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
慧一居士39 分钟前
ThreadLocal 功能及使用场景介绍,使用详解
java
zh73141 小时前
typephp的编译核心phpx原理解析
android·java·开发语言
FakeOccupational2 小时前
【github 有趣项目】OpenPLC: 支持通用硬件的开源 PLC 软件平台‌
笔记
2401_894915533 小时前
GEO 优化源码全解析:从搜索引擎到 AI 引擎的底层改写逻辑
java·服务器·前端·数据库·人工智能·分布式·搜索引擎
Java牛马7 小时前
SpringBoot Starter 依赖相关总结
java·spring·springboot·starter·自动装配·依赖
吴声子夜歌7 小时前
Java面试——Spring Cloud原理及应用(二)
java·spring cloud·面试
xian_wwq7 小时前
【学习笔记】-深度认知系列-第2讲-大模型到底是什么?——拆解“参数、训练、推理”
笔记·学习·深度认知
东小西8 小时前
【SAA实战】第 1 篇:ReactAgent 入门——先撸个"会调工具的助手"跑起来
java·人工智能·spring
mqiqe9 小时前
AgentScope Java 2.0 协议集成全景解析:A2A、AG-UI、Agent Protocol 三大开放协议实战指南
java·开发语言·ui
脉动数据行情9 小时前
Java 实现台股 TWSE/TPEx 行情采集(个股 + K 线)
java·开发语言·twse·tpex·台股