从全栈开发到微服务架构：一次真实的技术面试实录

从全栈开发到微服务架构：一次真实的技术面试实录

面试官：张伟（资深技术总监）

张伟：你好，我是张伟，负责我们团队的架构设计和系统优化。很高兴你来参加今天的面试。我看到你的简历上提到你有5年Java全栈开发经验，参与过多个大型项目，现在让我们开始吧。

面试官：张伟

张伟：首先，请简单介绍一下你自己，包括你的工作经历和主要技术方向。

应聘者：李晨（28岁，硕士学历，5年Java全栈开发经验）

李晨：好的，我是李晨，28岁，硕士毕业，目前在一家互联网公司担任高级Java工程师。我的主要技术方向是Java后端开发和前端Vue3框架的整合，同时也有一定的Node.js和React开发经验。过去几年里，我主导了两个大型项目的开发，一个是基于Spring Boot的电商系统，另一个是使用微服务架构的企业级SaaS平台。

张伟：听起来不错，那你能说说你在电商系统中用到了哪些技术栈吗？

应聘者：李晨

李晨：在那个电商系统中，我们使用了Spring Boot作为后端框架，配合MyBatis进行数据库操作，前端用的是Vue3和Element Plus组件库。我们也集成了Redis缓存商品信息和用户会话，用Kafka做订单状态同步，整体采用的是Maven作为构建工具。

张伟：非常好，看来你对Spring Boot和Vue3都有不错的掌握。那么，在这个项目中，你是如何处理高并发请求的？

应聘者：李晨

李晨：我们在高并发场景下主要做了以下几点：第一，使用Redis缓存热点数据，减少数据库压力；第二，引入线程池管理异步任务，比如订单生成和通知发送；第三，使用Nginx做反向代理，实现负载均衡，避免单点故障。

张伟：非常专业，这说明你对系统性能优化有一定的理解。那你能举个例子说明你在项目中是如何使用Redis的吗？

应聘者：李晨

李晨：当然可以。例如，我们有一个商品详情页，访问量很大，为了避免频繁查询数据库，我们使用Redis缓存商品的基本信息。每次商品更新时，我们会删除对应的缓存键，然后重新加载最新的数据。以下是代码示例：

// 使用Jedis连接Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost");

// 获取商品信息
String productInfo = jedis.get("product:" + productId);
if (productInfo == null) {
    // 从数据库获取
    Product product = productRepository.findById(productId);
    // 写入Redis
    jedis.setex("product:" + productId, 60, JSON.toJSONString(product));
}

张伟：很好，这段代码清晰明了，而且使用了Redis的setex方法设置过期时间，这是一个很好的实践。那你说说，如果你需要在多个服务之间共享缓存数据，你会怎么做？

应聘者：李晨

李晨：如果多个服务需要共享缓存数据，我们可以使用Redis集群或者使用分布式锁来确保一致性。此外，也可以结合Spring Session来实现跨服务的Session共享，这样用户在不同服务之间的登录状态就不会丢失。

张伟：很全面的回答。接下来，我想问一下你在前端部分是怎么用Vue3的？有没有遇到什么挑战？

应聘者：李晨

李晨：在前端方面，我们使用了Vue3和Element Plus组件库，还用了Vite作为构建工具。最大的挑战是组件间的通信和状态管理。我们一开始尝试用Vuex，但后来发现Pinia更适合我们的项目结构，因为它更轻量，也更容易维护。

张伟：没错，Pinia确实是Vue3推荐的状态管理工具。那你能不能写一段简单的Pinia代码，展示一下它是如何工作的？

应聘者：李晨

李晨：当然可以。下面是一个简单的Pinia store示例：

// store/userStore.js
import { defineStore } from 'pinia';

export const useUserStore = defineStore('user', {
    state: () => ({
        name: '',
        age: 0
    }),
    actions: {
        updateUserInfo(name, age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }
    }
});

// 在组件中使用
import { useUserStore } from '@/stores/userStore';

const userStore = useUserStore();
userStore.updateUserInfo('李晨', 28);

张伟：很好，代码结构清晰，逻辑也很明确。那你觉得Vue3相比Vue2有哪些改进？

应聘者：李晨

李晨：Vue3最大的改进是响应式系统的优化，使用Proxy代替Object.defineProperty，使得响应式更高效。另外，Vue3支持TypeScript，这对大型项目来说是非常重要的。还有，Vue3的编译器优化提升了性能，组件的生命周期也更清晰。

张伟：非常准确，看来你对Vue3的理解很深。那你能说说你在项目中是怎么处理API调用的吗？

应聘者：李晨

李晨：我们通常使用Axios或Fetch API来调用后端接口，为了统一处理错误和拦截请求，我们封装了一个HTTP客户端。例如，下面是Axios的拦截器示例：

// axios.js
import axios from 'axios';

const instance = axios.create({
    baseURL: '/api',
    timeout: 10000,
});

// 请求拦截器
instance.interceptors.request.use(config => {
    // 添加token到请求头
    config.headers['Authorization'] = `Bearer ${localStorage.getItem('token')}`;
    return config;
}, error => {
    return Promise.reject(error);
});

// 响应拦截器
instance.interceptors.response.use(response => {
    // 处理响应数据
    return response.data;
}, error => {
    // 处理错误
    if (error.response.status === 401) {
        // 跳转到登录页面
        router.push('/login');
    }
    return Promise.reject(error);
});

export default instance;

张伟：非常棒的封装方式，这样的设计能提高代码复用率并增强可维护性。那你说说你在微服务架构中是怎么处理服务间通信的？

应聘者：李晨

李晨：在微服务架构中，我们使用了Spring Cloud，通过FeignClient来做服务间调用，同时也使用了RabbitMQ做异步消息传递。对于一些强一致性要求高的场景，我们会使用gRPC，而在非关键路径上则使用REST API。

张伟：非常全面。那你能举一个FeignClient的实际使用例子吗？

应聘者：李晨

李晨：当然可以。下面是一个FeignClient的示例：

@FeignClient(name = "order-service")
public interface OrderServiceClient {
    @GetMapping("/orders/{id}")
    Order getOrderById(@PathVariable("id") String id);
}

// 在业务逻辑中调用
Order order = orderServiceClient.getOrderById(orderId);

张伟：很好，这段代码展示了FeignClient的简洁和易用性。那最后一个问题，你在项目中有没有用到Docker或Kubernetes？

应聘者：李晨

李晨：有的，我们使用Docker来打包应用，并通过Kubernetes进行容器编排。每个服务都以Docker镜像的形式部署，Kubernetes负责自动扩缩容、健康检查和负载均衡。我们还使用了Helm来进行包管理。

张伟：非常好，说明你对云原生技术也有一定了解。感谢你今天的时间，我们会尽快通知你结果。

结语

这次面试展示了李晨在Java全栈开发方面的扎实基础和丰富经验，从Spring Boot、Vue3到微服务架构，他都能给出详细的解释和实际的代码案例。他的回答不仅体现了技术深度，也展现了良好的沟通能力和问题解决能力。

技术亮点总结

• Spring Boot与Vue3结合：展示了前后端分离的开发模式，提高了系统的可维护性和扩展性。
• Redis缓存优化：通过合理的缓存策略提升系统性能，降低数据库压力。
• Pinia状态管理：相比Vuex，Pinia提供了更简洁、高效的解决方案。
• FeignClient与微服务通信：简化了服务间的调用，提升了开发效率。
• Docker与Kubernetes部署：实现了自动化部署和运维，提升了系统的稳定性和可扩展性。

希望这篇文章能够帮助读者更好地理解Java全栈开发中的关键技术点，并在实际工作中加以应用。