Java大厂面试实战：从Spring Boot到微服务架构的全链路技术拆解
Java大厂面试实战：从Spring Boot到微服务架构的全链路技术拆解
面试场景：某互联网大厂Java岗，面试官严肃，程序员谢飞机（水货）搞笑登场
第一轮：基础与框架能力考察
面试官：请介绍一下你对Spring Boot的理解。它相比传统Spring MVC有哪些优势？
谢飞机：嗯……Spring Boot就是个自动配置的Spring框架，不用写一大堆XML了，启动快，打包方便，还自带Tomcat！
面试官（微笑）：不错，回答得很到位，特别是提到了自动配置和内嵌服务器，这正是它的核心优势。那你能说说Spring Boot是如何实现自动配置的吗？
谢飞机：呃……通过@EnableAutoConfiguration注解，加上spring.factories文件里注册的自动配置类，然后Spring Boot就自己把Bean给塞进容器里了。
面试官（点头）：很好，你提到spring.factories，说明你确实有研究过源码。那如果我需要自定义一个自动配置类，应该怎么做？
谢飞机：加个@Configuration类，再用@ConditionalOnMissingBean保证不冲突，然后在META-INF/spring.factories里注册……啊，等等，这个路径是不是应该是spring.factories在resources目录下？
面试官（轻笑）：有点紧张了哈，不过方向是对的。注意是src/main/resources/META-INF/spring.factories。接下来我们进入第二轮。
第二轮：数据库与ORM深度提问
面试官：你在项目中用过MyBatis和JPA，能对比一下它们的设计理念和适用场景吗？
谢飞机：MyBatis更灵活，SQL写得清楚，适合复杂查询；JPA是面向对象的，用起来像操作实体，适合简单CRUD。
面试官：很好。那在高并发场景下，MyBatis如何避免N+1查询问题？
谢飞机：可以用@Results注解配合@One和@Many来实现关联查询，或者用resultMap做批量加载……但有时候还是容易漏掉，我上次就因为没加fetchType=JOIN导致性能爆炸。
面试官：很真实。那如果你要支持多数据源，比如主从库分离，MyBatis怎么处理？
谢飞机：用@DS("slave")注解切换数据源，或者通过DynamicDataSourceContextHolder动态设置……啊，其实我还没真正部署上线过，只是在本地测试过。
面试官（认真）：理解即可，关键是要知道思路。继续第三轮。
第三轮：微服务与云原生实战
面试官：假设你要设计一个电商系统的订单服务，如何保证分布式事务一致性？
谢飞机：用Seata的AT模式，或者消息队列异步补偿，比如MQ发消息，失败就重试……
面试官：很好，提到了消息队列补偿。那如果使用Kafka，如何确保消息不丢失、不重复？
谢飞机：生产者设置acks=all，分区副本数大于1，消费者手动提交offset，还有幂等性校验……
面试官：非常全面。那如果系统引入了Redis缓存，订单状态更新时如何保证缓存与数据库的一致性？
谢飞机：先更新DB，再删缓存，或者用延迟双删，或者发布事件让其他服务同步……但万一删除缓存失败呢？我之前就遇到过缓存脏数据的问题，后来加了监控才发现。
面试官（赞许）：思考很深入。虽然有瑕疵，但能看出你真正在实战中踩过坑。最后，感谢你的参与，回去等通知吧。
技术点总结：从面试题到实战落地
1. Spring Boot自动配置原理
- 核心机制：
@EnableAutoConfiguration+spring.factories - 自动配置类必须放在
META-INF/spring.factories中 - 条件注解如
@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean控制生效逻辑 - 实际应用：可自定义starter，封装通用功能（如日志审计、权限校验）
2. MyBatis多数据源与N+1问题解决
- 多数据源：通过
DynamicDataSourceRouting或注解方式切换 - N+1问题：使用
@Results+@One/@Many+fetchType=JOIN预加载 - 关联查询优化：
resultMap映射+association/collection标签
3. 分布式事务与缓存一致性方案
- 分布式事务：
- Seata AT模式（全局锁 + 本地事务回滚）
- 消息队列补偿（Kafka + 幂等消费 + 事务表）
- 缓存一致性：
- 先更新DB，再删除缓存（Cache Aside Pattern）
- 延迟双删（延时删除，防并发读旧缓存）
- 发布事件（Event-Driven），由监听器同步缓存
4. 高可用架构设计建议
- 数据库：主从分离 + 读写分离 + 连接池（HikariCP）
- 缓存：Redis集群 + 持久化 + 热点key保护
- 消息队列：Kafka分区 + ack机制 + 消费者组负载均衡
- 监控：Prometheus + Grafana + Jaeger链路追踪
✅ 小白学习建议：不要只背答案，要结合实际项目理解“为什么这么做”。每种技术都有适用边界，学会权衡才是高手。