从全栈开发视角解析电商系统架构与技术实践

电商系统架构与技术实践

最新推荐文章于 2025-11-24 15:45:35 发布

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#Java #Spring Boot #Vue3 #Redis #Kafka #微服务 #电商系统

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从全栈开发视角解析电商系统架构与技术实践

面试官：你好，很高兴见到你。我是负责Java全栈开发岗位的面试官。可以先简单介绍一下自己吗？

应聘者：您好，我叫李明，28岁，本科学历，有5年Java全栈开发经验。目前在一家中型电商平台担任高级工程师，主要负责前端与后端的协同开发以及系统性能优化。

面试官：很好，那我们开始吧。首先，你能说说你在工作中最常使用的编程语言和框架吗？

应聘者：我主要使用Java 11作为后端开发语言，配合Spring Boot构建微服务架构。前端方面，我熟悉Vue3和TypeScript，也用过React，但Vue3更符合我们团队的技术栈。

面试官：听起来你对前后端技术都有比较深入的理解。那你可以讲讲你在电商平台中是如何实现商品详情页的动态加载吗？

应聘者：当然可以。在我们的系统中，商品详情页会涉及到多个数据源的聚合，比如商品信息、库存状态、用户评价等。我们采用的是微服务架构，每个模块独立部署，通过REST API进行通信。

// 商品信息接口示例
@RestController
@RequestMapping("/api/product")
public class ProductController {
    @Autowired
    private ProductService productService;

    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Product> getProductById(@PathVariable Long id) {
        return ResponseEntity.ok(productService.getProductById(id));
    }
}

然后，在前端，我们会使用Vue3结合Axios来调用这些API，并且利用Vuex管理商品的状态，比如是否加入购物车、当前价格等。

面试官：这个思路很清晰，那你有没有遇到过页面加载速度慢的问题？你是怎么优化的？

应聘者：确实遇到过。最初我们是直接调用多个接口，导致请求过多，页面响应慢。后来我们引入了缓存机制，比如使用Redis缓存热门商品的数据，同时对前端进行了懒加载处理，只在用户滚动到商品详情时才加载图片和评论。

// Vue3 中使用懒加载组件
import { defineAsyncComponent } from 'vue';

const LazyImage = defineAsyncComponent(() => import('@/components/LazyImage.vue'));

export default {
  components: {
    LazyImage
  }
};

面试官：很棒！你提到用了Redis缓存，那你能具体说明一下Redis在你们系统中的应用场景吗？

应聘者：好的。我们在系统中主要使用Redis做三类缓存：一是商品信息的缓存，二是用户会话信息，三是订单状态的临时存储。例如，当用户浏览商品时，我们会将商品的基本信息缓存起来，避免重复查询数据库。

// Redis 缓存商品信息示例
public Product getCachedProduct(Long productId) {
    String key = "product:" + productId;
    Product product = (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (product == null) {
        product = productService.getProductById(productId);
        redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 10, TimeUnit.MINUTES);
    }
    return product;
}

面试官：非常好，看来你对缓存机制理解得很透彻。那你在项目中有没有使用过消息队列？

应聘者：有的。我们使用Kafka来处理异步任务，比如发送邮件、短信通知、生成订单日志等。这样可以提高系统的吞吐量，避免阻塞主线程。

// 使用Kafka发送订单创建事件
public void sendOrderCreatedEvent(Order order) {
    ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("order-topic", objectMapper.writeValueAsString(order));
    kafkaTemplate.send(record);
}

面试官：你提到异步处理，那你是如何保证消息的可靠性和顺序性的？

应聘者：我们主要依赖Kafka的分区机制和消费者组来保证消息的顺序性。对于关键操作，比如支付成功后更新库存，我们会使用事务消息来确保消息的原子性。

// Kafka事务消息示例
public void processPaymentAndUpdateStock(Payment payment) {
    producer.beginTransaction();
    try {
        // 发送支付成功消息
        producer.send(new ProducerRecord<>("payment-topic", payment));
        // 更新库存
        inventoryService.updateInventory(payment.getProductId(), -payment.getQuantity());
        producer.commitTransaction();
    } catch (Exception e) {
        producer.abortTransaction();
        throw e;
    }
}

面试官：你提到库存更新，那你们是怎么解决高并发下的库存超卖问题的？

应聘者：这个问题确实是电商系统中的一个难点。我们采用了分布式锁和乐观锁相结合的方式。比如在下单时，使用Redis的SETNX命令加锁，防止同一时间多个请求同时修改库存；同时在数据库层面使用版本号控制，确保每次更新都基于最新的数据。

// 使用Redis加锁防止超卖
public boolean lockStock(Long productId) {
    String key = "stock_lock:" + productId;
    Boolean result = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "locked", 10, TimeUnit.SECONDS);
    return result != null && result;
}

// 数据库乐观锁更新
public int updateStockWithOptimisticLock(Long productId, Integer quantity, Integer version) {
    return jdbcTemplate.update(
        "UPDATE products SET stock = stock - ?, version = version + 1 WHERE id = ? AND version = ?",
        quantity, productId, version
    );
}

面试官：你真是一个细致的开发者！那在前端部分，你是如何管理状态的？

应聘者：我们使用了Pinia来管理应用状态，相比Vuex，Pinia更加简洁，支持TypeScript，而且更容易维护。我们也用了一些工具库，比如Lodash来处理数据转换，moment.js来处理时间格式。

// Pinia 状态管理示例
import { defineStore } from 'pinia';

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

面试官：听起来你对前端技术也有很深的了解。那在实际开发中，你是如何进行代码测试的？

应聘者：我们主要使用Jest和Cypress进行单元测试和端到端测试。对于后端，我们使用JUnit 5和Mockito来模拟依赖，确保业务逻辑的正确性。此外，我们也使用了Selenium进行自动化测试。

// JUnit 5 单元测试示例
@Test
public void testGetProductById() {
    Product product = new Product(1L, "iPhone 14", 6999.00, 100);
    when(productService.getProductById(1L)).thenReturn(product);

    Product result = productController.getProductById(1L);
    assertEquals(product, result);
}