互联网大厂Java面试：技术点与场景结合详解
场景：谢飞机的求职面试
谢飞机是一位"水货程序员"，今天来到某互联网大厂进行Java面试。面试官以严肃的态度开始对谢飞机进行提问。
第一轮提问：电商场景中的基础技术
面试官： 你知道在一个电商场景下，如何设计一个商品搜索功能吗？从技术栈上你会选择什么工具来实现？
谢飞机： 哦，这个简单！用数据库，然后查表。比如用MySQL，写个SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%keyword%'就行了。
面试官： 嗯，你的思路是对的，但在实际生产环境中，我们通常会采用更高效的方法，比如使用Elasticsearch进行全文检索。你了解Elasticsearch的使用吗？
谢飞机： 啊，Elasticsearch啊，我听说过！它是一个数据库，对吧？
面试官： Elasticsearch是一个分布式搜索引擎，不是传统意义上的数据库。它可以高效地处理全文检索和复杂查询。
谢飞机： 哦，原来是这样，我记住了！
面试官： 很好，我们继续。
第二轮提问：支付场景中的安全与性能
面试官： 假设我们在电商平台中实现了一个支付功能，为了确保数据安全，通常会用到哪些技术？
谢飞机： 数据安全啊，应该用密码吧！我记得MD5加密很常用。
面试官： MD5在现代应用中已经不够安全了，我们通常会使用更安全的技术，比如AES加密和RSA。对于用户身份认证，可以考虑JWT或者OAuth2，你了解这些吗？
谢飞机： 呃，JWT我知道，就是一段很长的字符串。OAuth2是啥？
面试官： 很好，JWT确实是一种身份认证方式。OAuth2是一种授权框架，可以让用户安全地将权限授予第三方应用。你可以回去深入学习一下。
第三轮提问：微服务架构下的监控与运维
面试官： 如果我们将电商系统拆分为多个微服务，比如商品服务、订单服务、支付服务等，如何确保这些服务能够正常运行，并快速定位故障？
谢飞机： 微服务啊，用Spring Boot就行吧？
面试官： Spring Boot确实是构建微服务的好选择，但为了实现更好的监控与运维，我们通常会使用Prometheus和Grafana进行监控，配合ELK Stack分析日志。你对这些工具了解多少？
谢飞机： 嗯，我听过Grafana，好像是用来画图的工具，其他的没怎么接触过。
面试官： Grafana确实可以用来可视化监控数据，而Prometheus负责采集和存储监控数据。ELK Stack可以帮助我们分析和查询日志。
谢飞机： 哇，原来有这么多厉害的工具啊，我得赶紧学学。
面试总结
面试官： 今天的面试就到这里吧，谢飞机。虽然你的基础知识还有待提高，但你的学习态度很好。回去好好复习这些技术，等通知吧。
谢飞机： 好的，谢谢面试官！
技术点详解
第一轮：商品搜索功能的技术点
在电商场景中，商品搜索功能是核心。简单的实现可以使用数据库的模糊查询，但面对大量数据时性能会下降。因此，我们推荐使用Elasticsearch。
- Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，支持全文检索和复杂查询。
- 它可以实现更快的查询速度和更高的搜索精准度。
- 配合Logstash和Kibana，可以实现数据的采集、存储和可视化。
第二轮：支付功能的安全技术
支付场景对数据安全性要求极高，常用的技术包括：
- AES加密与RSA加密：AES是一种对称加密算法，适合大数据块；RSA是一种非对称加密算法，适合密钥交换。
- JWT（JSON Web Token）：用于身份认证，包含了用户信息和签名。
- OAuth2：授权框架，允许用户授予第三方应用权限而不暴露密码。
第三轮：微服务的监控与运维
微服务架构需要完善的监控与运维工具：
- Prometheus：监控和报警系统，用于采集和存储指标数据。
- Grafana：数据可视化工具，与Prometheus配合使用。
- ELK Stack：包括Elasticsearch、Logstash和Kibana，用于日志采集、存储和分析。
通过这些技术点的学习，求职者可以更好地应对面试中的场景化问题，同时提高技术能力。