Java全栈工程师的实战经验分享：从项目架构到技术选型

最新推荐文章于 2025-12-02 20:14:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 20:14:19 发布 · 579 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Java #Vue #React #Spring Boot #Redis #微服务 #电商系统

Java全栈面试指南大全专栏收录该内容

978 篇文章

订阅专栏

Java全栈工程师的实战经验分享：从项目架构到技术选型

一、面试开场

面试官：你好，很高兴见到你。我是今天的面试官，可以请你简单介绍一下自己吗？

应聘者：好的，我叫李明，28岁，本科学历，有5年左右的开发经验。主要做Java后端和前端的全栈开发，熟悉Spring Boot、Vue、Node.js等技术栈。目前在一家互联网公司负责电商系统的开发和维护。

面试官：听起来不错，那你能说说你最近参与的一个项目吗？

应聘者：嗯，最近我们团队做一个电商平台的升级，主要是优化商品推荐系统和用户购物车功能。我主要负责后端接口设计和部分前端页面的实现。

面试官：很好，看来你对电商场景比较熟悉。那我们来聊聊技术细节吧。

二、技术提问与回答

1. 后端框架选择

面试官：你们为什么选择Spring Boot作为后端框架？

应聘者：Spring Boot简化了Spring应用的初始搭建和开发，能够快速启动服务，而且生态丰富，比如集成MyBatis、Redis、Spring Security等都比较方便。

面试官：说得很好，那你是如何处理高并发请求的？

应聘者：我们会用Redis缓存热点数据，同时使用线程池来管理异步任务，避免阻塞主线程。

面试官：那你有没有遇到过性能瓶颈？怎么解决的？

应聘者：有过，特别是在促销活动期间，数据库压力很大。我们通过引入分库分表和读写分离来缓解这个问题。

// 使用Redis缓存商品信息
public Product getProductFromCache(String productId) {
    String key = "product:" + productId;
    String productJson = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (productJson != null) {
        return objectMapper.readValue(productJson, Product.class);
    }
    return null;
}

2. 前端框架选择

面试官：你们前端用了Vue3，是出于什么考虑？

应聘者：Vue3的响应式系统更高效，而且组合式API让代码结构更清晰，适合大型项目。

面试官：那你是如何管理组件状态的？

应聘者：我们用Vuex进行全局状态管理，同时对于局部组件状态，会用Pinia来替代。

面试官：你觉得Pinia相比Vuex有什么优势？

应聘者：Pinia的类型支持更好，而且使用起来更简洁，不需要再定义模块和mutations，直接使用actions和state即可。

// Pinia 示例
import { defineStore } from 'pinia';

export const useCartStore = defineStore('cart', {
  state: () => ({
    items: [],
    total: 0
  }),
  actions: {
    addToCart(product) {
      this.items.push(product);
      this.total += product.price;
    },
    clearCart() {
      this.items = [];
      this.total = 0;
    }
  }
});

3. 数据库与ORM

面试官：你们用了MyBatis，而不是JPA，为什么？

应聘者：MyBatis更灵活，可以自由控制SQL语句，适合复杂的查询场景。而JPA更适合简单的CRUD操作。

面试官：那你有没有遇到过慢查询的问题？

应聘者：有，特别是多表关联查询的时候。我们通过添加索引和优化SQL语句来提升性能。

面试官：那你是如何监控数据库性能的？

应聘者：我们会用Prometheus和Grafana来监控数据库的QPS、慢查询日志等指标。

-- 优化前的慢查询
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 12345 AND status = 'pending';

-- 优化后的查询，添加索引
CREATE INDEX idx_user_status ON orders(user_id, status);

4. 微服务与云原生

面试官：你们有没有用微服务架构？

应聘者：有的，我们用Spring Cloud来构建微服务，包括Eureka、Feign、Hystrix等组件。

面试官：那你是如何处理服务间通信的？

应聘者：主要是用REST API和gRPC，根据业务需求选择合适的协议。

面试官：那你是如何保证服务的可用性的？

应聘者：我们用Hystrix来做熔断和降级，防止雪崩效应。

// 使用Hystrix进行熔断
@HystrixCommand(fallbackMethod = "getDefaultProduct")
public Product getProduct(String productId) {
    // 调用远程服务获取产品信息
    return restTemplate.getForObject("http://product-service/api/product/" + productId, Product.class);
}

private Product getDefaultProduct(String productId) {
    return new Product(productId, "Default Product", 0.0);
}

5. 安全与权限

面试官：你们是怎么处理用户认证和授权的？

应聘者：我们用Spring Security配合JWT，用户登录后会返回一个token，后续请求携带这个token进行鉴权。

面试官：那你是如何防止CSRF攻击的？

应聘者：我们在Spring Security中配置了CSRF保护，并且使用SameSite属性来限制Cookie的发送。

面试官：那你是如何防止XSS攻击的？

应聘者：我们在前端使用Vue的v-once指令，避免动态内容被注入；后端也对输入进行了过滤和转义。

// JWT生成示例
public String generateToken(User user) {
    return Jwts.builder()
        .setSubject(user.getUsername())
        .claim("roles", user.getRoles())
        .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + 86400000)) // 24小时有效
        .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, "secret_key")
        .compact();
}

6. 消息队列与异步处理

面试官：你们有没有用消息队列？

应聘者：有，我们用Kafka来处理订单异步通知和日志收集。

面试官：那你是如何处理消息丢失的问题？

应聘者：我们设置了副本数，确保消息在多个节点上保存，同时消费端也会进行重试。

面试官：那你是如何保证消息的顺序性的？

应聘者：我们把同一类消息发到同一个分区，这样就能保证它们的顺序性。

// Kafka生产者示例
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("order-topic", "order-12345", "Order processed");
producer.send(record);

7. 缓存与性能优化

面试官：你们是如何使用Redis的？

应聘者：我们用Redis缓存商品信息、用户会话和热门搜索关键词。

面试官：那你是如何避免缓存击穿的？

应聘者：我们给热点数据设置永不过期，并使用互斥锁来控制缓存重建。

面试官：那你是如何处理缓存穿透的？

应聘者：我们用布隆过滤器来过滤无效请求，避免访问数据库。

// Redis缓存击穿处理
public Product getCachedProduct(String productId) {
    String cacheKey = "product:" + productId;
    String productJson = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
    if (productJson != null) {
        return objectMapper.readValue(productJson, Product.class);
    }
    // 加锁防止缓存击穿
    synchronized (cacheKey.intern()) {
        productJson = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
        if (productJson == null) {
            Product product = fetchFromDatabase(productId);
            redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey, objectMapper.writeValueAsString(product), 1, TimeUnit.HOURS);
            return product;
        }
    }
    return objectMapper.readValue(productJson, Product.class);
}

8. 日志与监控

面试官：你们是怎么做日志监控的？

应聘者：我们用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）来集中管理和分析日志。

面试官：那你是如何做分布式追踪的？

应聘者：我们用Jaeger来追踪请求链路，帮助定位问题。

面试官：那你是如何做性能监控的？

应聘者：我们用Prometheus+Grafana来监控系统指标，比如CPU、内存、QPS等。

# Prometheus监控配置示例
scrape_configs:
  - job_name: "spring-boot-app"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8080"]
    metrics_path: "/actuator/metrics"

9. CI/CD与部署

面试官：你们是怎么做CI/CD的？

应聘者：我们用GitLab CI来进行自动化构建和测试，然后用Docker容器化部署到Kubernetes集群。

面试官：那你是如何管理环境变量的？

应聘者：我们用Vault来存储敏感信息，比如数据库密码和API密钥。

面试官：那你是如何做灰度发布的？

应聘者：我们用Kubernetes的Ingress规则来逐步将流量切换到新版本。

# Kubernetes Ingress配置示例
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: my-ingress
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight: "10"
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: my-service-v1
            port:
              number: 80