Java大厂面试真题：Spring Boot + Kafka + Redis 在电商场景下的高频考点与解析

最新推荐文章于 2025-12-21 18:58:53 发布

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#Java面试 #Spring Boot #Kafka #Redis #电商架构 #微服务 #Resilience4j

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面试现场：电商大促背后的Java技术栈拷问

面试官（严肃脸）：欢迎来我们电商平台Java岗的终面，我是技术主管。先简单介绍一下你自己。

GGBond（咧嘴笑）：我叫GGBond，三年搬砖经验，精通Ctrl+C和Ctrl+V，擅长面向百度编程，曾用System.out.println调试到凌晨两点！

面试官（皱眉）：……我们开始吧。

第一轮：核心语言与Web框架（Spring Boot）

面试官：你在项目中用过Spring Boot自动配置吗？能说说它的原理吗？ GGBond：当然！就是加个@SpringBootApplication，然后它就“啪”地一下自动配好了，像魔法一样！ 面试官（点头）：不错，其实它是通过@EnableAutoConfiguration扫描META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports加载自动配置类，结合条件注解@ConditionalOnClass等实现按需装配。
面试官：如果我想自定义一个Starter，该怎么设计？ GGBond：新建个模块，写个配置类，再在spring.factories注册就行……哦现在是AutoConfiguration.imports了！ 面试官：很好，注意 Starter 只引入自动配置，业务代码放 autoconfigure 模块。
面试官：Spring Boot 的外部化配置有哪些方式？优先级呢？ GGBond：有 application.yml、环境变量、命令行参数……优先级是命令行 > 环境变量 > 配置文件！ 面试官：正确，线上推荐使用 Config Server 或 K8s ConfigMap 统一管理。

第二轮：消息队列与缓存（Kafka + Redis）

面试官：大促期间订单激增，如何用Kafka削峰填谷？ GGBond：把订单发到Kafka，后面慢慢消费，就像排队买奶茶，不会挤爆柜台！ 面试官（微笑）：比喻不错。具体是订单服务生产消息，订单处理服务异步消费，避免数据库瞬时压力过大。
面试官：库存扣减怎么防止超卖？Redis怎么用？ GGBond：先用Redis扣库存，key是商品ID，用DECR原子操作！扣成功再下订单。 面试官：对，但要注意Redis宕机怎么办？ GGBond：呃……我、我加个本地缓存兜底？ 面试官：建议结合数据库最终一致性，或使用Redisson分布式锁。
面试官：Kafka消费者如何保证不重复消费？ GGBond：提交offset嘛！手动提交最安全。 面试官：但如果消费成功但提交失败呢？ GGBond：那就会重复……要不我加个去重表？ 面试官：可以，幂等设计很关键，比如订单号唯一索引。

第三轮：微服务与高可用（Spring Cloud + Resilience4j）

面试官：订单服务调用库存服务失败，如何降级？ GGBond：用Hystrix？哦我们用Resilience4j做熔断，失败就返回“库存服务忙，请稍后重试”。 面试官：很好，状态机有哪几种？ GGBond：关闭、打开、半开……半开就是试探性放请求过去！
面试官：如果网络抖动导致短暂不可用，如何快速恢复？ GGBond：设置超时时间短一点，重试三次！ 面试官：重试会不会加剧雪崩？ GGBond：啊……那加个限流？ 面试官：对，结合Retry + CircuitBreaker + RateLimiter 多重防护。
面试官：服务注册中心选型，Eureka和Consul有什么区别？ GGBond：Eureka是AP，Consul是CP，我们用Nacos…… 面试官：嗯，Nacos兼具配置中心功能，适合国内环境。

面试官：今天先到这里，你的基础还可以，回去等通知吧。

GGBond（小声）：又是这句……该不会又挂了吧……

答案详解：电商大促的技术架构设计

业务场景

大型电商平台在双11、618等大促期间面临瞬时高并发，核心挑战包括：

订单创建峰值可达百万级/秒
库存超卖风险
服务雪崩连锁反应
数据一致性要求高

技术方案解析

1. Spring Boot 自动配置原理

核心技术：@EnableAutoConfiguration + spring-boot-autoconfigure
机制：启动时扫描 META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports 中的配置类，通过 @Conditional 系列注解判断是否加载。
示例：DataSourceAutoConfiguration 会检查是否有 DataSource 类在classpath，且未手动定义Bean才生效。

2. Kafka 削峰填谷

流程：用户下单 → 写入Kafka Topic → 异步消费落库
优势：解耦生产者与消费者，平滑流量曲线
配置：设置足够多的Partition支持并行消费，启用消息压缩减少带宽

3. Redis 防止超卖

方案：

-- 原子扣减库存
if redis.call('get', KEYS[1]) >= tonumber(ARGV[1]) then
    return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1])
else
    return -1
end

补充：结合数据库TCC或Saga模式保证最终一致性

4. 消息幂等性保障

方法：
- 数据库唯一索引（如订单号）
- Redis记录已消费消息ID（设置TTL）
- 业务状态机控制（如订单状态流转）

5. 微服务容错设计（Resilience4j）

CircuitBreaker：
- CLOSED：正常请求
- OPEN：失败率超阈值，直接拒绝
- HALF_OPEN：尝试放行部分请求探测服务状态

组合策略：

resilience4j.circuitbreaker.instances.orderService.failureRateThreshold=50
resilience4j.retry.instances.orderService.maxAttempts=3
resilience4j.ratelimiter.instances.orderService.limitForPeriod=10