从全栈开发到微服务架构：一个Java工程师的实战经验分享

最新推荐文章于 2025-10-08 15:37:21 发布

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#Java # Vue3 # Spring Boot # 微服务 # 全栈开发 # Redis # RabbitMQ

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从全栈开发到微服务架构：一个Java工程师的实战经验分享

在互联网行业，全栈开发工程师的角色越来越重要。作为一名拥有5年工作经验的Java全栈开发工程师，我曾在一家大型电商平台担任核心开发岗位，负责前后端技术选型、系统设计和性能优化。今天，我想分享一些我在实际项目中遇到的技术挑战以及解决方案。

技术背景与工作内容

姓名：李晨阳

年龄：28岁学历：硕士工作年限：5年

我的主要职责包括：

使用Spring Boot构建后端微服务，并集成Spring Cloud进行服务治理。
使用Vue3和TypeScript开发前端页面，确保组件复用性和可维护性。
参与数据库设计与优化，使用MyBatis和JPA进行数据访问层开发。

在工作中，我参与了多个关键项目的开发，其中两个成果尤为突出：

电商商品推荐系统：通过引入Redis缓存和Elasticsearch实现商品搜索优化，使用户搜索响应时间减少了60%。
订单处理微服务重构：将单体应用拆分为多个微服务，使用Kubernetes进行容器化部署，提升了系统的可扩展性和稳定性。

面试场景模拟（真实面试对话）

面试官：你之前做过哪些项目？能具体说一下吗？

应聘者：

我之前在一个电商平台做Java后端开发，主要负责商品管理模块和订单处理模块。比如，我们有一个商品推荐系统，主要是基于用户的历史行为和点击数据，利用Elasticsearch和Redis来提高搜索效率。

// 示例：使用Elasticsearch进行商品搜索
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.multiMatchQuery(searchTerm, "name", "description"));
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("products");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

这个项目中，我还用了Spring Data JPA来操作数据库，这样可以减少很多重复的SQL代码。

面试官：你在前端方面有涉及吗？

应聘者：

是的，我主要用Vue3和TypeScript开发前端页面。比如，我们在商品详情页上使用了Element Plus组件库，还结合了Vuex进行状态管理。

<template>
  <div>
    <el-card>
      <h2>{{ product.name }}</h2>
      <p>价格：{{ product.price }}</p>
      <el-button @click="addToCart">加入购物车</el-button>
    </el-card>
  </div>
</template>

<script setup>
import { ref } from 'vue';
import { useStore } from 'vuex';

const store = useStore();
const product = ref({ name: 'iPhone', price: 999 });

function addToCart() {
  store.dispatch('addToCart', product.value);
}
</script>

面试官：你在项目中有没有用过消息队列？

应聘者：

有的，我们用的是RabbitMQ。比如，在下单之后，我们会把订单信息发送到消息队列中，然后由后台服务异步处理库存扣减和支付回调。

// 发送消息到RabbitMQ
rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange", "order.key", order);

面试官：那你是怎么保证消息不丢失的？

应聘者：

我们使用了RabbitMQ的持久化机制，同时设置了确认机制，确保消息被正确消费后才从队列中删除。

// 设置消息持久化
MessageProperties props = new MessageProperties();
props.setDeliveryMode(MessageProperties.DELIVERY_MODE_PERSISTENT);
Message message = new Message(orderJson.getBytes(), props);
rabbitTemplate.send("order_exchange", "order.key", message);

面试官：你们是怎么做日志监控的？

应聘者：

我们用的是ELK Stack，也就是Elasticsearch、Logstash和Kibana。所有服务的日志都会被收集到Logstash，然后存储到Elasticsearch中，最后通过Kibana进行可视化展示。

# Logstash配置示例
input {
  file {
    path => "/var/log/app/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

面试官：那你有没有考虑过分布式事务的问题？

应聘者：

有，我们使用了Seata来进行分布式事务管理。比如，在下单和扣库存这两个操作中，如果其中一个失败，整个事务就会回滚。

// 使用Seata的@GlobalTransactional注解
@GlobalTransactional
public void placeOrder(Order order) {
  // 下单逻辑
  orderService.create(order);
  // 扣库存逻辑
  inventoryService.deduct(order.getProductId(), order.getQuantity());
}

面试官：你是怎么进行单元测试的？

应聘者：

我们主要用JUnit 5和Mockito来做单元测试。比如，对某个服务方法进行测试时，我们会用Mockito来模拟依赖对象的行为。

@Test
public void testGetProductById() {
  Product product = new Product(1, "iPhone", 999);
  when(productRepository.findById(1)).thenReturn(Optional.of(product));

  Product result = productService.getProductById(1);
  assertEquals("iPhone", result.getName());
}

面试官：你在项目中有没有用到CI/CD？

应聘者：

有，我们使用GitHub Actions来进行自动化构建和部署。比如，每次提交代码到主分支，就会自动触发构建和测试流程。

# GitHub Actions配置示例
name: Build and Deploy

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up JDK 11
      uses: actions/setup-java@v2
      with:
        java-version: "11"
    - name: Build with Maven
      run: mvn clean package
    - name: Deploy to server
      run: scp target/*.jar user@server:/path/to/deploy

面试官：你有没有遇到过性能瓶颈？是怎么解决的？

应聘者：

有，尤其是在高并发的情况下，数据库查询变得很慢。我们通过引入Redis缓存热点数据，大大提高了系统响应速度。

// 使用Redis缓存商品信息
String cacheKey = "product:" + productId;
String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedData == null) {
  Product product = productRepository.findById(productId).orElse(null);
  redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, objectMapper.writeValueAsString(product), 5, TimeUnit.MINUTES);
  return product;
} else {
  return objectMapper.readValue(cachedData, Product.class);
}