《Java面試全棧解析：Spring Boot、Kafka與Redis實戰揭秘》

【面試現場】 面試官：（推了推眼鏡）小張，你簡歷里提到用Spring Boot開發過微服務系統，能說說自動配置的實現原理嗎？ 程序員：（搓手）嗯...自動配置主要是通過@Conditional注解...（突然卡住）啊對，就是根據類路徑判斷是否加載配置類，比如DataSource的自動配置。 面試官：（點頭）不錯，那如果在項目中遇到配置沖突，你會怎么處理？ 程序員：（撓頭）這個...我一般會先看log里的配置加載順序，然后調整@Order注解的值？或者用@ConfigurationProperties覆蓋？ 面試官：（微笑）思路正確。那你在項目中用過Kafka嗎？ 程序員：（興奮）用過！我們用Kafka做訂單異步處理，消息積壓的時候...（突然停頓）啊，對，我們用Spring Cloud Stream封裝了生產者消費者，還做了分區策略優化。

【技術深水區】 面試官：（切換話題）你們系統用Redis做緩存，怎么解決緩存穿透問題？ 程序員：（支支吾吾）呃...我們...設置了空值緩存？（突然想到）啊對，還用布隆過濾器攔截非法請求！ 面試官：（挑眉）那布隆過濾器的誤判率怎么控制？ 程序員：（語速加快）這個...我之前用的是Redis的HyperLogLog結構...（突然意識到）啊，是用的Guava的BloomFilter！不過具體參數設置...（低頭） 面試官：（轉向新問題）你們系統有做鏈路追蹤嗎？ 程序員：（搖晃）之前用的是...SkyWalking？后來換成了...（突然想起）啊，是用的Spring Cloud Sleuth配合Zipkin！

【收尾】 面試官：（整理材料）今天就到這里，我們會盡快通知你結果。 程序員：（起身）好的...（悄悄松了口氣）

【技術解析】

1. Spring Boot自動配置：通過@ConditionalOnClass和@ConditionalOnMissingBean實現按需加載，避免了傳統XML配置的繁瑣。
2. Kafka優化：使用Spring Cloud Stream的綁定器抽象，通過自定義分區策略實現消息均勻分布，配合消費者組管理提升吞吐量。
3. Redis緩存穿透解決方案：采用雙重緩存（本地+Redis）+ 布隆過濾器（Guava實現）的組合策略，將緩存命中率提升至99.2%。
4. 分布式鏈路追蹤：Spring Cloud Sleuth通過Trace ID和Span ID追蹤請求鏈路，配合Zipkin實現毫秒級異常定位。