后端面试场景题

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后端面试场景题到底在考什么？

最近帮团队做技术面试时，发现很多候选人在场景题环节卡壳。比如上周有个3年经验的Java工程师，面对"如何设计一个分布式优惠券系统"的问题，从数据库设计讲到Redis缓存，最后却栽在幂等性校验上。这种典型的技术考察场景，其实藏着面试官最看重的三个能力：系统设计完整性、技术选型合理性和异常处理意识。

高频面试场景题拆解

1. 秒杀系统设计题

面试官常会问："如果让你设计一个支撑10万QPS的秒杀系统，要考虑哪些关键点？"这时候最忌讳一开口就聊Redis集群。建议分三步走：

1. 流量削峰（队列缓冲+令牌桶限流）
2. 库存预扣（Redis原子操作+本地缓存）
3. 熔断降级（Hystrix/Sentinel兜底）

记得强调最终一致性方案，比如通过MQ异步更新数据库，这才是体现架构思维的关键。

2. 数据库死锁排查

"线上出现大量死锁报警，如何快速定位？"这个问题考察的是实战经验。正确的姿势是：

• 先看MySQL的SHOW ENGINE INNODB STATUS输出
• 分析事务等待图
• 用pt-deadlock-logger工具抓取死锁链 最后一定要提到调整事务隔离级别或优化索引的方案。

3. 缓存雪崩解决方案

当被问到缓存雪崩时，别急着说随机过期时间这种基础操作。高阶回答应该包括：

• 多级缓存架构（本地缓存+分布式缓存）
• 热点数据预加载
• 熔断机制下自动降级为静态数据 可以举个实际案例："我们之前用GuavaCache做二级缓存，配合Sentinel实现了自动降级"

场景题应答技巧

1. 先问边界条件："请问这个系统的预期QPS是多少？是否有旧系统需要兼容？"
2. 用白板画架构图：边说边画能体现沟通能力，注意标注关键组件
3. 主动抛出权衡："这里用Kafka确实吞吐量高，但要注意消息堆积时的补偿机制"

有次面试遇到候选人设计分库分表方案时，主动提到"如果采用基因法分片，虽然能避免跨库查询，但会导致热点问题"，这种辩证思维直接让面试官打了高分。

避坑指南

• 分布式事务场景慎用二阶段提交（性能陷阱）
• 微服务拆分不要照搬DDD理论（根据团队能力渐进式改造）
• 缓存更新策略优先考虑Cache-Aside模式

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最后提醒大家，场景题没有标准答案，重点展现思考过程。就像我们做架构设计，往往要在CAP定理中做出合理取舍。多积累实战案例，面试时才能游刃有余。