сеньорчикОткрыть в Telegram
← все вопросывопросы для собеседований · Java-веб

Вопросы по Java-вебу на собеседовании

Веб-вопросы у Java-разработчика проверяют, понимаете ли вы, что происходит между запросом и вашим методом. Сервлеты сегодня почти никто не пишет руками, но именно через них объясняют модель обработки запроса.

79 вопросов в банке·5 подтем·ниже разбор 9

Из чего состоит тема

Так тема разложена в тренажёре: движок ведёт прогресс по каждой подтеме отдельно и возвращает те, где вы ошибаетесь.

Разборы подтем

Конспект по каждой: что это, как отвечать вслух, на чём валятся, плюс вопросы для самопроверки.

Примеры вопросов с разбором

  1. #api_design1 / 9
    Зачем в публичном API вводят версионирование (/v1, /v2)?
    A)Менять API, не ломая существующих клиентов на старой версии
    B)Чтобы ускорить обработку запросов: чем выше номер версии, тем быстрее работает эндпоинт на сервере
    C)Чтобы шифровать разные версии API разными ключами, повышая безопасность передачи данных клиентам
    D)Чтобы разделить нагрузку: чётные версии обслуживает один сервер, нечётные — другой, для баланса
    показать ответ и разбор
    +A)Менять API, не ломая существующих клиентов на старой версии

    // разбор: Публичный API имеют внешние потребители, которых нельзя обновить одномоментно. Версионирование позволяет выпускать ЛОМАЮЩИЕ изменения (переименовать/удалить поле, сменить формат) в НОВОЙ версии (/v2), продолжая обслуживать старых клиентов на /v1, пока они мигрируют. Способы: в пути (/v1/), в заголовке (Accept/версии медиатипа), реже в query. Аддитивные (обратно-совместимые) изменения версии не требуют. Версионирование — это управление жизненным циклом контракта: ввести новое, дать время на переход, вывести старое из эксплуатации.

  2. #http_rest2 / 9
    Что значит, что HTTP-метод идемпотентен?
    A)Повтор запроса даёт тот же итог, что и один вызов (GET, PUT, DELETE)
    B)Метод возвращает один и тот же ответ всем пользователям независимо от их прав и переданных данных
    C)Метод выполняется мгновенно и завершается успешно, не возвращая код ошибки клиенту
    D)Метод изменяет данные на сервере при каждом вызове, накапливая эффект от повторных обращений
    показать ответ и разбор
    +A)Повтор запроса даёт тот же итог, что и один вызов (GET, PUT, DELETE)

    // разбор: Идемпотентность: повторное выполнение запроса приводит к ТОМУ ЖЕ состоянию сервера, что и однократное. GET (не меняет состояние — safe), PUT (полная замена ресурса — повтор перезапишет тем же), DELETE (повторное удаление оставляет ресурс удалённым) — идемпотентны. POST (создать новый ресурс) — НЕ идемпотентен: повтор создаст дубль. Это важно для безопасных РЕТРАЕВ при сбоях сети: идемпотентный запрос можно повторить без опаски, а POST — только с ключом идемпотентности.

  3. #messaging3 / 9
    Зачем использовать брокер сообщений (Kafka/RabbitMQ) вместо прямого вызова сервиса?
    A)Асинхронность и развязка: отправитель не ждёт получателя, устойчивость к пикам/сбоям
    B)Чтобы отказаться от базы данных: брокер хранит все данные приложения вместо неё
    C)Чтобы ускорить каждый отдельный запрос: сообщение через брокер доходит быстрее HTTP-вызова
    D)Чтобы сервисы могли работать только на одном языке, ведь брокеры не поддерживают разные технологии
    показать ответ и разбор
    +A)Асинхронность и развязка: отправитель не ждёт получателя, устойчивость к пикам/сбоям

    // разбор: Брокер сообщений даёт АСИНХРОННУЮ, слабо связанную интеграцию: отправитель ПУБЛИКУЕТ сообщение и продолжает работу, не дожидаясь и не зная получателей; брокер надёжно хранит сообщение, пока получатель(и) его не обработают. Плюсы: развязка во времени (сервисы не обязаны быть живы одновременно), сглаживание всплесков нагрузки (буфер/очередь), устойчивость (сообщение переживёт падение потребителя), fan-out (одно событие — многим подписчикам), масштабирование потребителей. Минусы: усложнение (инфраструктура, порядок, дубликаты, отладка) и eventual consistency. Выбирают для событий/фоновой обработки, где не нужен немедленный ответ.

  4. #microservices_arch4 / 9
    В чём главный компромисс микросервисов по сравнению с монолитом?
    A)Независимость деплоя/масштабирования ценой сложности распределённой системы
    B)Микросервисы быстрее монолита, потому что каждый запрос обрабатывается отдельным процессом
    C)Микросервисы устраняют необходимость в базах данных, храня всё состояние в памяти сервисов
    D)Микросервисы проще в разработке и эксплуатации, поэтому их выбирают даже для маленьких приложений
    показать ответ и разбор
    +A)Независимость деплоя/масштабирования ценой сложности распределённой системы

    // разбор: Микросервисы дают АВТОНОМНОСТЬ: сервисы деплоятся, масштабируются и разрабатываются независимо разными командами, на разных технологиях, с изоляцией отказов. Но платят СЛОЖНОСТЬЮ распределённой системы: сетевые вызовы (латентность, частичные отказы), распределённые данные и слабая согласованность (eventual consistency, saga), сложная отладка/трассировка, инфраструктура (оркестрация, service discovery, мониторинг). Для маленького приложения/команды это чаще overkill — начинают с хорошо структурированного монолита и выделяют сервисы по мере необходимости. Выбор — инженерный компромисс, а не мода.

  5. #security_auth5 / 9
    В защите бэкенда: за что отвечает этап аутентификации, а за что — авторизации?
    A)Аутентификация — кто ты (проверка личности); авторизация — что тебе можно (проверка прав)
    B)Аутентификация проверяет права доступа к ресурсу, а авторизация устанавливает личность пользователя
    C)Это синонимы: оба слова означают вход пользователя в систему по логину и паролю без различий
    D)Аутентификация — про шифрование канала, а авторизация — про сжатие передаваемых данных для скорости
    показать ответ и разбор
    +A)Аутентификация — кто ты (проверка личности); авторизация — что тебе можно (проверка прав)

    // разбор: Аутентификация (authentication) отвечает на вопрос «КТО ты?» — проверяет личность (логин/пароль, токен, сертификат). Авторизация (authorization) — «что тебе МОЖНО?» — проверяет права на действие/ресурс уже установленной личности (роли, права, политики). Порядок: сначала authn (узнали, кто), потом authz (решили, можно ли). Отсюда и коды: 401 — не прошёл authn, 403 — прошёл authn, но не хватает прав (authz). Путать их — частая ошибка. В Spring Security это разные этапы фильтра (установить Authentication → проверить доступ).

  6. #api_design6 / 9
    Зачем отделять DTO от entity в API?
    A)DTO работают быстрее entity, так как Hibernate специально оптимизирует их сериализацию в JSON
    B)Не завязывать контракт API на схему БД и не тащить наружу ленивые связи/лишние поля
    C)Entity не получится вернуть из контроллера — Spring запрещает сериализовать классы с @Entity
    D)DTO нужны только для входящих запросов, а для ответов возвращают сами сущности напрямую
    показать ответ и разбор
    +B)Не завязывать контракт API на схему БД и не тащить наружу ленивые связи/лишние поля

    // разбор: Entity моделирует ХРАНЕНИЕ (таблицы, связи, ленивая загрузка), DTO — КОНТРАКТ API (что видит клиент). Отдавать entity наружу опасно: контракт API жёстко привязывается к схеме БД (изменил таблицу — сломал клиентов), наружу утекают чувствительные/внутренние поля (пароли, флаги), сериализация дёргает ЛЕНИВЫЕ связи → LazyInitializationException или лавина запросов, возможны циклы в двунаправленных связях. DTO разрывает эту связку: он стабилен, содержит ровно нужные поля, собирается в транзакции. Маппинг делают вручную или MapStruct.

  7. #http_rest7 / 9
    Проектируя REST-эндпоинт обновления ресурса, когда выбрать PUT, а когда PATCH?
    A)PUT создаёт новый ресурс, а PATCH только читает существующий, не внося в него никаких изменений
    B)PUT заменяет ресурс целиком (идемпотентен); PATCH меняет часть полей
    C)PUT и PATCH идентичны; PATCH — просто более новое название того же метода в свежих версиях HTTP
    D)PATCH заменяет ресурс целиком и идемпотентен, а PUT вносит частичные изменения по полям
    показать ответ и разбор
    +B)PUT заменяет ресурс целиком (идемпотентен); PATCH меняет часть полей

    // разбор: PUT передаёт ПОЛНОЕ представление ресурса и заменяет его целиком — поэтому идемпотентен (повтор перезапишет тем же). PATCH передаёт только ИЗМЕНЕНИЯ (набор полей/патч) и обновляет ресурс частично; он не обязан быть идемпотентным (например, PATCH «увеличить на 1» — нет). Практика: полное обновление сущности — PUT, точечная правка пары полей — PATCH. Отсутствующие в PUT-теле поля по строгой семантике должны обнуляться — этим PUT и коварен для «обновить только имя».

  8. #messaging8 / 9
    Что означает гарантия доставки at-least-once и что она требует от потребителя?
    A)Сообщение доставится не более одного раза, поэтому часть сообщений может быть потеряна безвозвратно
    B)Сообщение доставится минимум раз (возможны дубли) — потребитель должен быть идемпотентным
    C)Сообщение доставится ровно один раз без дублей и потерь — это обеспечивает сам брокер автоматически
    D)Порядок сообщений сохраняется глобально, а их содержимое дедуплицируется брокером перед доставкой
    показать ответ и разбор
    +B)Сообщение доставится минимум раз (возможны дубли) — потребитель должен быть идемпотентным

    // разбор: Три семантики: at-most-once (доставка ≤1 раза — возможна ПОТЕРЯ, дублей нет); at-least-once (доставка ≥1 раза — потерь нет, но возможны ПОВТОРЫ при ретраях/сбоях подтверждения); exactly-once (ровно один раз — идеал, но дорого и не всегда достижимо end-to-end). Большинство брокеров по умолчанию дают AT-LEAST-ONCE — самый практичный компромисс. Раз возможны ДУБЛИ, ПОТРЕБИТЕЛЬ обязан быть ИДЕМПОТЕНТНЫМ: повторная обработка того же сообщения не должна задваивать эффект (проверять идентификатор/ключ сообщения, upsert вместо insert). «Exactly-once» на практике часто = at-least-once + идемпотентность.

  9. #microservices_arch9 / 9
    Как обычно организуют данные в микросервисной архитектуре?
    A)Все сервисы работают с одной общей базой данных, обращаясь к её таблицам напрямую для скорости
    B)У каждого сервиса своя БД; прямой доступ к чужой БД запрещён (только через API/события)
    C)Данные не хранят: каждый сервис при запросе пересчитывает нужное с нуля в оперативной памяти
    D)Один сервис владеет всеми данными, а остальные при каждом запросе копируют их себе целиком заранее
    показать ответ и разбор
    +B)У каждого сервиса своя БД; прямой доступ к чужой БД запрещён (только через API/события)

    // разбор: Паттерн database-per-service: КАЖДЫЙ сервис владеет СВОИМИ данными и своей БД, а другие сервисы НЕ лезут в неё напрямую — только через его API или подписываясь на его события. Так сохраняется автономия: сервис может менять свою схему/технологию БД, не ломая соседей. Общая БД на всех (shared database) — анти-паттерн: она жёстко связывает сервисы через схему, убивая независимость деплоя. Плата database-per-service — распределённые данные: нет джойнов через сервисы, согласованность через события/saga, дублирование части данных (по необходимости). Инкапсуляция данных — граница сервиса.

это 9 из 79

Ещё 70 вопросов по теме — в тренажёре, с движком повторения

Прочитать разбор и ответить самому — разные навыки. В Сеньорчике вопросы идут сессиями, а движок возвращает подтемы, где вы ошибаетесь, пока они не начнут отскакивать. Бесплатно, лимит по энергии.

Открыть тренажёрДругие темы

Частые вопросы

куда дальше