Java面试实战:电商场景下的Spring Cloud微服务架构与缓存技术剖析

第一轮提问

面试官: 谢飞机,我们先从基础问题开始。请问你知道Spring Boot和Spring Cloud的区别吗?

谢飞机: 当然知道!Spring Boot主要用于快速构建独立运行的Spring应用,而Spring Cloud则是在Spring Boot的基础上实现分布式系统微服务化的一套工具集合。

面试官: 很好!那你能说说Spring Cloud中的Eureka的作用是什么吗?

谢飞机: Eureka是Netflix提供的一个服务注册与发现组件,它允许微服务在启动时将自己注册到Eureka服务器上,并且其他服务可以通过Eureka找到它们。

面试官: 不错!最后一个问题,Redis和Memcached有什么区别?

谢飞机: Redis支持数据持久化、多种数据结构存储(如字符串、列表、哈希等),并且性能非常高;而Memcached只支持简单的键值对存储,没有持久化功能。


第二轮提问

面试官: 好的,现在我们来聊聊稍微复杂一点的问题。假设你在设计一个电商系统,你会如何使用Spring Cloud进行微服务划分?

谢飞机: 我会按照业务模块划分,比如用户服务、订单服务、支付服务等,每个服务都独立部署并通过Eureka进行服务注册与发现。

面试官: 那么在高并发情况下,你如何保证系统的稳定性?

谢飞机: 可以使用Hystrix或Resilience4j来进行熔断和限流操作,同时利用Kubernetes进行容器编排和负载均衡。

面试官: 最后一个问题,如果需要对用户的购物车进行缓存,你会选择哪种缓存策略?

谢飞机: 我会选择Redis作为缓存,因为它的性能非常优秀,同时可以设置过期时间避免缓存污染。


第三轮提问

面试官: 现在我们来讨论一个更复杂的场景。假设你的电商系统需要处理大量商品库存更新,你会如何设计这个流程?

谢飞机: 我会使用消息队列,比如RabbitMQ或者Kafka,将库存更新请求放入队列中异步处理,从而减轻数据库的压力。

面试官: 如果库存更新失败了怎么办?

谢飞机: 可以通过消息队列的死信队列机制捕获失败的消息,并进行重试或者人工干预。

面试官: 好的,最后一个大问题。请描述一下你在实际项目中如何使用Prometheus和Grafana进行监控?

谢飞机: 在实际项目中,我会使用Prometheus采集各个微服务的指标数据,并通过Grafana展示这些数据,实时监控系统的健康状况。

面试官: 谢飞机,今天的面试就到这里,我们会尽快通知你结果,请回家等通知吧!


详细答案解析
  1. Spring Boot vs Spring Cloud: Spring Boot简化了Spring应用的开发和配置过程,而Spring Cloud提供了一整套解决方案用于构建分布式系统。
  2. Eureka作用: Eureka是一个服务注册与发现组件,帮助微服务之间相互发现并通信。
  3. Redis vs Memcached: Redis不仅支持更多数据结构和持久化功能,还具有更高的灵活性和扩展性。
  4. 微服务划分: 根据业务需求将系统拆分为多个独立的服务模块,便于维护和扩展。
  5. 高并发稳定性: 使用Hystrix/Resilience4j进行熔断限流,结合Kubernetes实现动态扩缩容。
  6. 购物车缓存策略: Redis因其高性能和丰富的功能成为首选缓存方案。
  7. 库存更新设计: 引入消息队列降低数据库压力,确保系统在高并发下的稳定性和可靠性。
  8. Prometheus与Grafana: Prometheus负责数据采集,Grafana负责可视化展示,两者结合能够全面监控系统的运行状态。
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