场景设定

• 公司与项目背景: 某头部电商公司，正在紧急招聘资深Java工程师，以支持其新上线的“双十一商品推荐与库存同步”项目。该项目旨在通过AI实时分析用户行为并动态调整商品推荐策略，同时确保高并发场景下的库存数据一致性，预计将面临巨大的系统压力和数据一致性挑战。
• 角色设定:
  • 面试官 (李姐): 该电商平台的架构核心，技术功底深厚，风格严谨，擅长通过业务痛点考察求职者的系统设计能力和分布式系统实战经验。
  • 求职者 (小曾): 一位工作三年的Java开发者，对各类技术框架如数家珍，简历中频繁提及AIGC、Spring Cloud等热点技术，口头禅是“这个我了解，不就是那个XXX嘛”，但缺乏对分布式系统底层原理的深入理解。

提问的技术栈如下（供AI参考）：

Java SE (8/11/17), Spring Boot, Spring Cloud, Redis, Kafka, 分布式锁 (Redisson/ZooKeeper), 事务 (Seata/本地消息表), 微服务治理 (OpenFeign/Consul), 高并发 (Guava/Netty), 监控 (Prometheus+Grafana), CI/CD (Jenkins), AIGC (推荐算法模型)

面试对话实录

第一轮：基础热身与项目破冰

李姐: “小曾，先说说你之前负责的‘商品推荐系统’，主要用了哪些技术栈？高并发情况下，你是如何解决库存超卖问题的？”
小曾: “这个系统我用了Spring Boot和Redis，推荐部分用了协同过滤算法。库存超卖的话，我这边用了Redis的SETNX命令，实现分布式锁。”
李姐: “不错。但双十一场景下QPS可能高达百万，仅用SETNX能行吗？有没有考虑过锁的粒度和性能瓶颈？”

李姐: “你简历里提到用Spring Cloud进行服务治理，那你在微服务间调用时，如何保证事务的一致性？”
小曾: “我了解Seata，可以解决分布式事务问题。”
李姐: “Seata的全局事务真的适合所有场景吗？有没有想过本地消息表的双向补偿方案？”

第二轮：系统设计与场景深挖

李姐: “假设每个商品库存只有1000件，但有10万并发请求抢购，你打算如何设计库存同步方案？”
小曾: “我会用Redis缓存库存，同时用Kafka异步同步到数据库。”
李姐: “Kafka能保证100%不丢消息吗？如果消费者卡死，库存数据会一致吗？”
小曾: “这个……我可以用事务消息，但好像Spring Cloud版本不支持啊……”

李姐: “那聊聊Spring Cloud的负载均衡，默认是轮询吗？如果后端服务实例有性能差异，怎么办？”
小曾: “可以用权重轮询啊，在Nacos里配置权重。”
李姐: “权重怎么动态调整？如果某个服务实例崩溃，权重还能自动下线吗？”

第三轮：架构思考与前沿视野

李姐: “你简历里写了AIGC推荐，那AI模型更新后，如何快速热部署不中断服务？”
小曾: “可以用Spring Cloud的蓝绿部署啊。”
李姐: “蓝绿部署适用于所有AI场景吗？如果模型推理延迟波动很大，用户体验会好吗？”

李姐: “最后一个问题，如果系统出现雪崩，你会优先保库存还是推荐服务？”
小曾: “……我会加限流降级，但优先级我拿不准……”

面试结尾话术:
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：电商高并发场景下，如何解决库存超卖问题？

• 考察点: 分布式锁的实现、锁的粒度权衡、高并发性能优化。
• 标准答案:
  1. Redis分布式锁: 使用SETNX+过期时间实现，但需注意锁的公平性（如使用Lua脚本）。
  2. 数据库锁: 在数据库层面使用乐观锁（版本号）或悲观锁（SELECT ... FOR UPDATE），但数据库写入压力巨大。
  3. 本地消息表+补偿事务: 将库存扣减操作和消息写入放在同一个本地事务中，通过Kafka异步补偿。
• 方案对比与权衡:
  • SETNX适用于读多写少场景，但可能存在锁竞争；数据库锁强一致性但性能瓶颈明显；本地消息表牺牲一致性换取可用性。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 锁的粒度控制：避免过粗（影响并发）或过细（锁冲突多）；可按商品类目分锁。
  • 降级策略：超卖一定数量后，通过熔断降级，优先保障核心交易链路。

问题2：微服务间调用如何保证事务一致性？

• 考察点: 分布式事务方案的适用场景、Seata的原理及局限性。
• 标准答案:
  1. 强一致性方案: Seata（两阶段提交/三阶段提交）、TCC（Try-Confirm-Cancel）。
  2. 最终一致性方案: 本地消息表+异步补偿、Saga模式。
• 方案对比与权衡:
  • Seata适合金融等强一致性场景，但性能开销大；Saga模式适用于长事务场景，但需手动处理补偿逻辑。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 避免过度使用分布式事务，优先通过业务补偿（如定时任务）解决；服务间调用建议使用异步消息（Kafka/RabbitMQ）解耦。

问题3：Kafka消息丢失的场景如何处理？

• 考察点: 消息队列的可靠性保证、幂等性设计。
• 标准答案:
  1. 生产者端: 开启幂等性（设置消息ID），保证重复消费不导致业务问题。
  2. 消费者端: 使用事务性消费者（如Kafka 2.8+），确保消费成功后ack。
  3. 数据一致性: 库存扣减与消息写入需在同一个本地事务中。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 避免简单依赖offset重试，可能导致已处理消息重复消费；设计幂等幂结构的业务逻辑（如支付场景）。

问题4：Spring Cloud负载均衡的动态调整策略？

• 考察点: 服务治理的实战经验、容错机制设计。
• 标准答案:
  1. 动态权重调整: 通过Nacos/Eureka动态更新服务实例权重。
  2. 健康检查: 结合熔断降级（Hystrix/Sentinel），自动剔除故障实例。
  3. 服务版本化: 通过请求路径或参数区分版本，平滑升级。
• 常见陷阱与最佳实践:
  • 避免静态权重导致冷启动问题；健康检查频率需权衡资源消耗；优先使用Istio等更灵活的网关方案。