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互联网大厂Java面试：从Spring Boot到分布式缓存的实战问答

场景描述

某互联网大厂正在招聘一名Java后端开发工程师，面试官是一位严肃但乐于引导的资深技术专家，而求职者是刚刚毕业的Java小白——超好吃。以下是他们在面试中的对话。

第一轮：Spring Boot基础与应用

面试官：超好吃，欢迎参加面试。我们先从简单的开始，Spring Boot你用过吗？它的核心特性是什么？

超好吃：用过！Spring Boot主要是为了简化Spring应用的开发，它提供了自动配置（AutoConfiguration）、嵌入式服务器（比如Tomcat）、以及简化的依赖管理。

面试官：很好！那如果我们要构建一个电商网站的商品展示模块，如何利用Spring Boot快速启动一个Web服务？

超好吃：我会创建一个Spring Boot项目，添加Spring Web依赖，定义一个@RestController，然后用@GetMapping暴露商品查询的API。

面试官：不错！问一个稍深入的问题：Spring Boot的自动配置是如何实现的？

超好吃：它通过spring.factories文件定义了一系列自动配置类，这些类会根据条件注解（如@ConditionalOnClass）判断是否启用。

面试官：回答得很好！

第二轮：微服务架构与服务治理

面试官：假设我们的电商系统需要支持商品推荐功能，但这个功能需要调用多个微服务，你如何设计它的服务调用？

超好吃：我会使用Spring Cloud，结合OpenFeign来简化微服务间的调用，同时通过Eureka实现服务注册与发现。

面试官：如果服务调用出现了延迟或失败，你会如何处理？

超好吃：我会引入Resilience4j来实现熔断和限流策略，保证系统的稳定性。

面试官：很好！那如何在商品推荐模块中实现分布式配置管理？

超好吃：可以使用Spring Cloud Config或者Apollo来管理分布式配置，动态更新配置而无需重启服务。

面试官：不错，思路清晰！

第三轮：分布式缓存与性能优化

面试官：我们的电商网站有一个热门商品榜单，访问量很大。为了提升性能，你会如何设计缓存方案？

超好吃：我会使用Redis作为缓存，结合Spring Cache实现数据的缓存与更新逻辑。

面试官：如果Redis挂了会怎么样？

超好吃：我会设计一个多级缓存方案，比如结合Caffeine作为本地缓存，尽量减少对Redis的依赖。

面试官：最后一个问题，Redis的持久化有哪几种方式？适合什么场景？

超好吃：Redis有RDB和AOF两种持久化方式。RDB适合数据恢复要求不高的场景，AOF适合需要更高数据一致性的场景。

面试官：很好，你的回答让我满意。

面试结束

面试官：今天的面试到这里就结束了，回去等通知吧！

技术总结与学习要点

1. Spring Boot核心特性

   • 自动配置：通过spring.factories和条件注解实现。
   • 嵌入式服务器：内置Tomcat、Jetty等，简化部署。
   • 简化依赖管理：基于Starter模块快速搭建。

2. 微服务架构设计

   • 服务调用：使用OpenFeign简化服务调用，结合Eureka实现服务发现。
   • 容错策略：Resilience4j支持熔断、限流和重试。
   • 配置管理：Spring Cloud Config或Apollo支持动态配置更新。

3. 分布式缓存与持久化

   • 缓存方案：Redis+Spring Cache支持分布式缓存，Caffeine可作为多级缓存。
   • 持久化方式：
     • RDB：定时快照，适合数据恢复要求不高的场景。
     • AOF：记录每次写操作日志，适合高一致性需求场景。

通过本文的场景化面试问答，希望让刚入门的Java开发者更好地理解核心技术点及其实际应用。