一、高频面试题全景解析

1. volatile如何保证可见性？底层原理是什么？

// 典型场景：多线程共享变量可见性问题
public class VisibilityDemo {
    // 不加volatile时，线程可能读取到旧值
    private volatile boolean flag = true;

    public void start() {
        new Thread(() -> {
            while (flag) { /* 空循环 */ }
            System.out.println("线程退出");
        }).start();
        
        new Thread(() -> {
            flag = false;
        }).start();
    }
}

核心答案：

• volatile通过内存屏障（Memory Barrier）和缓存一致性协议（如MESI）实现可见性
• 写操作后强制刷新主内存，读操作前强制从主内存读取
• 底层通过JVM的StoreStore、StoreLoad等屏障指令实现

2. synchronized与ReentrantLock底层实现差异

// ReentrantLock显式锁实战
public class LockDemo {
    private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); // 公平锁
    
    public void accessResource() {
        lock.lock();
        try {
            // 临界区代码
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

核心对比：

3. 线程池参数配置黄金法则

// 阿里推荐线程池配置模板
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    5, // 核心线程数（CPU密集型建议N+1）
    10, // 最大线程数（IO密集型建议2N）
    60L, TimeUnit.SECONDS, // 保活时间
    new LinkedBlockingQueue<>(100), // 任务队列
    new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("order-pool-%d").build(), // 命名规范
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 拒绝策略
);

关键参数解析：

• 队列选择：
• SynchronousQueue：直接传递，适合短任务
• LinkedBlockingQueue：无界队列，易导致OOM
• ArrayBlockingQueue：有界队列，需合理评估容量

二、真实场景案例拆解

案例1：订单超时未支付自动关闭

// 线程安全的时间轮算法实现
public class TimeWheel {
    private final ConcurrentHashMap<Long, Order> orderMap = new ConcurrentHashMap<>();
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public void addOrder(Order order) {
        orderMap.put(order.getId(), order);
        scheduler.schedule(() -> {
            if (order.getStatus() == UNPAID) {
                order.close();
                orderMap.remove(order.getId());
            }
        }, 30, TimeUnit.MINUTES);
    }
}

技术要点：

• 使用ConcurrentHashMap保证线程安全
• 单线程调度避免任务竞争
• 幂等性处理防止重复关单

案例2：秒杀系统库存扣减

// 基于CAS的乐观锁实现
public class StockService {
    private AtomicInteger stock = new AtomicInteger(100);

    public boolean reduceStock() {
        int current;
        do {
            current = stock.get();
            if (current <= 0) return false;
        } while (!stock.compareAndSet(current, current - 1));
        return true;
    }
}

优化策略：

• 分段锁降低竞争粒度
• Redis+Lua脚本保证原子性
• 本地缓存+异步扣减提升吞吐量

三、必知必会考点总结

1. ThreadLocal内存泄漏根源

• 弱引用解决Entry的Key泄漏
• 必须手动remove()清理Value

2. 死锁检测与预防

• jstack生成线程快照分析
• 统一加锁顺序避免循环等待

3. CompletableFuture异步编排

CompletableFuture.supplyAsync(() -> getPrice())
    .thenCombineAsync(getStock(), (price, stock) -> calcTotal())
    .exceptionally(ex -> handleError());

四、面试加分技巧

• 源码级理解：AQS的CLH队列实现、ThreadPoolExecutor的Worker机制
• 性能调优：通过jstack分析线程阻塞点、jstat监控线程状态
• 行业实践：美团动态线程池配置、阿里Sentinel线程隔离策略

结语：掌握这些核心要点，面试通过率提升80%！转发收藏本文，备战金九银十，助你斩获心仪Offer！