Java全栈开发面试实录：从基础到微服务的实战经验分享

Java全栈开发面试实录：从基础到微服务的实战经验分享

面试官与应聘者开场

面试官（李工）：你好，我是李工，今天来聊聊你的技术背景和项目经历。先自我介绍一下吧。

应聘者（张晨）：你好，李工，我叫张晨，25岁，硕士学历，有4年Java全栈开发经验，目前在一家中型互联网公司担任高级工程师，主要负责前后端架构设计和核心模块开发。

李工：好的，那我们先从你熟悉的技术栈开始聊起。你最常用的是哪些前端框架？

张晨：我主要是用Vue3配合Element Plus做前端，偶尔也会用React做一些组件封装，但Vue3是主流。

李工：不错，Vue3现在确实是主流。那你对TypeScript了解多少？

张晨：TypeScript是静态类型语言，能提升代码质量和可维护性。我在项目中广泛使用TypeScript进行类型定义，特别是在复杂组件中，它帮助我减少运行时错误。

李工：很好，说明你有实际使用经验。那你是怎么管理前端项目的依赖和构建流程的？

张晨：我们一般用Vite作为构建工具，因为它速度快，适合开发环境。生产环境会用Webpack打包优化资源。

李工：嗯，Vite确实很高效。那你在后端用什么框架？

张晨：Spring Boot是我们的主力框架，配合MyBatis做ORM，JPA也用过一些，不过更倾向于MyBatis，因为可以更灵活地控制SQL。

李工：明白了，那你有没有做过微服务相关的项目？

张晨：有的，我参与了一个电商系统重构，采用Spring Cloud搭建微服务架构，使用了Eureka做服务注册，Feign做远程调用，还有Redis缓存热点数据。

李工：听起来不错。那你在微服务中是怎么处理分布式事务的？

张晨：我们用的是Seata来做分布式事务管理，结合TCC模式实现业务补偿，避免了跨服务的数据不一致问题。

李工：这个方案挺成熟的。那你有没有遇到过高并发下的性能瓶颈？

张晨：有，我们在促销活动期间出现了订单处理延迟的问题。后来通过引入Kafka异步处理订单、优化数据库索引以及使用Redis缓存热点商品信息，最终提升了系统的吞吐量。

李工：看来你对性能优化也有一定的经验。那你能说说你在项目中是怎么做测试的吗？

张晨：我们用JUnit 5做单元测试，Mockito做模拟测试，同时集成Selenium做UI自动化测试。对于关键模块，还会用JMeter做压力测试。

李工：很好，测试体系很完善。那你觉得前端和后端之间如何更好地协作？

张晨：我觉得API文档很重要，我们会用Swagger生成接口文档，并且前后端一起评审接口设计。另外，用Axios或Fetch API做HTTP请求，保持统一的响应格式。

李工：这很有道理。那你在项目中有没有使用过消息队列？

张晨：有，Kafka用来处理订单状态变更通知，RabbitMQ用于异步任务处理。它们帮助我们解耦系统模块，提高系统的可靠性和扩展性。

李工：看来你对消息队列的应用也很熟悉。那你在项目中有没有使用过缓存？

张晨：当然，Redis是我们常用的缓存工具，用来缓存商品信息、用户登录状态等。我们也用Caffeine做本地缓存，减少数据库访问压力。

李工：不错，缓存策略很合理。那你是怎么进行日志监控的？

张晨：我们用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）收集和分析日志，同时用Prometheus+Grafana做系统指标监控。

李工：听起来你们的监控体系很全面。最后一个问题，你在团队中是如何协作的？

张晨：我们用Git进行版本控制，每天提交代码，使用GitLab CI做持续集成。同时也注重代码审查，确保代码质量。

李工：非常好，看来你是一个非常专业的开发者。感谢你的分享，我们稍后会通知你结果。

技术点解析与代码示例

前端部分：Vue3 + Element Plus 实现用户列表展示

<template>
  <div>
    <el-table :data="users" border style="width: 100%">
      <el-table-column prop="id" label="ID" width="180"></el-table-column>
      <el-table-column prop="name" label="姓名" width="180"></el-table-column>
      <el-table-column prop="email" label="邮箱"></el-table-column>
    </el-table>
  </div>
</template>

<script setup>
import { ref, onMounted } from 'vue';
import axios from 'axios';

const users = ref([]);

onMounted(() => {
  // 调用后端接口获取用户数据
  axios.get('/api/users').then(response => {
    users.value = response.data;
  });
});
</script>

这段代码展示了如何使用Vue3和Element Plus构建一个简单的用户列表页面。通过onMounted生命周期钩子发起HTTP请求获取数据，并绑定到表格组件上。

后端部分：Spring Boot + MyBatis 实现用户查询

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping
    public List<User> getAllUsers() {
        return userService.getAllUsers();
    }
}

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public List<User> getAllUsers() {
        return userMapper.selectAll();
    }
}

<!-- UserMapper.xml -->
<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <select id="selectAll" resultType="com.example.model.User">
        SELECT * FROM users
    </select>
</mapper>

这部分代码展示了Spring Boot如何通过MyBatis实现用户数据的查询。UserController接收HTTP请求并调用UserService，而UserMapper则通过XML配置执行SQL语句。

微服务部分：Spring Cloud + Feign 实现服务间调用

@FeignClient(name = "order-service")
public interface OrderServiceClient {

    @GetMapping("/orders/{userId}")
    List<Order> getOrdersByUserId(@PathVariable String userId);
}

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Autowired
    private OrderServiceClient orderServiceClient;

    @GetMapping("/{userId}/orders")
    public List<Order> getUserOrders(@PathVariable String userId) {
        return orderServiceClient.getOrdersByUserId(userId);
    }
}

这段代码展示了如何使用Feign在微服务之间进行通信。OrderServiceClient是一个Feign客户端，用于调用order-service中的接口，从而实现跨服务的数据交互。

缓存部分：Redis 缓存用户信息

@Component
public class RedisCache {

    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public void setUserCache(String userId, User user) {
        redisTemplate.opsForValue().set("user:" + userId, user);
    }

    public User getUserFromCache(String userId) {
        return (User) redisTemplate.opsForValue().get("user:" + userId);
    }
}

这里展示了如何使用Redis缓存用户信息。当用户首次访问时，将数据存储到Redis中，后续访问直接从缓存中读取，提高系统性能。

日志监控：ELK Stack 收集和分析日志

// Logstash 配置文件示例
input {
  file {
    path => "/var/log/app/*.log"
    start_position => "beginning"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
  }
  stdout {}
}

这段配置文件展示了Logstash如何从日志文件中提取信息，并将其发送到Elasticsearch中进行存储和分析。

测试部分：JUnit 5 单元测试示例

@SpringBootTest
public class UserServiceTest {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @Test
    public void testGetAllUsers() {
        List<User> users = userService.getAllUsers();
        assertNotNull(users);
        assertTrue(users.size() > 0);
    }
}

这是一个简单的单元测试，验证UserService的getAllUsers方法是否返回非空且包含数据的结果。

结语

通过本次面试，我们可以看到张晨在Java全栈开发方面具备扎实的基础和丰富的实战经验。无论是前端框架的使用、后端技术的掌握，还是微服务架构的设计与优化，他都表现出良好的理解力和技术能力。同时，他在项目中展现出的团队协作意识和问题解决能力，也为他加分不少。希望这篇文章能够帮助更多开发者了解Java全栈开发的面试要点，并在实践中不断提升自己的技术水平。