互联网大厂Java面试场景：从缓存到微服务的技术探索
场景简介
谢飞机，一个搞笑但略懂技术的程序员，正在应聘一家互联网大厂的Java开发岗位。面试官是一位严肃且专业的技术专家。本文通过三轮面试，结合场景化问题，从缓存技术到微服务架构，循序渐进地探讨技术细节，帮助小白了解技术核心与业务应用。
第一轮：缓存技术的应用与优化
面试官：谢先生，我们在电商场景中经常需要提高系统的响应速度。请你谈谈Redis的基本原理和适用场景。
谢飞机：Redis是一个高性能的键值对存储，支持多种数据结构，比如字符串、列表、集合、哈希等。它适用于需要快速读写的场景，比如用户会话管理、商品库存缓存等。
面试官：不错。那么，如果你的系统需要高可用性和分布式缓存，你会如何设计？
谢飞机：呃......这个嘛，可以用主从复制和哨兵模式吧......嗯嗯，还有Redis Cluster？具体怎么搞，咳咳，可以再研究下。
面试官（微笑）：好的，我们稍后再深入。第三个问题，如何防止缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩？
谢飞机：这个......缓存穿透可以用布隆过滤器，缓存击穿可以设置热点数据的过期时间，缓存雪崩......呃，是不是可以用限流和降级？
面试官：回答得有些笼统，但方向是对的。
第二轮：微服务架构与问题应对
面试官：接下来，我们聊聊微服务架构。假如我们在一个支付与金融服务场景中构建微服务，如何实现服务之间的通信？
谢飞机：嗯，可以用REST API，或者用gRPC和Kafka之类的消息队列。
面试官：很好。如果某个服务的响应变慢甚至出现故障，你如何保证系统的稳定性？
谢飞机：这个嘛......是不是可以用熔断器，比如Resilience4j？还有重试机制，嗯嗯......大概是这样。
面试官：对的，熔断和重试是常见方案。最后一个问题，在微服务架构中如何进行分布式追踪？
谢飞机：呃！分布式追踪？是不是用Jaeger或者Zipkin？具体细节不太懂......
面试官：嗯，工具提得不错，建议回去深入了解。
第三轮：技术与业务场景结合
面试官：我们来看一个综合场景。如果你负责设计一个本地生活服务平台，需要处理高并发，如何架构整个系统？
谢飞机：嗯......可以用Spring Boot构建微服务，用Redis做缓存，用Kafka做消息队列。数据库可以用MySQL，然后嗯，部署到Kubernetes上......
面试官：不错，思路清晰。那么，如果用户投诉服务响应慢，你如何排查问题？
谢飞机：嗯......看日志？用ELK Stack？或者看监控，比如Prometheus？
面试官：好的。最后一个问题，如何保证用户数据的安全性？
谢飞机：安全性啊！可以用Spring Security加JWT认证，还有OAuth2吧？对了，数据库可以加密，咳咳......
面试官：回答得还行，建议多研究具体实现细节。
面试结果
面试官：非常感谢您来面试，我们会在一周内通知您结果。
技术总结与学习
Redis缓存技术
- 基本原理：Redis通过内存存储数据，支持多种数据结构，适合高性能场景。
- 设计高可用性：主从复制和哨兵模式可以提升系统的容灾能力；Redis Cluster支持分布式架构。
- 缓存问题应对 ：
- 缓存穿透：使用布隆过滤器拦截非法请求。
- 缓存击穿：设置热点数据不过期或者使用锁机制。
- 缓存雪崩：通过限流、降级和多实例部署解决高并发问题。
微服务架构
- 服务通信：REST API适合简单场景；gRPC和消息队列（如Kafka）适合高性能场景。
- 服务稳定性：熔断器（如Resilience4j）和重试机制是解决单点故障的关键。
- 分布式追踪：Jaeger和Zipkin可以实现服务调用链的可视化。
综合场景设计
- 高并发架构：缓存+消息队列+微服务是常见解决方案。
- 性能排查：通过日志分析和监控工具（如Prometheus、ELK Stack）定位问题。
- 数据安全：Spring Security、JWT、OAuth2等认证机制，以及数据加密方案可以保护用户隐私。
通过本文场景化的技术问题解析，小白可以更清晰地理解大厂面试的技术点，同时学习到缓存技术和微服务架构的关键应用。