从0到1构建高并发电商系统：Java全栈开发者的实战经验分享

面试官（微笑着）：“你好，欢迎来到我们公司。我是今天的面试官，主要负责技术架构和系统设计方面的问题。你先简单介绍一下自己吧。”

应聘者（自信地）：“您好，我叫李明，28岁，本科毕业于浙江大学计算机科学与技术专业，有5年Java全栈开发经验。目前在一家中型互联网公司担任高级工程师，主要负责电商平台的后端开发和前端优化工作。”

面试官（点头）：“很好，那我们开始吧。”

面试官：“你熟悉Java SE，能说说Java 8之后的新特性吗？”

应聘者：“Java 8引入了很多新特性，比如Lambda表达式、Stream API、新的日期时间API等。其中Lambda表达式让代码更加简洁，而Stream API则提供了更强大的集合处理能力。”

面试官（微笑）：“不错，看来你对Java 8有一定了解。”

面试官：“JVM的内存模型是怎样的？你知道GC机制吗？”

应聘者：“JVM内存分为堆、方法区、栈、程序计数器和本地方法栈。GC机制主要分为标记-清除、标记-整理和复制算法，不同GC算法适用于不同的应用场景。”

面试官（鼓励）：“回答得非常全面，说明你对JVM有一定的理解。”

面试官：“你在项目中使用过Spring Boot，能谈谈你是如何设计RESTful API的吗？”

应聘者：“我们在项目中采用RESTful风格设计接口，每个资源都有唯一的URL，并且使用HTTP方法来区分操作类型，比如GET用于获取数据，POST用于创建数据。”

面试官（点头）：“非常好，这样设计既规范又易于维护。”

面试官：“你们团队使用的是Vue还是React？为什么选择这个框架？”

应聘者：“我们选择了Vue，因为它学习曲线相对平缓，而且生态丰富，配合Element Plus和Vant组件库，能够快速搭建出美观的界面。”

面试官（笑）：“看来你是个务实派。”

面试官：“在电商系统中，如何设计商品表和订单表？”

应聘者：“商品表需要包含商品ID、名称、价格、库存、分类等字段；订单表则包括订单ID、用户ID、商品ID、数量、下单时间等信息。同时，我们会使用外键关联这两个表。”

面试官（认真）：“你的思路很清晰。”

面试官：“你们使用的是MyBatis还是JPA？为什么？”

应聘者：“我们使用的是MyBatis，因为它的灵活性更高，可以自由编写SQL语句，适合复杂的查询场景。”

面试官（点头）：“这也是一个常见的选择。”

面试官：“你们是否采用微服务架构？如果是，是如何拆分服务的？”

应聘者：“是的，我们采用了Spring Cloud进行微服务拆分。将商品服务、订单服务、用户服务等独立出来，通过Feign进行远程调用。”

面试官（赞许）：“这说明你对微服务有实际经验。”

面试官：“你们是否使用Docker或Kubernetes？有什么好处？”

应聘者：“我们使用Docker进行容器化部署，Kubernetes用于管理容器集群。这样可以提高系统的可扩展性和稳定性。”

面试官（笑）：“看来你对云原生技术也有一定了解。”

面试官：“在电商大促期间，系统可能会出现高并发请求，你是如何应对的？”

应聘者：“我们通过Redis缓存热点商品信息，减少数据库压力；同时使用RabbitMQ进行异步处理，降低系统响应时间。”

面试官（认真）：“你的方案非常实用。”

面试官：“你们使用的缓存策略是什么？有没有考虑过缓存穿透和缓存雪崩？”

应聘者：“我们使用了本地缓存和分布式缓存相结合的方式。对于缓存穿透，我们使用布隆过滤器进行过滤；对于缓存雪崩，我们设置了随机过期时间。”

面试官（鼓励）：“你对缓存的理解非常深入。”

面试官：“你们是否有完善的单元测试？如何保证代码质量？”

应聘者：“我们使用JUnit 5进行单元测试，确保每个模块的功能都经过验证。同时，我们也进行了集成测试和性能测试。”

面试官（点头）：“这是一个良好的实践。”

面试官：“你们如何监控系统运行状态？有没有使用Prometheus或ELK？”

应聘者：“我们使用Prometheus和Grafana进行监控，同时使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日志分析。”

面试官（微笑）：“看来你对运维也有一定了解。”

面试官：“谢谢你今天的时间，你的回答非常详细，也展示出了扎实的技术功底。我们会尽快通知你结果。”

应聘者（感谢）：“谢谢您的时间，希望有机会加入贵公司。”

@RestController
@RequestMapping("/api/products")
public class ProductController {

    @Autowired
    private ProductService productService;

    // 获取所有商品
    @GetMapping
    public List<Product> getAllProducts() {
        return productService.getAll();
    }

    // 根据ID获取商品
    @GetMapping("/{id}")
    public Product getProductById(@PathVariable Long id) {
        return productService.getById(id);
    }

    // 创建商品
    @PostMapping
    public Product createProduct(@RequestBody Product product) {
        return productService.create(product);
    }

    // 更新商品
    @PutMapping("/{id}")
    public Product updateProduct(@PathVariable Long id, @RequestBody Product product) {
        product.setId(id);
        return productService.update(product);
    }

    // 删除商品
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteProduct(@PathVariable Long id) {
        productService.delete(id);
    }
}

<mapper namespace="com.example.mapper.ProductMapper">

    <select id="getAll" resultType="com.example.model.Product">
        SELECT * FROM products
    </select>

    <select id="getById" parameterType="long" resultType="com.example.model.Product">
        SELECT * FROM products WHERE id = #{id}
    </select>

    <insert id="create" parameterType="com.example.model.Product">
        INSERT INTO products (name, price, stock)
        VALUES (#{name}, #{price}, #{stock})
    </insert>

    <update id="update" parameterType="com.example.model.Product">
        UPDATE products
        SET name = #{name}, price = #{price}, stock = #{stock}
        WHERE id = #{id}
    </update>

    <delete id="delete" parameterType="long">
        DELETE FROM products WHERE id = #{id}
    </delete>

</mapper>

public class ProductCache {

    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    public ProductCache(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public Product getFromCache(Long productId) {
        String key = "product:" + productId;
        return (Product) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }

    public void setToCache(Long productId, Product product) {
        String key = "product:" + productId;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, product, 10, TimeUnit.MINUTES);
    }

    public void deleteFromCache(Long productId) {
        String key = "product:" + productId;
        redisTemplate.delete(key);
    }
}

@Component
public class OrderProducer {

    private final RabbitTemplate rabbitTemplate;

    public OrderProducer(RabbitTemplate rabbitTemplate) {
        this.rabbitTemplate = rabbitTemplate;
    }

    public void sendOrderMessage(Order order) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("order_exchange", "order.routing.key", order);
    }
}

通过这次面试，我们可以看到一位资深Java全栈开发者在多个技术领域的深厚积累。无论是后端架构、数据库设计，还是前端实现、缓存策略，他都能给出合理且高效的解决方案。同时，他也展示了良好的沟通能力和团队协作意识。如果你正在寻找一位具备实战经验的Java全栈工程师，那么像李明这样的候选人无疑是理想的选择。

一名Java全栈开发工程师分享他在电商系统中的技术经验，涵盖Spring Boot、Redis、微服务等核心内容。

前端

后端

Java全栈开发者分享电商系统开发实战经验，涵盖Spring Boot微服务架构、Redis缓存策略、RabbitMQ异步处理等核心技术。详解高并发场景下的数据库设计、ORM框架选型及容器化部署方案，提供完整RESTful API和MyBatis代码示例，助力构建高性能电商平台。

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