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Java面试现场：Spring Boot+Redis+MySQL在电商场景下的技术深度剖析

news 2025/8/30 9:10:10

Java面试现场：Spring Boot+Redis+MySQL在电商场景下的技术深度剖析

面试场景设定

面试官：某互联网大厂技术专家，严肃专业 面试者：谢飞机，自称"三年经验"的Java程序员，技术基础一般但性格幽默 业务场景：大型电商平台-商品详情页系统优化

第一轮：基础架构与业务理解

问题1：电商商品详情页系统，你会如何设计技术架构？

面试官：谢飞机，假设我们要设计一个日PV千万级的电商商品详情页系统，你会选择哪些技术组件？

谢飞机：呃...这个简单！用Spring Boot做Web框架，MySQL存商品数据，Redis做缓存，Nginx做负载均衡，完美！

面试官：（点头）基础思路正确。那为什么选择Spring Boot而不是其他框架？

谢飞机：因为...Spring Boot配置简单啊，自动装配，starter依赖，写起来快！

面试官：不错，确实开发效率高。那MySQL表结构你会怎么设计？

问题2：商品数据表设计需要考虑哪些因素？

谢飞机：就一个商品表呗，id、name、price、description这些字段。

面试官：考虑过字段类型优化吗？比如价格用什么类型？

谢飞机：用double啊，小数嘛！

面试官：（皱眉）电商场景用double会有精度问题，建议用DECIMAL(10,2)。还有，大文本字段如何处理？

谢飞机：啊...这个...存MySQL的TEXT类型？

问题3：如何应对高并发读取？

面试官：日PV千万，峰值QPS可能达到几千，怎么优化？

谢飞机：加Redis缓存！把商品信息都缓存起来。

面试官：缓存策略呢？缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩怎么解决？

谢飞机：（挠头）这个...加个过期时间？用布隆过滤器？具体...记不太清了。

第二轮：缓存与性能优化

问题4：Redis缓存具体如何设计？

面试官：说说你的Redis键设计和使用方案。

谢飞机：key就用"product:" + 商品ID，value存JSON字符串。

面试官：JSON序列化用什么库？考虑过序列化性能吗？

谢飞机：Jackson吧，大家都用这个。性能...应该还行？

面试官：Jackson确实不错。那缓存过期时间设多久？

谢飞机：设个5分钟？10分钟？

问题5：如何保证缓存与数据库的一致性？

面试官：商品价格更新后，怎么确保缓存是最新的？

谢飞机：更新数据库后删掉缓存？或者...更新缓存？

面试官：具体方案？先更新数据库还是先删除缓存？

谢飞机：（支支吾吾）这个...好像有两种方案，具体区别记不清了...

问题6：除了Redis，还有哪些性能优化手段？

面试官：考虑过CDN、页面静态化吗？

谢飞机：CDN知道，就是把静态资源放到边缘节点。页面静态化...是不是生成HTML文件？

面试官：对的。商品详情页变化不频繁，可以考虑静态化+增量更新。

第三轮：深入技术与异常处理

问题7：如何设计商品库存扣减？

面试官：秒杀场景下，库存扣减要注意什么？

谢飞机：用Redis原子操作？decrement命令？

面试官：Redis的decrement是原子性的，但还要考虑后续的订单创建等操作，需要分布式事务。

谢飞机：分布式事务...用Seata？或者消息队列？

问题8：系统监控怎么做？

面试官：如何监控这个系统的健康状态？

谢飞机：用Spring Boot Actuator？看日志？

面试官：Actuator可以，还要结合Prometheus监控指标，Grafana做仪表盘。关键指标包括QPS、响应时间、错误率等。

问题9：遇到缓存宕机怎么办？

面试官：如果Redis集群整个宕机，系统如何降级？

谢飞机：这个...直接读数据库？但数据库可能扛不住啊...

面试官：需要有熔断机制，本地缓存作为二级缓存，限流保护数据库。

面试结束

面试官：好的，今天的面试就到这里。你的基础概念掌握得还可以，但在分布式系统、高并发场景下的实战经验还需要加强。回去等我们HR的通知吧。

谢飞机：谢谢面试官！我会继续学习的！

技术知识点详解与答案

问题1答案：电商商品详情页架构设计

业务场景：电商商品详情页需要承受高并发读取，要求响应快、可用性高。

技术方案：

Spring Boot：快速开发，自动配置，内嵌Tomcat
MySQL：商品主数据存储，采用InnoDB引擎
Redis集群：缓存热点商品数据，减少数据库压力
Nginx：负载均衡，静态资源缓存
CDN：图片、CSS、JS等静态资源加速
消息队列：异步处理数据更新

问题2答案：商品表设计优化

业务需求：商品信息包含基础属性、扩展属性、富文本描述等

技术细节：

CREATE TABLE product (id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(200) NOT NULL COMMENT '商品名称',price DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '价格',-- 使用DECIMAL避免浮点数精度问题stock INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '库存',description TEXT COMMENT '商品描述',-- 大文本单独存储，避免影响主表查询性能status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '状态',create_time DATETIME NOT NULL,update_time DATETIME NOT NULL,INDEX idx_status (status),INDEX idx_update_time (update_time)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4;

问题3答案：高并发缓存策略

缓存设计：

Redis键设计：product:{id} 或 product:detail:{id}
缓存时间：5-30分钟，根据商品更新频率调整
序列化：Jackson配置优化，避免循环引用

缓存问题解决方案：

缓存穿透：布隆过滤器+空值缓存
缓存击穿：互斥锁+热点数据永不过期
缓存雪崩：随机过期时间+集群部署

问题4答案：Redis详细配置

Spring Boot配置：

spring:redis:host: redis-clusterport: 6379password: ${REDIS_PASSWORD}lettuce:pool:max-active: 8max-wait: -1msmax-idle: 8min-idle: 0

缓存注解使用：

@Cacheable(value = "product", key = "#id")
public Product getProductById(Long id) {return productMapper.selectById(id);
}@CacheEvict(value = "product", key = "#product.id")
public void updateProduct(Product product) {productMapper.updateById(product);
}

问题5答案：缓存一致性方案

常用方案：

先更新数据库，再删除缓存（推荐）
先删除缓存，再更新数据库
基于binlog的异步更新（ Canal + MQ ）

最终一致性保障：

重试机制
消息队列确保操作最终执行
版本号或时间戳判断数据新鲜度

问题6答案：多级缓存架构

完整缓存体系：

浏览器缓存：静态资源Cache-Control
CDN缓存：全球加速
Nginx缓存：反向代理缓存
Redis缓存：应用层缓存
本地缓存：Caffeine/Guava Cache
数据库缓存：InnoDB Buffer Pool

问题7答案：库存扣减方案

秒杀库存设计：

// Redis Lua脚本保证原子性
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) >= ARGV[1] then " +"return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) " +"else return -1 end";// 预扣库存
Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),Collections.singletonList("stock:" + productId),String.valueOf(quantity)
);

分布式事务：