互联网大厂Java面试场景解析：核心技术点与业务场景的深度结合

标题：互联网大厂Java面试场景解析：核心技术点与业务场景的深度结合

场景背景

在一家互联网大厂的Java求职面试中，面试官老王十分严肃，而面试者谢飞机则有些紧张。以下是他们之间的对话，问题围绕着核心技术栈展开，场景涉及共享经济与支付服务。

面试对话

第一轮：基础技术与业务结合

老王：谢先生，您好！我们公司在共享经济场景中，需要优化订单系统的高性能访问。你能说说在Java中如何进行线程池优化吗？

谢飞机 ：嗯......线程池优化啊......可以用ThreadPoolExecutor，然后调整核心线程数和最大线程数，比如可以设置大一点，这样就能多处理任务了。

老王：（微笑）嗯，方向是对的，但要注意任务队列的选择，比如LinkedBlockingQueue和SynchronousQueue的区别，后面可以再深入了解。

老王：接下来，问你一个数据库优化问题。我们订单表数据量很大，涉及到频繁查询，你会用什么技术或者框架来提升查询性能？

谢飞机：这个嘛......可以用MyBatis，还可以加缓存，比如Redis，嗯......然后加个索引。

老王：回答的方向不错，但要记住索引分为主键索引和联合索引，缓存要注意淘汰机制。

老王：最后一个问题，订单系统需要支持分布式事务，你熟悉哪些方案？

谢飞机：分布式事务......好像可以用Spring Cloud的那个，叫什么来着......嗯，Seata？对对，用Seata。

老王：不错，Seata确实是一个很好的选择，不过要注意TCC和AT模式的区别。

第二轮：微服务与安全

老王：接下来，我们需要设计一个支付系统的微服务架构。你觉得微服务间通信应该如何设计？

谢飞机：用Restful API啊，然后......还可以用RPC，比如gRPC？

老王：嗯，gRPC是个不错的选择，性能优于HTTP REST，但要注意序列化工具的选型，比如Protobuf。

老王：那支付系统的用户认证和授权，你有什么方案？

谢飞机：这个......可以用JWT，然后......再加个Spring Security？

老王：（点头）对，JWT和Spring Security是常用组合，不过需要注意Token的过期策略和刷新机制。

老王：支付系统的日志监控怎么设计，才能快速定位问题？

谢飞机：日志......用Logback打日志，然后接入ELK？

老王：不错，ELK是常见方案，但也可以考虑接入Kibana和Grafana做实时监控。

第三轮：高并发与性能优化

老王：支付高峰期，系统需要承载每秒10万笔订单的写入。你能谈谈如何设计高并发写入方案吗？

谢飞机：嗯......可以用Redis做队列，把订单先存进去，慢慢写数据库？

老王：方向对了，但还可以加上分库分表，同时使用消息队列如Kafka做异步处理。

老王：那订单系统的接口超时了，你会怎么处理？

谢飞机：超时......可以重试？加个超时设置？

老王：没错，但要注意重试机制的幂等性，以及使用Resilience4j做限流和熔断。

老王：最后一个问题，用户反馈支付成功有延迟，你会如何排查问题？

谢飞机：延迟......先看日志，然后用那个啊，Jaeger？

老王：（满意）不错，Jaeger可以做分布式链路追踪，但要注意节点间的调用链完整性。

面试总结

老王：谢先生，今天的面试到这里结束了，回去等通知吧！建议你再多研究下分布式事务和高并发的优化方案，祝你好运！

技术点解析与总结

线程池优化

线程池优化需根据任务特点选择合适的任务队列和线程数。常见的队列有：

LinkedBlockingQueue: 适合无界队列。
SynchronousQueue: 不存储任务，直接交给线程处理。

数据库优化

索引：创建合理的主键和联合索引。
缓存：使用Redis等缓存技术，注意数据一致性问题。
分库分表：对大表进行垂直或水平拆分。

分布式事务

常见方案：

Seata: 提供AT、TCC模式。
消息队列: 通过最终一致性实现事务。
数据库XA事务: 基于两阶段提交。

微服务通信

RESTful API: 简单易用。
gRPC: 高性能，基于Protobuf序列化。

安全机制

JWT: 轻量级Token认证。
Spring Security: 提供全面的安全解决方案。

日志与监控

ELK Stack: Elasticsearch、Logstash、Kibana。
分布式追踪: 使用Jaeger或Zipkin。

高并发设计

Redis队列: 提高写入性能。
分库分表: 支撑海量数据写入。
限流与熔断: 使用Resilience4j。