Java互联网大厂面试：Spring Boot与微服务架构的深度解析
Java互联网大厂面试：Spring Boot与微服务架构的深度解析
场景概述
在一家知名互联网大厂的会议室里，严肃的面试官老王正准备面试一位名叫小张的程序员。小张是个幽默风趣的求职者，但技术深度却有点"水"。以下是他们在面试中的对话场景。
第一轮：基础技术与Spring Boot入门
老王（面试官）： 小张，欢迎来面试！我们先从简单的问题开始吧。你能解释一下什么是Spring Boot，以及它与Spring Framework的主要区别吗？
小张（求职者）： 这还不简单！Spring Boot就是Spring的升级版嘛，有超级多的自动配置，开发起来更快！
老王： 嗯，回答还可以。不过具体一点，自动配置是通过什么实现的呢？
小张： 啊……这个嘛，好像是某种"魔法"，反正我用的时候都不用操心配置！
老王： （微微一笑）好吧，后面我会详细告诉你。接下来，你了解Spring Boot里如何实现自定义Starter吗？
小张： 啊？Starter？是不是像启动器一样的东西，按个按钮就能跑起来？
老王： （眉头微皱）那我们换个问题，Spring Boot如何与数据库交互？比如如何选择合适的数据源？
小张： 数据源啊，我用过HikariCP，配置文件里写上就行了！
老王： （点点头）不错，起码知道HikariCP。我们后续继续深入。
第二轮：微服务架构与API设计
老王： 小张，我们聊聊微服务吧。在Spring Cloud中，服务注册与发现是如何实现的？
小张： 这个我知道，用Eureka！Eureka是个大牛，能帮我们找到服务的位置！
老王： 那Eureka的心跳检查原理是什么呢？
小张： 心跳检查？是不是像医生听诊一样，检查一下服务还活着没有？
老王： （扶额）好吧，换个问题，微服务之间的API调用，你更推荐使用RestTemplate还是OpenFeign？
小张： RestTemplate吧，名字里有"Rest"，肯定是专门用来做REST API的！
老王： 你对OpenFeign了解吗？
小张： 啊……好像听过，但没用过。
老王： （耐心地解释）稍后我会给你讲清楚。最后一个问题，微服务中如何实现熔断机制？
小张： 熔断？是不是像电路短路一样，服务挂了就断开？
老王： （无奈）差不多吧，我们后面详细讨论。
第三轮：数据库与业务场景结合
老王： 小张，假设我们有一个电商场景，用户下单后需要同时更新库存与订单状态，你会如何设计数据库事务？
小张： 事务嘛，用Spring的@Transactional注解就可以了！
老王： 那如果分布式场景下呢？如何保证事务一致性？
小张： 分布式……是不是用分布式锁？
老王： （摇头）还有其他更好的方法，比如TCC或者Saga模式，你听说过吗？
小张： 啊……有点耳熟，但没用过。
老王： 好的，最后一个问题，如何优化高并发场景下的数据库连接池？
小张： 增大连接池的大小？
老王： （叹气）好吧，小张，今天就到这里，你回去等通知吧！
面试问题详解
1. 什么是Spring Boot？
Spring Boot是基于Spring Framework的快速开发框架，它通过自动配置（Auto Configuration）和嵌入式服务器等特性，简化了Spring应用的开发。
主要区别：
- Spring Framework需要大量XML或Java Config配置。
- Spring Boot通过
spring-boot-starter和自动配置减少了手动配置。
示例代码：
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}
2. Spring Cloud服务注册与发现
Spring Cloud的Eureka组件用于服务的注册与发现。
心跳检查原理： Eureka客户端定期发送心跳到Eureka Server，Server根据心跳判断服务是否存活。
示例配置：
server:
port: 8761
spring:
application:
name: eureka-server
eureka:
client:
register-with-eureka: false
fetch-registry: false
3. 分布式事务的一致性
在分布式场景下，常见的分布式事务解决方案包括：
- TCC（Try-Confirm-Cancel）： 对每个操作分为尝试、确认、取消三个阶段。
- Saga模式： 将事务拆分成多个子事务，通过补偿机制回滚。
示例代码（TCC实现）：
@TccTransaction
public void placeOrder(Order order) {
inventoryService.deductStock(order);
paymentService.processPayment(order);
}
4. 高并发场景下数据库连接池优化
优化数据库连接池的关键：
- 调整连接池大小。
- 使用HikariCP等高性能连接池。
- 配置连接池超时时间。
示例配置：
spring:
datasource:
hikari:
maximum-pool-size: 20
minimum-idle: 5
idle-timeout: 30000
通过以上问题与解答，相信读者对Spring Boot、微服务和数据库事务有了更清晰的理解。如果你还有疑问，欢迎留言讨论！