Java开发面试实战：Spring Boot微服务与数据库优化案例分析
Java开发面试实战：Spring Boot微服务与数据库优化案例分析
引言
在互联网大厂的Java开发面试中，考察点通常涉及微服务架构设计、数据库性能优化以及核心JVM调优等多个技术栈。本文通过模拟面试场景，展示相关技术问题及详细解答，帮助求职者深入理解与实践。
面试场景背景
面试官针对一个基于Spring Boot的电商微服务系统，重点关注数据库访问性能和服务稳定性展开提问。
首轮提问
- 请简述Spring Boot微服务架构的优缺点？
- 如何利用Spring Data JPA实现数据持久化？请给出简单的代码示例。
- **谈谈常用的数据库连接池及其选择依据。
回答示例
Spring Boot支持快速搭建微服务应用，优势突出在于自动配置、社区活跃，但缺点是复杂系统调优较难。Spring Data JPA通过Repository接口简化数据库操作，示例代码：
@Repository
public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {}
数据库连接池推荐使用HikariCP，因为其性能优良且轻量。
二轮提问
- 如何使用Spring Cloud Netflix Eureka实现服务注册与发现？
- 数据库性能遇到瓶颈时有哪些优化手段？
- 请简述JVM内存模型及如何通过调优提升服务稳定性。
回答示例
Eureka作为服务注册中心，客户端通过@EnableEurekaClient注解实现注册。 数据库优化方法包括添加索引、SQL调优、读写分离和缓存技术。 JVM内存模型主要分为堆、栈等区块，调优参数如-Xms、-Xmx影响内存分配。
三轮提问
- 什么是分布式事务？Spring框架中如何处理分布式事务？
- 请解释什么是缓存穿透？如何防止它？
- 说说日志框架Log4j2的异步日志实现原理。
回答示例
分布式事务是跨多个服务的事务，Spring通过使用@Transaction或Seata框架来管理。 缓存穿透是指查询不存在的数据导致缓存失效，通过布隆过滤器等技术防止。 Log4j2支持异步日志，利用Disruptor提升性能，减少IO阻塞。
技术总结
本文涉及核心技术点包括Spring Boot微服务架构、Spring Data JPA、服务注册发现、数据库优化手段、JVM调优、分布式事务处理、缓存机制和日志优化。每个环节均配合对应代码和面试问答，切实帮助读者理解并掌握面试技术要点。