谢飞机闯关记：Java程序员大厂面试通关指南 | Spring Boot+JVM+微服务+Redis+MySQL全栈解析-优快云博客

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《谢飞机闯关记：Java程序员大厂面试通关指南》

面试官：今天我们先从基础开始，逐步深入。首先，能说说Spring Boot自动装配的原理吗？

谢飞机：（暗想“这题我会！”）Spring Boot通过@EnableAutoConfiguration注解导入了自动配置类，这些类是根据类路径上的依赖来决定是否生效的。比如如果发现有DataSource类存在，就会尝试加载相关的数据库自动配置。

面试官：不错，那你知道怎么自定义一个Starter吗？

谢飞机：嗯……我记得要写一个自动配置类，然后放在META-INF/spring.factories文件里对吧？然后打包的时候用Maven或者Gradle发布到仓库里，别人就能用了。

面试官：很好，那你有没有做过性能优化？比如说JVM调优这块。

谢飞机：有做过一点点。我们项目一开始内存不够用，GC频繁，后来我调整了堆大小和新生代比例，用了G1垃圾回收器，效果还不错。

面试官：不错，看来你对JVM还是有点了解的。那再问一个问题：线程池的参数有哪些？各有什么作用？

谢飞机：啊这个我记得，核心线程数、最大线程数、空闲时间、时间单位、任务队列、拒绝策略。任务来了之后先用核心线程处理，满了就放队列，队列也满了就开临时线程，直到最大值。不能再接任务时就执行拒绝策略。

面试官：回答得非常标准，看来你准备得不错。

面试官：好，接下来我们聊聊Web框架相关的问题。你说你用过Spring MVC，那它跟Spring WebFlux的区别是什么？

谢飞机：Spring MVC是基于Servlet API的阻塞式模型，适合传统的同步请求/响应；而WebFlux是基于Reactive Streams的非阻塞模型，可以用在高并发、长连接的场景，比如WebSocket或者流式API。

面试官：很好。那你在实际项目中有没有用过缓存？比如说Redis。

谢飞机：有有有，我们电商项目里商品信息都缓存到Redis里了，避免每次都要查数据库。我们还用了Redis做分布式锁，防止重复下单。

面试官：那你怎么解决缓存穿透和雪崩的问题？

谢飞机：缓存穿透的话可以加布隆过滤器，不存在的Key直接拦截掉；缓存雪崩是因为大量缓存同时失效，我们可以设置不同的过期时间，或者热点数据永不过期，后台异步更新。

面试官：思路是对的，继续。假设现在我们要做一个内容社区，用户上传图文内容，后端如何设计数据库表结构？

谢飞机：呃……可能需要用户表、文章表、评论表、点赞记录表之类的。文章表要有外键关联用户ID，评论也要关联文章和用户。然后可能还需要分类表、标签表、中间关系表……索引方面要建合适的联合索引加速查询。

面试官：嗯，考虑得还算全面。那你知道什么是慢SQL？你们是怎么排查和优化的？

谢飞机：慢SQL就是执行时间超过一定阈值的SQL语句。我们项目里是用MySQL的慢查询日志来抓取的，配合Explain分析执行计划，看看有没有走索引、有没有全表扫描。另外也会用像Arthas这样的工具在线查看。

面试官：非常好，你对数据库这块理解得很到位。

面试官：最后一轮我们来聊聊微服务架构。你用过Spring Cloud吧？那说说它的核心组件有哪些？分别的作用是什么？

谢飞机：当然啦，Eureka做注册中心，Ribbon做负载均衡，Feign做远程调用，Hystrix做熔断降级，Zuul或Gateway做网关，Config做配置中心，Sleuth+Zipkin做链路追踪。

面试官：那如果两个服务之间调用超时，你会怎么排查？

谢飞机：首先看是不是网络问题，比如防火墙限制。然后检查服务是否正常运行，有没有报错日志。也可以用链路追踪工具定位具体卡在哪一步。还可以用OpenFeign客户端的超时配置调整一下重试机制。

面试官：很好。那分布式事务呢？你们项目里有没有遇到类似的问题？

谢飞机：有遇到过，比如订单创建后要扣库存，这两个操作要保证一致性。我们当时用的是本地事务表 + 最终一致性的方式，把操作记录下来，后面异步补偿。没用Seata之类的强一致性方案，因为成本太高。

面试官：思路没问题。最后一个问题：如果让你设计一个高并发秒杀系统，你会怎么做？

谢飞机：这个问题好难……但我想应该分几个步骤来做。首先是限流，比如Nginx做前置限流，防止流量过大压垮系统；然后是缓存预热，提前把商品信息放到Redis里；接着是异步处理，把下单逻辑拆分成消息队列异步执行；最后还要防刷，比如同一个用户只能下一次单，不能重复提交。

面试官：很好，虽然你说得不是特别详细，但方向是对的。今天的面试就到这里，你可以回去等通知了。

Spring Boot自动装配：通过@EnableAutoConfiguration引入条件注解实现自动配置，结合spring-boot-starter简化开发。
JVM调优：G1垃圾回收器、堆内存分配、GC频率控制。
线程池：合理配置核心线程数、最大线程数、队列容量、拒绝策略，提升并发效率。
缓存策略：Redis用于热点数据缓存，结合布隆过滤器防止穿透，随机过期时间防止雪崩。
微服务架构：Spring Cloud全家桶提供注册中心、负载均衡、远程调用、熔断降级等完整解决方案。
高并发设计：限流、缓存预热、异步处理、防刷机制缺一不可。