Java大厂面试实录：从Spring Boot到Kubernetes的全链路技术突围
Java大厂面试实录：从Spring Boot到Kubernetes的全链路技术突围
场景设定：某互联网大厂Java岗位终面现场
面试官（严肃脸）：谢飞机，欢迎来参加我们高级Java工程师的终面。先做个自我介绍吧。
谢飞机（挠头）：我叫谢飞机，人如其名，有点“飞”起来的感觉。干了5年Java开发，主要在电商和内容社区平台搞过项目，熟悉Spring全家桶，也用过Kafka和Redis，简历上写的都真实！
面试官：很好，那我们开始进入技术环节。第一轮，基础与架构。
第一轮：核心语言与平台 & Web框架（电商场景）
面试官：你之前做的是电商平台，说说你是怎么设计一个高并发下单接口的？
谢飞机：这个简单！我用Spring Boot + Redis缓存库存，再配合分布式锁防止超卖，最后通过RabbitMQ异步落库，保证订单不丢。
面试官（点头）：不错，思路清晰。那Redis如何解决缓存穿透问题？
谢飞机：加布隆过滤器啊，请求先走布隆过滤器，没命中就直接返回，避免打到数据库。
面试官（微笑）：很标准的回答。那如果要用JVM层面优化，你会关注哪些参数？
谢飞机：嗯……GC调优呗，比如用G1收集器，设置堆大小和停顿时间目标，还有监控Full GC频率。
面试官：很好，说明你有实际调优经验。继续。
第二轮：微服务与云原生 & 消息队列（AIGC场景）
面试官：现在公司要上线一个AIGC内容生成系统，用户上传文本，AI生成图文内容。这个系统怎么设计？
谢飞机：我理解是微服务拆分。前端调用API，后端用Spring Cloud Gateway做网关，然后有内容审核、AI生成、存储、通知几个服务。
面试官：很好。那服务间通信用什么？
谢飞机：OpenFeign + Ribbon，或者直接用gRPC，性能更好。
面试官：对。那消息队列怎么用？比如生成完成后发通知给用户？
谢飞机：用Kafka，生产者把消息发到topic，消费者订阅处理推送。
面试官：非常到位。那如果某个AI服务宕机，消息堆积怎么办？
谢飞机：……可以设置死信队列，或者用重试机制？
面试官（微微皱眉）：其实还可以用Resilience4j做熔断和限流，避免雪崩。你了解吗？
谢飞机：这个……好像听过名字，具体没用过。
面试官：没关系，后面可以补。继续。
第三轮：安全与缓存 & 监控运维（支付与金融服务）
面试官：现在要接入一个支付功能，涉及敏感数据，你怎么保证安全性？
谢飞机：用Spring Security + JWT认证，登录后生成token，每次请求带上，服务端校验签名。
面试官：很好。那JWT的密钥怎么管理？
谢飞机：放在配置文件里？或者用Vault？
面试官：更推荐使用Keycloak这种OAuth2服务器统一管理。不过你有思路，加分。
面试官：最后一个问题，系统上线后，怎么监控性能？
谢飞机：用Prometheus采集指标，Grafana画图，再配个告警规则。
面试官：很棒！还知道Jaeger做链路追踪，能定位慢请求。
面试官（站起身，微笑）：谢飞机，你的表现超出预期。虽然有些细节不够深入，但整体逻辑清晰，具备实战能力。我们会在3个工作日内通知结果，回家等消息吧。
技术解析与学习笔记（小白也能懂）
1. 高并发下单设计（电商场景）
- 核心思想：减少数据库压力，提升响应速度。
- 技术点：
- 使用
Spring Boot快速构建Web服务； Redis作为缓存层，预加载库存信息；Redis分布式锁（如Redisson）防止超卖；RabbitMQ异步写入订单表，解耦业务流程；- 使用
HikariCP连接池提升数据库访问效率。
- 使用
2. AIGC系统微服务架构设计
- 服务拆分：
Content-Service：接收请求，调用AI模型；Audit-Service：内容合规性检测；Storage-Service：保存生成内容（对象存储）；Notification-Service：推送提醒。
- 通信方式：
- 网关层：
Spring Cloud Gateway统一路由； - 服务间：
OpenFeign声明式调用； - 异步事件：
Kafka发布/订阅，实现削峰填谷； - 容错机制：
Resilience4j熔断+降级，保障系统稳定性。
- 网关层：
3. 支付系统安全设计
- 认证授权：
JWT用于无状态认证，携带用户角色信息；Spring Security集成JWT，自动校验Token；Keycloak或OAuth2中心化身份管理，支持多租户。
- 敏感数据保护：
- 数据传输加密：HTTPS + TLS；
- 敏感字段加密：
Bouncy Castle实现AES/GCM加密； - 密钥管理：使用
HashiCorp Vault或云KMS服务。
4. 全链路监控体系
- 指标采集：
Micrometer埋点，暴露HTTP、DB、Cache等指标；Prometheus拉取指标数据；
- 可视化：
Grafana搭建仪表盘，实时查看QPS、延迟、错误率；
- 链路追踪：
Jaeger或Zipkin记录请求链路，定位慢调用；
- 日志分析：
ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）集中收集日志，支持关键词搜索与异常预警。
5. 部署与CI/CD（K8s环境）
- 容器化：
- 使用
Docker打包应用镜像； - 编写
Dockerfile，指定JVM参数和启动命令；
- 使用
- 编排部署：
Kubernetes部署服务，配置HPA自动扩缩容；- 使用
ConfigMap和Secret管理配置与密钥；
- CI/CD流水线：
GitHub Actions或GitLab CI自动化测试、构建、推送镜像；- 部署到K8s集群，实现蓝绿发布或灰度发布。
✅ 小白建议：从Spring Boot起步，掌握Maven、JPA、Redis、Kafka，再逐步深入微服务、安全、监控，每一步都结合真实项目练手，才能真正“飞”起来！