从Java全栈到Vue3实战：一场真实的技术面试-优快云博客

从Java全栈到Vue3实战：一场真实的技术面试

在一次真实的面试中，我与一位拥有多年经验的Java全栈开发工程师进行了深入交流。他不仅具备扎实的后端技术功底，还在前端框架、微服务架构、数据库优化等方面展现出丰富的实践经验。以下是一次完整的技术面试记录。

面试官：你好，请先做个自我介绍吧。

应聘者： 您好，我是李明，28岁，本科学历，目前在一家互联网公司担任Java全栈开发工程师，有5年左右的工作经验。我的工作内容主要集中在后端系统开发和前端组件封装上，也参与过一些微服务架构的设计和实现。最近的一个项目是基于Spring Boot和Vue3构建的一个电商后台管理系统，取得了不错的性能提升和用户反馈。

面试官：那你能说说你常用的后端技术栈吗？

应聘者： 当然可以。我主要使用的是Java 11，配合Spring Boot来搭建后端服务，同时也会用到Spring WebFlux来做响应式编程。对于数据库，我通常使用MyBatis和JPA结合的方式进行数据持久化，还经常用HikariCP作为连接池。在部署方面，我们团队主要使用Docker和Kubernetes做容器化部署，同时也用到了GitLab CI来进行持续集成。

面试官：听起来挺全面的。那你在项目中是如何设计接口的呢？有没有什么最佳实践？

应聘者： 我们在设计接口时，一般会遵循RESTful风格，使用Swagger来生成API文档。比如，在一个订单管理模块中，我们会定义如下的接口结构：

@RestController
@RequestMapping("/api/v1/orders")
public class OrderController {

    private final OrderService orderService;

    public OrderController(OrderService orderService) {
        this.orderService = orderService;
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Order> getOrderById(@PathVariable Long id) {
        return ResponseEntity.ok(orderService.getOrderById(id));
    }

    @PostMapping
    public ResponseEntity<Order> createOrder(@RequestBody OrderRequest request) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.CREATED).body(orderService.createOrder(request));
    }

    @PutMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Order> updateOrder(@PathVariable Long id, @RequestBody OrderRequest request) {
        return ResponseEntity.ok(orderService.updateOrder(id, request));
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Void> deleteOrder(@PathVariable Long id) {
        orderService.deleteOrder(id);
        return ResponseEntity.noContent().build();
    }
}

这个接口设计简单清晰，每个方法对应不同的HTTP动词，便于前后端协作。我们也使用了Swagger注解来生成文档，方便后续维护。

面试官：那你在前端部分用了哪些技术？

应聘者： 前端部分我主要使用的是Vue3和TypeScript，搭配Element Plus作为UI组件库。在项目中，我们有一个商品管理页面，需要展示商品列表，并支持搜索、排序和分页功能。下面是前端的一个示例代码：

<template>
  <div>
    <el-input v-model="searchQuery" placeholder="请输入商品名称" @input="onSearch" />
    <el-table :data="filteredProducts">
      <el-table-column prop="name" label="商品名称" />
      <el-table-column prop="price" label="价格" />
      <el-table-column label="操作">
        <template #default="{ row }">
          <el-button @click="editProduct(row)">编辑</el-button>
          <el-button @click="deleteProduct(row.id)">删除</el-button>
        </template>
      </el-table-column>
    </el-table>
    <el-pagination
      layout="prev, pager, next"
      :total="totalItems"
      :page-size="pageSize"
      @current-change="handlePageChange"
    />
  </div>
</template>

<script lang="ts">
import { ref, onMounted } from 'vue';
import { ElMessage } from 'element-plus';
import { fetchProducts } from '@/api/product';

export default {
  setup() {
    const searchQuery = ref('');
    const products = ref([]);
    const filteredProducts = ref([]);
    const totalItems = ref(0);
    const pageSize = ref(10);
    const currentPage = ref(1);

    const onSearch = () => {
      // 搜索逻辑
    };

    const handlePageChange = (page: number) => {
      currentPage.value = page;
      fetchProducts(currentPage.value, pageSize.value).then(data => {
        products.value = data.items;
        totalItems.value = data.total;
        filteredProducts.value = products.value;
      });
    };

    onMounted(() => {
      fetchProducts(currentPage.value, pageSize.value).then(data => {
        products.value = data.items;
        totalItems.value = data.total;
        filteredProducts.value = products.value;
      });
    });

    return {
      searchQuery,
      filteredProducts,
      totalItems,
      handlePageChange,
      onSearch
    };
  }
};
</script>

这段代码展示了如何通过Element Plus组件实现商品列表的展示和分页功能。同时，我们也使用了TypeScript来增强类型检查，提高代码的可维护性。

面试官：那你有没有处理过高并发的情况？

应聘者： 有的。我们之前做过一个促销活动，短时间内流量激增，导致数据库压力过大。为了解决这个问题，我们引入了Redis缓存和消息队列（Kafka）来异步处理订单请求。例如，在下单时，我们将订单信息发送到Kafka，由消费者异步处理并写入数据库。这样可以有效降低数据库的压力，避免超时或崩溃。

// 生产者代码
@KafkaListener(topics = "order-topic")
public void listen(String message) {
    // 异步处理订单
    orderService.processOrder(message);
}

// 消费者代码
public void processOrder(String message) {
    try {
        OrderRequest request = objectMapper.readValue(message, OrderRequest.class);
        orderService.saveOrder(request);
    } catch (Exception e) {
        log.error("处理订单失败：{}", message, e);
    }
}

这种方式有效地缓解了系统的压力，提高了整体的稳定性。

面试官：那你在项目中有没有遇到过复杂的业务逻辑？你是怎么处理的？

应聘者： 确实遇到过。比如在电商系统中，订单状态的流转非常复杂，涉及多个环节，比如支付、发货、退款等。为了应对这种情况，我们采用了状态模式来管理订单状态。每个状态都有对应的处理逻辑，这样可以避免大量的if-else判断，提高代码的可读性和可维护性。

public interface OrderState {
    void handle(Order order);
}

public class CreatedState implements OrderState {
    @Override
    public void handle(Order order) {
        // 处理创建状态下的逻辑
    }
}

public class PaidState implements OrderState {
    @Override
    public void handle(Order order) {
        // 处理已支付状态下的逻辑
    }
}

// 其他状态类类似

public class Order {
    private OrderState state;

    public void setState(OrderState state) {
        this.state = state;
    }

    public void handle() {
        state.handle(this);
    }
}

这种设计方式让我们的代码更加灵活，也更容易扩展新的状态。

面试官：那你在团队协作中是怎么进行代码审查的？

应聘者： 我们团队主要使用GitHub进行版本控制，每次提交代码前都需要经过Code Review。我们会使用Pull Request的方式，由其他成员对代码进行审核，确保代码质量。此外，我们还会使用SonarQube来检查代码规范和潜在问题。

面试官：有没有使用过CI/CD工具？

应聘者： 是的，我们使用GitLab CI来进行持续集成和部署。每次代码提交到主分支后，CI流程会自动运行测试用例，并在测试通过后部署到测试环境。如果测试失败，就会通知相关人员进行修复。

# .gitlab-ci.yml
stages:
  - test
  - build
  - deploy

unit_tests:
  stage: test
  script:
    - mvn test

build:
  stage: build
  script:
    - mvn package

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying to staging environment..."
  only:
    - main

这段配置文件定义了一个简单的CI流程，包括单元测试、打包和部署三个阶段。