互联网大厂Java面试实录：水货程序员谢飞机的三面惊魂记

互联网大厂Java面试实录：水货程序员谢飞机的三面惊魂记

面试背景

某互联网大厂正在招聘高级Java开发工程师，面试官是一位技术扎实、经验丰富的架构师。今天来面试的是一位自称有5年Java开发经验的程序员——谢飞机。让我们一起来看看这场充满戏剧性的面试过程。

第一轮：基础技术考察

面试官：你好，谢飞机，欢迎参加我们的面试。首先请简单介绍一下你的技术栈和经验。

谢飞机：面试官好！我主要用Java开发，Spring全家桶都会，数据库MySQL、Redis都用过，微服务也搞过。

面试官：好的，那我们开始第一轮。假设我们正在开发一个电商平台的商品服务，需要处理高并发场景下的商品查询和库存扣减。

问题1：你会如何设计这个服务的数据库表结构？需要考虑哪些关键字段？

谢飞机：呃...就商品表嘛，有id、名称、价格、库存这些字段。

面试官：那商品分类、SKU、规格属性、上下架状态这些不考虑吗？

谢飞机：哦对，还有这些，都要加上。

问题2：在高并发场景下，如何防止商品超卖？

谢飞机：可以用Redis锁吧，或者数据库乐观锁。

面试官：能具体说说实现方案吗？比如分布式锁怎么设计？

谢飞机：就是...用Redis的setnx命令，设置一个key，操作完再删除。

问题3：如果使用Redis缓存商品信息，如何保证缓存与数据库的一致性？

谢飞机：更新数据库的时候同时更新缓存。

面试官：那如果更新数据库成功，但更新缓存失败呢？或者并发更新时会出现什么问题？

谢飞机：这个...应该不会经常失败吧，失败了就重试。

第二轮：微服务与架构设计

面试官：看来你对基础概念有一定了解，但深度还需要加强。现在我们进入第二轮，假设我们的电商平台已经发展为微服务架构。

问题1：商品服务需要调用订单服务和库存服务，你会如何设计服务间的通信？

谢飞机：可以用HTTP调用，或者Feign客户端。

面试官：那如果订单服务宕机了，商品服务的调用会怎样？如何保证系统的可用性？

谢飞机：会报错吧...可以加个重试机制。

问题2：微服务架构下，如何实现分布式事务？比如用户下单需要同时扣减库存和创建订单。

谢飞机：可以用Spring的@Transactional注解。

面试官：这是本地事务，跨服务的事务呢？

谢飞机：那...用消息队列？

面试官：具体说说方案。

谢飞机：就是先发个消息，然后其他服务消费。

问题3：如何设计微服务的监控体系？需要监控哪些指标？

谢飞机：可以用Prometheus监控CPU、内存这些。

面试官：那业务指标呢？比如商品服务的QPS、接口响应时间、错误率？

谢飞机：这些...也可以监控，具体实现我还不太熟。

第三轮：系统优化与场景设计

面试官：好的，我们进入最后一轮。假设我们的电商平台遇到了双十一大促，流量是平时的100倍。

问题1：你会如何设计系统的限流和降级策略？

谢飞机：可以用Sentinel或者Hystrix做限流。

面试官：具体策略呢？比如商品详情页和下单接口的限流策略应该有什么不同？

谢飞机：商品页可以限流松一点，下单接口要严格一点。

问题2：如何优化商品详情页的加载速度？这个页面访问量最大。

谢飞机：加缓存，Redis缓存商品信息。

面试官：还有呢？静态资源如何优化？CDN怎么用？

谢飞机：图片可以放CDN，其他的...也可以用缓存。

问题3：如果数据库压力过大，你会如何分库分表？

谢飞机：按用户ID分表吧。

面试官：那商品数据呢？如果按用户ID分，用户查询所有商品怎么办？

谢飞机：这个...可以按商品ID分？

面试结束

面试官：好的，今天的面试就到这里。你对Java基础有一定了解，但在系统设计深度、架构思维和实际场景解决方案上还需要加强。特别是分布式系统、高并发处理和微服务治理方面。

谢飞机：谢谢面试官，我会继续学习的。

面试官：我们会综合评估，有结果了HR会通知你。

问题详解与学习指南

第一轮问题解析

问题1：电商商品表设计

业务场景：电商平台需要存储商品信息，支持多规格、多SKU、分类管理、上下架等复杂业务。

技术要点：

1. 核心表设计：
   • 商品表(product)：id、名称、主图、描述、类目ID、品牌ID、状态、创建时间等
   • 商品SKU表(product_sku)：id、商品ID、规格组合、价格、库存、销量等
   • 商品规格表(product_spec)：id、规格名、规格值
   • 商品分类表(category)：树形结构，支持多级分类
2. 设计考虑：
   • 支持商品多规格（颜色、尺寸等）
   • 库存精确到SKU级别
   • 价格历史记录
   • 商品上下架状态机

问题2：防止超卖方案

业务场景：秒杀活动或大促期间，防止同一商品被重复售卖。

技术要点：

1. 数据库层面：
   • 乐观锁：update时带版本号或库存条件
   • 悲观锁：select for update（性能较差）
2. 应用层面：
   • Redis分布式锁：Redlock算法或Redisson实现
   • Lua脚本保证原子性
3. 架构层面：
   • 库存预扣：下单时预扣库存，支付成功再实际扣减
   • 库存分段：将库存拆分到多个Redis实例

问题3：缓存一致性

技术要点：

1. Cache Aside模式：
   • 读：先读缓存，没有则读DB并写入缓存
   • 写：先更新DB，再删除缓存
2. 双写问题解决方案：
   • 延迟双删：更新DB后，延迟一段时间再删缓存
   • 消息队列：通过binlog+消息队列异步更新缓存
3. 一致性保证：
   • 设置缓存过期时间
   • 使用canal监听数据库变更

第二轮问题解析

问题1：服务通信与容错

技术要点：

1. 通信方式：
   • RESTful API + OpenFeign
   • gRPC（高性能场景）
   • 消息队列（异步解耦）
2. 容错机制：
   • 熔断器：Hystrix/Resilience4j
   • 降级：返回默认值或缓存数据
   • 限流：Sentinel/Guava RateLimiter
3. 服务发现：
   • Nacos/Eureka/Consul

问题2：分布式事务

技术要点：

1. 2PC/3PC：传统方案，性能较差
2. TCC模式：
   • Try：预留资源
   • Confirm：确认操作
   • Cancel：取消操作
3. SAGA模式：
   • 每个服务提供正向操作和补偿操作
   • 通过事件驱动执行
4. 消息队列最终一致性：
   • 本地消息表
   • RocketMQ事务消息

问题3：微服务监控

技术要点：

1. 指标监控：
   • JVM：堆内存、GC次数、线程数
   • 系统：CPU、内存、磁盘、网络
   • 业务：QPS、RT、错误率、业务指标
2. 链路追踪：
   • SkyWalking/Jaeger/Zipkin
   • TraceID贯穿全链路
3. 日志收集：
   • ELK Stack
   • 结构化日志

第三轮问题解析

问题1：限流降级策略

技术要点：

1. 限流算法：
   • 计数器法
   • 滑动窗口
   • 令牌桶
   • 漏桶
2. 分级限流：
   • 商品详情页：10000 QPS
   • 加入购物车：5000 QPS
   • 下单接口：1000 QPS
   • 支付接口：500 QPS
3. 降级策略：
   • 返回缓存数据
   • 返回兜底数据
   • 关闭非核心功能

问题2：页面性能优化

技术要点：

1. 多级缓存：
   • 浏览器缓存
   • CDN缓存
   • Nginx缓存
   • 应用缓存
   • 分布式缓存
2. 静态化：
   • 商品详情页静态化
   • SSR服务端渲染
3. 异步化：
   • 评论、推荐等异步加载
   • 图片懒加载

问题3：分库分表方案

技术要点：

1. 分片策略：
   • 范围分片：按时间或ID范围
   • 哈希分片：一致性哈希
   • 地理位置分片
2. 分库分表工具：
   • ShardingSphere
   • MyCat
3. 查询优化：
   • 建立全局索引表
   • 使用搜索引擎辅助查询

学习建议

1. 基础扎实：深入理解Java核心、JVM、并发编程
2. 框架精通：Spring生态、微服务组件
3. 架构思维：从单体到分布式，从同步到异步
4. 实战经验：参与真实项目，解决实际问题
5. 持续学习：关注新技术，保持技术敏感度

希望这篇面试实录能帮助Java开发者更好地准备大厂面试，避免成为下一个"谢飞机"！