场景设定

• 公司与项目背景:
  某头部电商平台，正在紧急招聘资深Java工程师，以支持其年度大促活动的后端系统。该项目旨在通过高并发订单处理、实时库存同步和精准营销推送，应对数百万用户的瞬时访问峰值。

• 角色设定:

• 面试官 (李姐): 该电商平台的架构负责人，技术功底深厚，擅长通过业务痛点考察求职者的系统设计能力和实战经验。

• 求职者 (小曾): 一位工作三年的Java开发者，对分布式系统概念如数家珍，简历中充斥着Spring Cloud、Redis等名词，但缺乏实际项目落地经验。

提问的技术栈如下（供AI参考和选用）

Java SE (8/11/17), Jakarta EE, JVM, Maven, Gradle, Spring Boot, Spring MVC, Spring WebFlux, Spring Cloud, Redis, Kafka, MyBatis, MySQL, HikariCP, Seata, 分布式锁, gRPC, OpenFeign, Resilience4j, Spring Security, ELK Stack, Grafana, Docker, Kubernetes

面试对话实录

第一轮：基础热身与项目破冰

李姐: "小曾，你简历里提到负责过电商订单模块，能详细说说当时系统的高并发量是多少？你是如何应对库存超卖问题的？"
小曾: "这个我了解，不就是用Redis做分布式锁嘛，加个setnx就能保证原子性。"
李姐: "不错。那如果Redis集群挂了，你的锁机制还可靠吗？有没有考虑过降级方案？"
小曾: "呃...这个...可以用数据库悲观锁，但性能会下降很多。"
李姐: "思路是对的。但电商大促时数据库压力更大，你考虑过其他方案吗？"

李姐: "你们系统订单和库存是否通过同一个数据库事务保证一致性？"
小曾: "这个...我们用了Seata分布式事务，好像挺流行的。"
李姐: "Seata真的适合所有场景吗？你能解释一下TCC和SAGA模式的区别吗？"

第二轮：系统设计与场景深挖

李姐: "假设订单量峰值达到10万TPS，你如何设计库存秒杀系统，避免雪崩？"
小曾: "可以用消息队列异步扣减，加上Redis缓存预热。"
李姐: "很好。那如果缓存和数据库数据不一致，你会怎么处理？本地消息表和Kafka哪种方式更优？"
小曾: "本地消息表简单，但数据同步慢；Kafka更可靠，但需要额外开发补偿机制。"
李姐: "思路是对的。但Kafka的延迟和消息丢失问题，你们如何保证？"

李姐: "你们如何解决分布式事务中的ABA问题？"
小曾: "这个...好像用版本号可以解决？"
李姐: "版本号只是部分方案。你能详细说说2PC和TCC的适用场景吗？"

第三轮：架构思考与前沿视野

李姐: "如果你们引入Spring Cloud Alibaba，微服务治理中，Nacos和Consul你会选哪个？为什么？"
小曾: "Nacos更简单，社区更大。"
李姐: "但Consul的强一致性更适合金融级应用。你能对比下两者的数据模型和一致性协议吗？"
小曾: "呃...这个..."（沉默）

李姐: "最后一个问题，如果未来系统要接入AI客服，你会如何设计API网关和实时消息流转？"
小曾: "这个...用Spring Cloud Gateway吧，加个WebSocket协议？"
李姐: "AI场景对延迟要求极高，你觉得WebSocket能满足所有场景吗？"

李姐: "好的，小曾。今天聊的差不多了，我们对你的情况有了基本的了解。你先回去等通知吧，我们会在一周内给你答复。"

技术深度解析

问题1：小曾，你简历里提到负责过电商订单模块，能详细说说当时系统的高并发量是多少？你是如何应对库存超卖问题的？

• 考察点: 分布式锁的实现原理、高并发场景下的解决方案设计能力。
• 标准答案:
  1. 分布式锁方案:
     • Redis SETNX + EXPIRE实现简单分布式锁，但需注意锁的续期和集群脑裂问题。
     • 更可靠的方案是使用Redisson或RedLock算法，支持锁自动续期和分片锁。
  2. 降级策略:
     • 库存不足时，通过消息队列异步扣减，避免同步阻塞。
     • 使用熔断器（如Hystrix）限流，防止雪崩。
  3. 数据库优化:
     • 为库存表添加唯一索引，拦截重复下单。
     • 使用数据库乐观锁（版本号）或悲观锁，但需注意事务隔离级别。
• 方案对比与权衡:
  • SETNX vs 分布式锁框架:
    • SETNX简单但易出错（未续期、脑裂），适合低并发场景。
    • Redisson/RedLock更可靠，但引入额外依赖。
  • 同步 vs 异步扣减:
    • 同步阻塞严重，异步需配合补偿机制（如定时任务查重）。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 锁超时时间需大于业务处理时间，避免死锁。
  • 使用分布式ID生成器（如Snowflake）避免数据重复。

**问题2：你们系统订单和库存是否通过同一个数据库事务保证一致性？"

• 考察点: 分布式事务的理论与实践、常见解决方案的优劣。
• 标准答案:
  1. Seata方案:
     • TCC模式：全链路需要预留资源（如库存冻结），但可用性差。
     • SAGA模式：通过本地事务+补偿事务实现，可用性高但一致性有延迟。
  2. 最终一致性方案:
     • 消息队列（如Kafka）异步通知，通过业务ID查重。
     • 本地消息表+定时补偿，保证99.99%一致性。
• 方案对比与权衡:
  • Seata vs 消息队列:
    • Seata适合强一致性需求（金融、订单），但开发复杂。
    • 消息队列适合高可用场景，但需额外开发补偿逻辑。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 避免长事务，减少锁资源占用。
  • 补偿事务需幂等设计，防止重复执行。

（后续问题解析省略，结构相同，可按需补充）