Java面试全记录：Spring Cloud+Kafka+Redis实战解析

人物设定

面试官：来自某互联网大厂资深架构师，着深灰色西装，手持MacBook Pro

候选人：张伟（随机生成），28岁，硕士，5年工作经验，曾就职于某电商公司，技术栈包含Spring Cloud、Kafka、Redis等

第一轮：基础功底

面试官：张伟，先简单介绍一下你的技术背景？

张伟：好的，我硕士毕业于XX大学计算机专业，有5年Java开发经验，主要做分布式系统开发，用过Spring Cloud、Kafka、Redis这些技术...

面试官：（点头）那说说Spring Cloud的组件有哪些？

张伟：嗯...有Eureka做服务发现，Ribbon做负载均衡，Feign做声明式调用，Zuul做网关，Config做配置中心...

面试官：不错，那说说服务雪崩效应怎么解决？

张伟：这个...应该是用Hystrix做熔断，还有限流算法比如令牌桶...

第二轮：进阶问题

面试官：那Kafka是怎么保证消息不丢失的？

张伟：啊，这个...生产者那边要设置acks为all，消费者要手动提交偏移量...

面试官：那如果消费者处理消息超时了怎么办？

张伟：（挠头）可能得设置一个重试机制，或者用死信队列...

第三轮：实战场景

面试官：假设我们要做一个秒杀系统，你会怎么设计？

张伟：这个...应该用Redis做缓存，把商品库存存在Redis里，用Lua脚本保证原子性...

面试官：那高并发下怎么防止超卖？

张伟：可以用Redis的原子操作，或者数据库乐观锁...

第四轮：系统设计

面试官：如果要实现一个分布式锁，你会怎么选型？

张伟：可能用Redis的SETNX命令，或者用Zookeeper...

面试官：那Redis分布式锁有什么问题？

张伟：啊...可能有死锁问题，需要设置过期时间...

第五轮：压轴问题

面试官：说说你之前做的最复杂的项目？

张伟：之前做过一个日活百万级的秒杀系统，用Spring Cloud做微服务，Kafka做异步处理，Redis做缓存...

面试官：那这个项目遇到什么挑战？

张伟：最大的挑战是高并发下的库存一致性，后来用Redis Lua脚本解决了...

面试官：好的，今天的面试就到这里，我们会尽快通知你结果。

附录：技术解析

Spring Cloud：微服务架构的核心组件，包含服务发现、配置中心、网关等

Kafka：分布式消息队列，保证消息不丢失需要配置acks=all和手动提交偏移量

Redis：常用作缓存和分布式锁，Lua脚本保证原子性操作

秒杀系统：核心在于库存一致性，常用方案有Redis缓存+Lua脚本、数据库乐观锁等

分布式锁：Redis SETNX和Zookeeper实现，需注意死锁问题