面试题汇总06-场景题&线上问题排查&难点亮点

时间：2025-04-08 07:27:05

面试题汇总06-场景题&线上问题排查&难点亮点

  • 【一】场景题
    • 【1】订单到期关闭如何实现
    • 【2】每天100w次登录请求，4C8G机器如何做JVM调优？
      • （1）问题描述和分析
      • （2）堆内存设置
      • （3）垃圾收集器选择
      • （4）各区大小设置
      • （5）添加必要的日志
    • 【3】如果你的业务量突然提升100倍QPS你会怎么做？
  • 【二】线上问题排查
    • 【1】RocketMQ消费堆积问题排查
    • 【2】RT飙高问题排查过程
    • 【3】数据库死锁问题排查过程
      • （1）现象
      • （2）背景介绍
      • （3）死锁日志
      • （4）问题排查
      • （5）索引分析
      • （6）加锁原理
      • （7）解决方法
    • 【4】数据库死锁问题排查问题2
    • 【5】慢sql问题排查（联合索引失效）
      • （1）问题排查
      • （2）问题解决
    • 【6】线上sql优化的整体思路
    • 【7】POI导致内存溢出排查（结果查询数据导出）
      • （1）问题描述
      • （2）问题排查
      • （3）问题解决
    • 【8】频繁FullGC问题排查
      • （1）问题定位
  • 【三】项目难点&亮点
    • 【1】引入分布式锁解决并发问题
    • 【2】redis的多种使用案例
    • 【3】easyExcel的多线程导出导入
    • 【4】

【一】场景题

【1】订单到期关闭如何实现

在电商、支付等系统中，一般都是先创建订单（支付单），再给用户一定的时间进行支付，如果没有按时支付的话，就需要把之前的订单（支付单）取消掉。这种类似的场景有很多，还有比如到期自动收货、超时自动退款、下单后自动发送短信等等都是类似的业务问题。

订单的到期关闭的实现有很多种方式，分别有：

1、被动关闭（不推荐）
2、定时任务（推荐，适合时间精确度要求不高的场景）
3、DelayQueue（不推荐，基于内存，无法持久化）
4、时间轮（不推荐，基于内存，无法持久化）
5、kafka（MQ 方案不推荐，大量无效调度）
6、RocketMQ延迟消息（MQ 方案不推荐，大量无效调度）
7、RabbitMQ死信队列（MQ 方案不推荐，大量无效调度）
8、RabbitMQ插件（MQ 方案不推荐，大量无效调度）
9、Redis过期监听（不推荐，容易丢消息）
10、Redis的ZSet（不推荐，可能会重复消费）
11、Redisson（推荐，可以用）

Redisson中定义了分布式延迟队列RDelayedQueue，这是一种基于我们前面介绍过的zset结构实现的延时队列，它允许以指定的延迟时长将元素放到目标队列中。

其实就是在zset的基础上增加了一个基于内存的延迟队列。当我们要添加一个数据到延迟队列的时候，redisson会把数据+超时时间放到zset中，并且起一个延时任务，当任务到期的时候，再去zset中把数据取出来，返回给客户端使用。

​
定义一个Redisson客户端：

​

@Configurationpublic class RedissonConfig {
           @Bean(destroyMethod="shutdown")    
public RedissonClient redisson() throws IOException {
   
        Config config = new Config();	
      config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");		        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
        return redisson;
}}

接下来，在想要使用延迟队列的地方做如下方式：

​

org.redisson.api.RBlockingDeque;import org.redisson.api.RDelayedQueue;import org.redisson.api.RedissonClient;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.stereotype.Component;import java.time.LocalDateTime;import java.time.format.DateTimeFormatter;import java.util.concurrent.TimeUnit;
@Componentpublic class RedissonOrderDelayQueue {
   


    @Autowired    RedissonClient redisson;
    public void addTaskToDelayQueue(String orderId) {
                 RBlockingDeque<String> blockingDeque = redisson.getBlockingDeque("orderQueue");
            RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue(blockingDeque);
        System.out.println(LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) + "添加任务到延时队列里面");        delayedQueue.offer(orderId, 3, TimeUnit.SECONDS);        delayedQueue.offer(orderId, 6, TimeUnit.SECONDS);        delayedQueue.offer(orderId, 9, TimeUnit.SECONDS);    }

   public String getOrderFromDelayQueue() {
           RBlockingDeque<String> blockingDeque = redisson.getBlockingDeque("orderQueue");        RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue(blockingDeque);        String orderId = blockingDeque.take();        return orderId;    }
}

使用offer方法将两条延迟消息添加到RDelayedQueue中，使用take方法从RQueue中获取消息，如果没有消息可用，该方法会阻塞等待，直到消息到达。

我们使用 RDelayedQueue 的 offer 方法将元素添加到延迟队列，并指定延迟的时间。当元素的延迟时间到达时，Redisson 会将元素从 RDelayedQueue 转移到关联的 RBlockingDeque 中。

使用 RBlockingDeque 的 take 方法从关联的 RBlockingDeque 中获取元素。这是一个阻塞操作，如果没有元素可用，它会等待直到有元素可用。

所以，为了从延迟队列中取出元素，使用 RBlockingDeque 的 take 方法，因为 Redisson 的 RDelayedQueue 实际上是通过转移元素到关联的 RBlockingDeque 来实现延迟队列的。

【2】每天100w次登录请求，4C8G机器如何做JVM调优？

（1）问题描述和分析

首先，我们需要问清楚，一天100W次的登录，在一天内有没有某个时段是高峰的？高峰期的QPS大概可以达到多少。

如果没有高峰期，虽然100万听上去

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