Java面试全栈解析:Spring Boot、Kafka与Redis实战揭秘

《Java面试全栈解析:Spring Boot、Kafka与Redis实战揭秘》

【面试现场】 面试官:(推了推眼镜)小张,你简历里提到用Spring Boot开发过微服务系统,能说说自动配置的实现原理吗? 程序员:(搓手)嗯...自动配置主要是通过@Conditional注解...(突然卡住)啊对,就是根据类路径判断是否加载配置类,比如DataSource的自动配置。 面试官:(点头)不错,那如果在项目中遇到配置冲突,你会怎么处理? 程序员:(挠头)这个...我一般会先看log里的配置加载顺序,然后调整@Order注解的值?或者用@ConfigurationProperties覆盖? 面试官:(微笑)思路正确。那你在项目中用过Kafka吗? 程序员:(兴奋)用过!我们用Kafka做订单异步处理,消息积压的时候...(突然停顿)啊,对,我们用Spring Cloud Stream封装了生产者消费者,还做了分区策略优化。

【技术深水区】 面试官:(切换话题)你们系统用Redis做缓存,怎么解决缓存穿透问题? 程序员:(支支吾吾)呃...我们...设置了空值缓存?(突然想到)啊对,还用布隆过滤器拦截非法请求! 面试官:(挑眉)那布隆过滤器的误判率怎么控制? 程序员:(语速加快)这个...我之前用的是Redis的HyperLogLog结构...(突然意识到)啊,是用的Guava的BloomFilter!不过具体参数设置...(低头) 面试官:(转向新问题)你们系统有做链路追踪吗? 程序员:(摇晃)之前用的是...SkyWalking?后来换成了...(突然想起)啊,是用的Spring Cloud Sleuth配合Zipkin!

【收尾】 面试官:(整理材料)今天就到这里,我们会尽快通知你结果。 程序员:(起身)好的...(悄悄松了口气)

【技术解析】

  1. Spring Boot自动配置:通过@ConditionalOnClass和@ConditionalOnMissingBean实现按需加载,避免了传统XML配置的繁琐。
  2. Kafka优化:使用Spring Cloud Stream的绑定器抽象,通过自定义分区策略实现消息均匀分布,配合消费者组管理提升吞吐量。
  3. Redis缓存穿透解决方案:采用双重缓存(本地+Redis)+ 布隆过滤器(Guava实现)的组合策略,将缓存命中率提升至99.2%。
  4. 分布式链路追踪:Spring Cloud Sleuth通过Trace ID和Span ID追踪请求链路,配合Zipkin实现毫秒级异常定位。
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