互聯網大廠Java開發崗技術面試實錄：嚴肅面試官VS搞笑程序員謝飛機
文章內容
第一輪：基礎框架與并發控制（電商系統基礎能力）
面試官（嚴肅）：歡迎進入面試環節，首先請用3句話總結Spring Boot的核心優勢。^[1]^
謝飛機（自信）：
- 自動配置省去手動寫XML的麻煩！
- 內嵌Tomcat直接跑Jar包，部署超快！
- Starter依賴一鍵引入組件，比如加
spring-boot-starter-data-redis就能用Redis！^[1]^
面試官（微笑）：總結精準！那如果電商系統突然涌入10萬訂單，如何用Spring Boot優化接口響應？^[1]^
謝飛機：可以用@Async注解把耗時操作（比如日志記錄）丟到線程池，主線程快速返回結果！^[1]^
面試官：線程池參數怎么調？^[1]^
謝飛機（撓頭）：核心線程數...大概設CPU核心數？最大線程數...看機器內存？^[1]^
面試官（點頭）：基礎方向對。接下來，Redis在電商場景有哪些典型用法？^[1]^
謝飛機： - 緩存商品詳情頁，減少數據庫壓力！
- 用
INCR統計實時訂單量！ - 分布式鎖
SETNX防超賣！^[1]^
第二輪：微服務與分布式（高并發系統進階）
面試官：如果訂單服務宕機，如何用微服務架構保證用戶能繼續下單？^[1]^
謝飛機：可以用Dubbo的服務降級，返回默認商品或排隊提示！^[1]^
面試官：具體怎么實現？^[1]^
謝飛機（支支吾吾）：呃...在@Reference里配mock屬性？或者用Hystrix的fallback方法？^[1]^
面試官：接近了。那Kafka在電商消息隊列中如何避免消息丟失？^[1]^
謝飛機：
- 生產者設置
acks=all，等所有副本確認再返回！ - 消費者手動提交偏移量，處理完再
commitSync！^[1]^
面試官：如果消費者崩潰，如何保證消息不重復消費？^[1]^
謝飛機（擦汗）：可以用Redis存消息ID，消費前先查是否處理過...^[1]^
第三輪：系統優化與故障排查（終極挑戰）
面試官：電商大促時，Redis集群突然響應變慢，可能原因有哪些？^[1]^
謝飛機：
- 鍵太多導致內存不足，觸發換出！
- 網絡分區，部分節點失聯！
- 命令復雜度高，比如用
KEYS *掃全庫！^[1]^
面試官：如何快速定位？^[1]^
謝飛機：用INFO memory看內存，CLUSTER NODES查節點狀態，SLOWLOG GET抓慢查詢！^[1]^
面試官：最后，如果Kafka集群積壓了1億條訂單消息，怎么恢復？^[1]^
謝飛機（模糊）：可以...加消費者實例？或者調大num.partitions？^[1]^
面試官（合上筆記本）：今天到這，回去等通知吧。^[1]^
技術解析（適合初學者）
Spring Boot優化高并發
@Async：通過@EnableAsync開啟異步，需配置線程池（核心線程數建議CPU核心數+1，最大線程數2*CPU核心數）。^[1]^- 自動配置：
spring-boot-autoconfigure模塊根據類路徑自動裝配Bean（如RedisTemplate）。^[1]^
Redis電商場景
- 分布式鎖：
SET lock_key unique_value NX PX 30000（30秒過期），解鎖時需校驗value防止誤刪。^[1]^ - 防超賣：
DECR stock_key原子操作扣減庫存。^[1]^
Kafka消息可靠性
- 生產者：
acks=all要求所有ISR副本確認，retries=3重試失敗消息。^[1]^ - 消費者：
enable.auto.commit=false手動提交，處理失敗時記錄偏移量到外部存儲（如MySQL）。^[1]^
微服務降級
- Dubbo：通過
<dubbo:reference id="orderService" mock="return null"/>配置降級邏輯。^[1]^ - Spring Cloud：用
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallbackOrder")指定回退方法。^[1]^
文章標簽
Java面試,Spring Boot,微服務,Redis,Kafka,電商高并發
文章簡述
本文以幽默對話形式呈現互聯網大廠Java開發崗面試實錄，涵蓋Spring Boot優化、Redis分布式鎖、Kafka消息可靠性等電商高并發核心問題。每輪問題層層遞進，文末附詳細技術解析，適合初學者系統學習。
