给自己复盘用的tjxt笔记day12第二部分

面试问题

1.你们的优惠券规则是如何编码实现的?

答:我们的优惠规则是基于策略模式 来定义的。在初期做调研的时候也考虑过规则引擎 ,不过考虑到我们的优惠规则并不复杂,而且规则引擎太重,增加了学习和维护成本,最终选择了基于策略模式来自定义规则。

2.你在项目中有没有使用到设计模式?

答:当然用到过,比如在优惠券功能中就使用了策略模式来定义优惠规则。还有我实现的基于注解的通用分布式锁组件 ,也使用到了策略模式 、工厂模式

3.你在项目中有没有使用到线程池或者并发编程?

答:当然,项目中很多地方都有用到。比如在实现优惠券的推荐算法时,我们采用的是排列组合多种优惠方案 ,然后分别计算 ,最终筛选出最优解的思路。

由于需要计算的优惠方案可能较多,为了提高计算效率,我们利用了CompletableFuture 来实现多方案的并行计算。并且由于要筛选最优解,那就需要等待所有方案都计算完毕,再来筛选。因此就使用了CountdownLatch来做多线程的并行控制。

4.那你能不能聊一聊CountdownLatch的基本原理?

略,参考面试宝典

5.使用优惠券的订单可能包含多个商品,如果出现部分商品退款的情况,你们如何处理退款金额?优惠券是如何处理的?

答:这里处理的方案有很多种,可以选择退券或不退券 。不过基于产品的需求,我们采用的是不退券的方案。

具体来说,就是在一开始下单时,就会根据优惠券本身的使用范围,筛选出订单中可以参与优惠的商品,然后计算出每一个被优惠的商品具体的优惠金额分成,以及对应的实付金额。

而在退款的时候,如果用户选择只退部分商品,我们就可以根据每个商品的实付金额来退款,实现订单拆分退款。同时也满足退款不退券的原则。

当然,如果订单未支付,直接取消或者超时关闭,是可以退还优惠券的。

相关推荐
Sarvartha6 小时前
final 关键字
java·开发语言
2601_952047796 小时前
单一策略深度教程:用轻易云把集成任务的报错实时推送到钉钉机器人
java·机器人·钉钉
yi0117 小时前
LeetCode 219:存在重复元素 II——哈希表记录“最近一次出现的位置”
数据结构·人工智能·笔记·python·算法·leetcode·哈希表
Joy T7 小时前
Spring AI 项目中的 pom.xml、application.yml 与 Nacos:从依赖管理到运行配置
spring·nacos·pom.xml·profile·参数配置·application.yml
数据狐(Datafox)7 小时前
淘宝图片搜索 API 落地实战:基于以图搜货搭建跨境电商选品系统
java·大数据·微服务
志尊宝8 小时前
Vue3 零基础每日笔记(073):keep-alive 页面缓存实战——列表页返回不丢状态
vue.js·笔记·缓存·#vue #前端 #前端开发·#javascript·#vue.js
Escalating_xu9 小时前
【C 语言】数据在内存中的存储:补码、大小端、整型陷阱与 IEEE 754 全解析
java·c语言·网络
灯澜忆梦9 小时前
【面向对象编程C++】| 基础语法
java·c++·算法