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黑马点评常见面试题

网友: 技术文档 2025-07-26 20:38:59

异步秒杀的处理流程是怎样的？如何保证消息不丢失？
  1. 用户请求到达后，先通过 Redis 预减库存并判断资格（比如一人一单）
  2. 资格校验通过后，将订单信息写入 Redis Stream
  3. 消费者服务监听 Stream，读取消息并异步执行：扣减数据库库存、生成订单、发送通知
  4. 消费完成后发送确认，未确认消息会被重新投递
如何保证 “一人一单” 的业务逻辑？防止重复下单的机制有哪些？

核心逻辑：

  1. 基于用户 ID 和商品 ID 生成唯一键，存入 Redis 并设置过期时间
  2. 下单前检查该键是否存在，存在则拒绝重复下单

防重复机制：

  • 后端：
    • Redis 加锁+ 分布式锁（Redisson）双重校验
    • 数据库唯一索引（UNIQUE KEY uk_user_goods (user_id, goods_id)），防止最终数据重复
为什么选择 Redis Stream 实现消息队列？相比 RabbitMQ有什么优势？

相比 RabbitMQ 等中间件, Redis Stream 更轻量, , 使用简单, 不用额外部署中间件,运维成本低, 适合中小规模消息场景

Redisson 分布式锁的实现原理是什么？为什么选择可重入锁？

实现原理： 基于  SET NX PX 命令实现，核心是：

  1. 加锁：向 Redis 写入键值对，设置过期时间
  2. 解锁：通过 Lua 脚本判断锁的持有者是否为当前线程，若是则删除键
  3. 续期：内置 Watch Dog 机制，若线程未执行完，每隔 1/3 过期时间自动延长锁有效期

选择可重入锁的原因：
秒杀场景中，同一线程可能多次获取锁，可重入锁允许同一线程重复加锁，避免死锁

乐观锁在项目中的具体实现方式？适用场景是什么？

实现方式: 在数据库表中添加 version 字段，更新时通过版本号判断能否更新成功

适用场景：

  • 库存扣减（秒杀场景下并发高，但冲突频率较低）
  • 不需要长时间持有锁的场景，避免悲观锁的性能损耗
分布式锁的超时时间如何设置？出现死锁如何解决？

超时时间设置：

  • 预估业务执行时间，设置超时时间为预估时间的 2-3 倍
  • 结合 Redisson 的 Watch Dog 机制，自动延长超时时间，避免业务未完成锁提前释放

死锁解决：

  • 根本避免：设置合理超时时间，确保锁能自动释放
  • 排查手段：通过 Redis 命令（如 KEYS lock:*）找到长期未释放的锁，手动删除
  • 为锁添加唯一标识（如 UUID），只允许持有者解锁，避免误释放
如何解决缓存穿透问题？布隆过滤器的实现细节是什么？

解决：

  • 对不存在的商品 ID，在 Redis 缓存空值，设置短期过期时间
  • 引入布隆过滤器，提前拦截不存在的请求

布隆过滤器实现：

  • 初始化：将所有商品 ID 哈希到一个 bitmap 中
  • 校验：用户请求时，先通过布隆过滤器判断 ID 是否存在，不存在则直接返回，避免访问数据库
缓存雪崩的预防措施有哪些？项目中是如何配置缓存过期时间的？
  • 缓存过期时间加随机值，避免大量缓存同时失效
  • Redis 集群部署，避免单点故障
  • 缓存失效时，返回兜底数据，而非直接访问数据库

过期时间配置：

  • 热点数据：较长过期时间+ 主动更新
  • 非热点数据：较短过期时间+ 随机偏移，降低雪崩风险
缓存击穿的解决方案是什么？热点数据如何特殊处理？

缓存击穿解决：

  • 互斥锁：缓存失效时，只允许一个线程查询数据库并重建缓存，其他线程等待重试
  • 热点数据永不过期：结合定时任务后台更新，避免过期瞬间的并发冲击

热点数据处理：

  • 秒杀商品等热点数据，提前加载到本地缓存和 Redis，设置永不过期
  • 通过 Redis Cluster 分片存储，避免单节点压力过大
  • 限制单用户访问频率，防止恶意请求击穿缓存
缓存与数据库的数据一致性如何保证？采用哪种更新策略？

策略：先更新数据库，再删除缓存

  • 步骤：更新 MySQL 数据 → 删除 Redis 对应缓存 → 后续读请求会从数据库加载新数据并重建缓存

  • 优化：

    • 延迟删除：删除缓存时加短暂延迟，避免并发更新时的缓存脏写
    • 最终一致性：通过定时任务对比缓存与数据库数据，修复差异
Lua 脚本在 Redis 操作中的作用是什么？写过哪些核心的 Lua 脚本？

作用：

  • 保证多个 Redis 命令的原子性
  • 减少网络交互，提升性能

脚本示例：

库存预减与资格校验：

-- 检查用户是否已下单，未下单则预减库存local userKey = \'order:user:\' .. ARGV[1] .. \':goods:\' .. ARGV[2]local stockKey = \'stock:\' .. ARGV[2]if redis.call(\'EXISTS\', userKey) == 1 then return 0 -- 已下单endlocal stock = redis.call(\'GET\', stockKey)if not stock or tonumber(stock) <= 0 then return -1 -- 库存不足endredis.call(\'DECR\', stockKey)redis.call(\'SET\', userKey, 1, \'EX\', 86400) -- 标记已下单，有效期1天return 1 -- 成功
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