生成器设计

方案对比：

方案	优点	缺点
Snowflake	高性能、趋势递增	依赖时钟（时钟回拨问题）
Leaf	号段缓冲、无时钟依赖	依赖DB（可能成为瓶颈）
UUID	简单、全局唯一	无序、存储占用大

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🗃️ 2. 数据库与缓存实战

🔹 场景题3：十亿级数据分页查询优化

问题：SELECT * FROM orders LIMIT 1000000, 10 执行缓慢，如何优化？

优化方案：

🔹 场景题4：Redis缓存穿透/雪崩/击穿解决方案

问题	原因	解决方案
穿透	查询不存在的数据	布隆过滤器 + 空值缓存
雪崩	大量Key同时过期	随机过期时间 + 多级缓存
击穿	热点Key失效	互斥锁（Redisson） + 永不过期策略

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🌐 3. 微服务与云原生架构

🔹 场景题5：如何设计全链路灰度发布？

技术方案：

1. 流量标记：通过HTTP Header（如x-env: gray）传递灰度标识

2. 服务路由：

   • Spring Cloud Gateway根据Header路由到灰度服务

   • Service Mesh（Istio）动态调整流量比例

3. 数据隔离：灰度环境使用独立数据库或Shadow表

🔹 场景题6：Serverless架构改造传统Spring Boot应用

关键步骤：

1. 无状态化：移除本地缓存，改用Redis

2. 冷启动优化：

   • 使用GraalVM生成原生镜像

   • 预留实例（避免冷启动延迟）

3. 事件驱动：将定时任务改为MQ触发

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🚀 三、2025年新趋势场景题

🤖 1. AI集成场景

题目：如何用大语言模型（LLM）优化商品推荐系统？
方案：

• Prompt工程：设计推荐场景专用Prompt（如“生成10个适合用户的手机推荐”）

• 向量搜索：用Milvus存储商品向量，实现相似推荐

• 性能优化：异步调用LLM + 本地缓存结果

☁️ 2. 云原生架构设计

题目：如何用K8s实现大促期间自动扩缩容？
方案：

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