从Java全栈开发视角看微服务架构设计与实践

最新推荐文章于 2025-11-24 15:53:42 发布

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#Java #微服务 #分布式系统 #Spring Cloud #Kafka #Docker

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从Java全栈开发视角看微服务架构设计与实践

在互联网大厂的面试中，技术问题往往围绕实际业务场景展开。今天，我作为一位拥有5年经验的Java全栈开发工程师，参与了一场关于微服务架构的深入交流。以下是整个面试过程中的一些关键问题与解答。

面试官：你是如何理解微服务架构的？

应聘者：我认为微服务是一种将单体应用拆分为多个独立、可部署的服务的方式。每个服务都围绕一个特定的业务功能构建，并通过轻量级通信机制（如HTTP或消息队列）进行交互。这种方式提高了系统的灵活性和可维护性，也便于团队协作。

面试官：你觉得微服务有哪些优势和挑战？

应聘者：优势包括高内聚低耦合、独立部署、技术栈灵活等；但挑战在于服务治理、分布式事务、数据一致性等问题。例如，在电商系统中，订单服务和库存服务可能需要跨服务协调，这会增加复杂度。

面试官：你在项目中是如何处理分布式事务的？

应聘者：我们使用了Spring Cloud Alibaba的Seata来实现分布式事务。Seata提供了AT模式，可以在不改变业务代码的前提下，保证事务的一致性。

// 示例：使用Seata的@GlobalTransactional注解
@GlobalTransactional
public void placeOrder(Order order) {
    // 调用订单服务
    orderService.createOrder(order);
    // 调用库存服务
    inventoryService.decreaseInventory(order.getProductId(), order.getCount());
}

面试官：你有没有使用过消息队列？具体是哪种？

应聘者：是的，我们在订单系统中使用了Kafka。Kafka能够很好地支持异步处理和削峰填谷。比如，在促销活动期间，大量订单涌入，Kafka可以缓冲这些请求，避免系统崩溃。

面试官：那你是如何设计Kafka的生产者和消费者的？

应聘者：生产者方面，我们使用了Spring Kafka的KafkaTemplate来发送消息，同时配置了重试机制和失败回调。消费者方面，我们使用了@KafkaListener来监听主题，并通过ConcurrentKafkaListenerContainerFactory来控制并发。

// 生产者示例
@Autowired
private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

public void sendOrderEvent(String orderId) {
    kafkaTemplate.send("order-topic", orderId);
}

// 消费者示例
@KafkaListener(topics = "order-topic")
public void consumeOrderEvent(String orderId) {
    // 处理订单事件
}

面试官：在微服务中，你是如何进行服务发现的？

应聘者：我们使用了Nacos作为注册中心。Nacos不仅支持服务注册与发现，还提供了配置管理、动态DNS等功能。这样，服务之间可以通过服务名进行调用，而不需要硬编码IP地址。

面试官：你有没有使用过Spring Cloud Gateway？

应聘者：是的，我们用它来做API网关。Spring Cloud Gateway可以路由请求到不同的微服务，并且支持限流、鉴权等特性。比如，我们可以为用户服务设置访问频率限制，防止恶意攻击。

# 网关配置示例
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: lb://user-service
          predicates:
            - Path=/api/user/**
          filters:
            - StripPrefix=1
            - RequestRateLimiter=redis