Java面试实战：电商场景下的Spring Cloud微服务架构与缓存技术剖析
第一轮提问
面试官: 谢飞机，我们先从基础问题开始。请问你知道Spring Boot和Spring Cloud的区别吗？
谢飞机: 当然知道！Spring Boot主要用于快速构建独立运行的Spring应用，而Spring Cloud则是在Spring Boot的基础上实现分布式系统微服务化的一套工具集合。
面试官: 很好！那你能说说Spring Cloud中的Eureka的作用是什么吗？
谢飞机: Eureka是Netflix提供的一个服务注册与发现组件，它允许微服务在启动时将自己注册到Eureka服务器上，并且其他服务可以通过Eureka找到它们。
面试官: 不错！最后一个问题，Redis和Memcached有什么区别？
谢飞机: Redis支持数据持久化、多种数据结构存储（如字符串、列表、哈希等），并且性能非常高；而Memcached只支持简单的键值对存储，没有持久化功能。
第二轮提问
面试官: 好的，现在我们来聊聊稍微复杂一点的问题。假设你在设计一个电商系统，你会如何使用Spring Cloud进行微服务划分？
谢飞机: 我会按照业务模块划分，比如用户服务、订单服务、支付服务等，每个服务都独立部署并通过Eureka进行服务注册与发现。
面试官: 那么在高并发情况下，你如何保证系统的稳定性？
谢飞机: 可以使用Hystrix或Resilience4j来进行熔断和限流操作，同时利用Kubernetes进行容器编排和负载均衡。
面试官: 最后一个问题，如果需要对用户的购物车进行缓存，你会选择哪种缓存策略？
谢飞机: 我会选择Redis作为缓存，因为它的性能非常优秀，同时可以设置过期时间避免缓存污染。
第三轮提问
面试官: 现在我们来讨论一个更复杂的场景。假设你的电商系统需要处理大量商品库存更新，你会如何设计这个流程？
谢飞机: 我会使用消息队列，比如RabbitMQ或者Kafka，将库存更新请求放入队列中异步处理，从而减轻数据库的压力。
面试官: 如果库存更新失败了怎么办？
谢飞机: 可以通过消息队列的死信队列机制捕获失败的消息，并进行重试或者人工干预。
面试官: 好的，最后一个大问题。请描述一下你在实际项目中如何使用Prometheus和Grafana进行监控？
谢飞机: 在实际项目中，我会使用Prometheus采集各个微服务的指标数据，并通过Grafana展示这些数据，实时监控系统的健康状况。
面试官: 谢飞机，今天的面试就到这里，我们会尽快通知你结果，请回家等通知吧！
详细答案解析
- Spring Boot vs Spring Cloud: Spring Boot简化了Spring应用的开发和配置过程，而Spring Cloud提供了一整套解决方案用于构建分布式系统。
- Eureka作用: Eureka是一个服务注册与发现组件，帮助微服务之间相互发现并通信。
- Redis vs Memcached: Redis不仅支持更多数据结构和持久化功能，还具有更高的灵活性和扩展性。
- 微服务划分: 根据业务需求将系统拆分为多个独立的服务模块，便于维护和扩展。
- 高并发稳定性: 使用Hystrix/Resilience4j进行熔断限流，结合Kubernetes实现动态扩缩容。
- 购物车缓存策略: Redis因其高性能和丰富的功能成为首选缓存方案。
- 库存更新设计: 引入消息队列降低数据库压力，确保系统在高并发下的稳定性和可靠性。
- Prometheus与Grafana: Prometheus负责数据采集，Grafana负责可视化展示，两者结合能够全面监控系统的运行状态。