面试专题
Guava 面试题的区分度在于：能否说出数据结构、状态边界和失效场景，而不只是复述 API 名称。
先给答案：Guava 面试题的区分度在于：能否说出数据结构、状态边界和失效场景，而不只是复述 API 名称
Section titled “先给答案：Guava 面试题的区分度在于：能否说出数据结构、状态边界和失效场景，而不只是复述 API 名称”Guava 面试题的区分度在于：能否说出数据结构、状态边界和失效场景，而不只是复述 API 名称。 正文沿“高频题 -> 高难追问 -> 场景题”展开：先确认入口和状态归属，再跟踪控制流或数据流的推进，最后落到对外可观察的结果。
主要失效边界集中在“本地缓存命中率高但延迟抖动，怎么排查、EventBus 线上丢事件怎么办”这些场景。它们破坏的是容量、顺序、并发或生命周期前提；排查时应先确认状态是否仍由正确对象持有，再核对推进条件和清理路径。
ImmutableSet 为什么需要 hash table？
Section titled “ImmutableSet 为什么需要 hash table？”30 秒版：数组保证迭代紧凑，hash table 保证 contains 的常数级查找。Builder 阶段先用开放寻址去重，构造后保存不可变数组和必要的查找表。
展开：入口在 ImmutableSet.java:174、Builder 在 :414，普通实现是 RegularSetBuilderImpl（:667）。如果检测到碰撞链风险，review 会切换到 JDK-backed 实现（:734、:886）。
加分项：这是用构造期成本换运行期读性能，并保留异常 hash 分布的安全回退。
常见错答：说 ImmutableSet 只保存数组，会忽略 contains 的查找结构。
Guava Cache 如何避免同一个 key 被重复加载？
Section titled “Guava Cache 如何避免同一个 key 被重复加载？”30 秒版：miss 时先放入加载占位，只有一个线程执行 loader，其他线程等待同一个结果。
展开：LocalCache 位于 LocalCache.java:110，Segment 是 :1864，加载和刷新相关逻辑在 :2385 附近。占位把“查不到值”和“正在加载”区分开。
加分项：它合并的是同 key 的重复工作，不等于解决远端一致性，也不等于自动提供超时。
常见错答：把 Cache miss 说成每个线程都会独立调用 loader。
RateLimiter 和 Semaphore 有什么区别？
Section titled “RateLimiter 和 Semaphore 有什么区别？”30 秒版：RateLimiter 控制一段时间内允许进入多少请求，Semaphore 控制同时占用多少资源。
展开：acquire 通过 reserve 计算等待时间（RateLimiter.java:291-317）；Semaphore 围绕 permit 的借还建立并发上限。RateLimiter 的状态是时间债务，不是执行中任务数。
加分项：两者可以组合：先限速，再用信号量隔离慢任务。
常见错答：认为拿到 permit 就代表任务执行完毕。
EventBus 的主要问题是什么？
Section titled “EventBus 的主要问题是什么？”30 秒版：它降低了显式依赖，却提高了运行时隐式依赖、反射配置和调试成本；默认还缺少背压、批处理和可靠失败传播。
展开：EventBus#register / post 位于 EventBus.java:235、:259，订阅者扫描由 SubscriberRegistry 完成，分派由 Dispatcher 完成。嵌套发布通过线程本地队列缓解重入。
加分项：当前源码注释已经建议新代码考虑依赖注入或响应式流，这是维护者对边界的明确说明。
常见错答：把 EventBus 当成跨进程消息队列。
为什么 Guava Cache 的容量是 best effort？
Section titled “为什么 Guava Cache 的容量是 best effort？”LocalCache 按 segment 分配最大权重（LocalCache.java:279-314），每段独立加锁和淘汰（:2649-2669）。因此全局容量会受 key 分布、并发时序和各段边界影响。精确全局策略需要更复杂的共享队列和同步成本。
EventBus 如何处理订阅者异常？
Section titled “EventBus 如何处理订阅者异常？”订阅者调用异常进入 SubscriberExceptionHandler，默认记录日志，不由 post 直接抛回。它保护总线继续分派，但不适合需要事务式失败传播的业务。
SmoothWarmingUp 为什么能预热？
Section titled “SmoothWarmingUp 为什么能预热？”它把 stored permits 映射到随存量变化的等待成本函数；存量越多表示系统越久未使用，取出这些许可时成本越高。核心抽象在 SmoothRateLimiter.java:245，共同扣减逻辑在 :357-367。
不可变集合真的完全线程安全么？
Section titled “不可变集合真的完全线程安全么？”集合结构发布后不可修改，因此读操作可以安全共享；但元素对象仍可能可变，且 hashCode / equals 变化会破坏 Set/Map 的逻辑约束。线程安全边界是容器结构，不是递归冻结对象图。
本地缓存命中率高但延迟抖动，怎么排查？
Section titled “本地缓存命中率高但延迟抖动，怎么排查？”先区分命中路径和维护路径：检查 loader、刷新、过期清理、removal listener 是否在请求线程执行；再看 segment 锁竞争和单 key 热点。若需要更低读竞争，对照 Caffeine 的 read buffer 与异步加载模型。
EventBus 线上丢事件怎么办？
Section titled “EventBus 线上丢事件怎么办？”确认事件是否在订阅者生命周期切换期间发布、是否被识别为 DeadEvent、是否因反射裁剪而未注册。需要可靠投递、重试或背压时，应迁移到显式接口、响应式流或消息系统。
反向问面试官
Section titled “反向问面试官”- 缓存是进程内一致性，还是需要跨实例一致性？
- 限流目标是入口速率、并发数，还是全局配额？
- 事件处理是否需要失败重试、顺序和背压？
面试锚点
- 说清
RegularImmutable*、LocalCache.Segment、Dispatcher、SmoothRateLimiter各自维护的状态。- 能解释 Guava Cache 与 Caffeine 的读路径取舍。
- 能指出 EventBus 和 RateLimiter 不适合解决的问题。