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用php做的网站有,穆棱seo,找网站建设公司好,seo的中文含义是面试官#xff1a;我们开始吧。你是谢飞机#xff1f; 谢飞机#xff1a;是的#xff01;我就是那个代码写得飞起#xff0c;Bug 修得更快的谢飞机#xff01; 面试官#xff08;皱眉#xff09;#xff1a;……先别起飞#xff0c;咱们今天聊聊电商秒杀系统。你用过…面试官我们开始吧。你是谢飞机谢飞机是的我就是那个代码写得飞起Bug 修得更快的谢飞机面试官皱眉……先别起飞咱们今天聊聊电商秒杀系统。你用过 Spring Boot 做高并发项目吗 第一轮基础技术栈考察 —— 秒杀系统的骨架Q1如果让你设计一个基于 Spring Boot 的商品秒杀系统你会怎么搭建核心模块A1谢飞机这个简单我用 Spring Boot 搭个 Web 项目加个RestController写个/seckill接口再连个 MySQL查库存、减库存搞定面试官……那你有没有考虑超卖问题Q2在高并发下多个请求同时减库存如何防止超卖A2谢飞机啊超卖不会吧我数据库字段设成int不就行了……最多卖完为止。面试官那如果库存是 1001000 个人同时抢数据库层面怎么保证不超卖A2补答含糊呃……我可以加个synchronized锁整个方法或者用 Redis 先扣一下好像是这么回事……面试官接近了。你可以继续。Q3MySQL 中如何通过 SQL 实现乐观锁防止超卖A3谢飞机乐观锁是不是像谈恋爱一样相信别人不会改SQL……我试过UPDATE product SET stock stock - 1 WHERE id 1 AND stock 0应该可以吧面试官✅ 正确。这就是典型的 CAS 操作利用数据库行锁和条件更新避免超卖。不错进入下一轮。 第二轮中间件进阶 —— 高并发下的流量削峰与异步处理Q4如果瞬时 10 万请求涌入你的服务直接打到数据库会怎样A4谢飞机嗯……数据库可能就“噶了”。我听说可以用 Redis 缓存库存先从 Redis 扣再异步同步到数据库。面试官很好。那 Redis 如何防止扣成负数比如库存 100来了 120 个请求。Q5你如何用 Redis 原子操作实现库存预扣A5谢飞机我用DECR命令每次减一Redis 是单线程嘛天然原子性面试官但如果要判断库存是否足够呢DECR会直接减到负数。A5补答挠头那……我先GET一下大于 0 再DECR面试官非原子操作会有并发问题。提示Lua 脚本或DECRBY配合条件A5最终支吾呃……好像 Redis 有个啥脚本语言……我回去再查查……面试官没关系。接下来扣完库存后订单怎么生成Q6如何解耦下单逻辑避免阻塞主线程A6谢飞机我知道用消息队列比如 Kafka把秒杀成功的消息发进去后面慢慢创建订单面试官✅ 很好。那 Kafka 如何保证消息不丢失A6补答自信Kafka 有副本机制我配replication.factor3还有acksall这样 leader 和 follower 都写成功才算成功面试官不错。那消费者重复消费怎么办A6最终卡壳重复……消费我让消费者自己判断比如查数据库有没有这个订单……面试官对幂等性设计。可以接受。 第三轮系统设计与稳定性 —— 监控、降级与安全Q7如果 Redis 宕机了秒杀系统还能用吗A7谢飞机不能用了……那不就完了面试官有没有预案比如本地缓存A7补答灵光一闪哦我可以用 Caffeine 做本地缓存但数据一致性咋办……面试官可以结合多级缓存但要注意缓存穿透、击穿、雪崩。你说说缓存击穿是什么A8谢飞机击穿是不是缓存里没有数据库被疯狂查我加互斥锁比如用 Redis 的SETNX……Q9如何监控整个链路的性能比如哪个环节慢了A9谢飞机我用日志System.out.println(开始……结束)面试官……生产环境这么干A9补答尴尬呃我们项目用了 Prometheus Grafana还集成了 Micrometer监控 JVM 和接口耗时。面试官那分布式链路追踪呢A9最终蒙圈链路追踪是不是……看日志时间戳面试官有了解 Jaeger 或 Zipkin 吗A9摇头没用过但听说过……面试官最后一个问题秒杀接口如何防刷比如有人用脚本疯狂请求。Q10如何实现接口限流A10谢飞机我用 Redis 漏桶算法或者……Spring Cloud Gateway 配置限流规则面试官具体点比如用 Resilience4jA10最终结巴Resilience……4j我只用过 Hystrix……限流阈值……配置一下……面试官嗯整体还可以。今天先到这里你先回去吧我们后续 HR 会联系你。谢飞机好的我回去等通知小声希望不是“回家等通知”……✅ 真实答案解析电商秒杀系统的技术全景图业务场景电商大促秒杀秒杀是典型的高并发、低延迟、强一致性的业务场景。核心目标是防止超卖抗住高并发保障系统稳定可监控、可运维技术点详解1. 防止超卖数据库乐观锁UPDATE product SET stock stock - 1 WHERE id ? AND stock 0;利用 WHERE 条件 更新影响行数判断是否成功结合 Spring 的Transactional保证事务2. 流量削峰Redis 预减库存使用 Lua 脚本保证原子性local stock redis.call(GET, seckill:stock: .. KEYS[1]) if tonumber(stock) 0 then return -1 else return redis.call(DECR, seckill:stock: .. KEYS[1]) end通过EVAL命令执行避免GET DECR的并发问题3. 异步化Kafka 解耦订单创建秒杀成功后发送消息到 Kafka Topic订单服务作为消费者异步创建订单支持重试和死信队列幂等性设计订单表加唯一索引用户ID商品ID4. 多级缓存架构L1Caffeine 本地缓存速度快但有副本不一致风险L2Redis 集群统一存储支持持久化缓存穿透布隆过滤器 or 缓存空值缓存击穿互斥锁Redis SETNX缓存雪崩随机过期时间 高可用集群5. 限流与降级限流Resilience4j 速率限制器RateLimiter或 Sentinel降级Hystrix 或 Resilience4j Fallback返回“活动太火爆请稍后再试”6. 分布式追踪集成Sleuth Zipkin或OpenTelemetry每个请求生成 TraceId贯穿网关、服务、DB、MQ便于定位性能瓶颈7. 安全防护接口限流API Gateway 层限流如 Spring Cloud Gateway防脚本刷单验证码滑块、设备指纹、用户行为分析权限控制JWT OAuth2确保用户合法8. 监控体系MetricsMicrometer Prometheus GrafanaQPS、响应时间、错误率LogsELK StackLogback → Kafka → Elasticsearch → KibanaTracesJaeger / Zipkin总结一个完整的秒杀系统不仅仅是写个接口而是涉及Spring Boot快速开发Redis缓存与原子操作Kafka异步解耦MySQL乐观锁控制库存Resilience4j / Sentinel限流降级Prometheus Grafana Zipkin全链路监控这才是大厂 Java 工程师的真实能力要求。面试官内心OS这小伙子基础还行中间件知道些深度不够……但态度不错建议二面补底层原理。