Java大厂面试真题:谢飞机的技术挑战
Java大厂面试真题:谢飞机的技术挑战
场景一:电商场景
面试官:在电商项目中,我们通常需要处理大量的并发请求。请谈谈你对JVM调优的理解。
谢飞机:嗯,JVM调优主要是为了提高程序的性能和稳定性。比如,我们可以调整堆内存大小、垃圾回收器的选择等。
面试官:很好!那么在Spring Boot中如何实现异步处理以提高系统的响应速度?
谢飞机:哦,这个我知道。可以使用@Async注解来实现方法的异步调用,这样可以让主线程不被阻塞。
面试官:不错!接下来,如果我们要处理订单超时未支付的情况,你会怎么设计?
谢飞机:嗯,这可能需要用到定时任务或者消息队列吧。比如说,用RabbitMQ发送一个延迟消息,在一定时间后检查订单状态。
场景二:内容社区与UGC
面试官:假设我们现在有一个内容社区,用户上传的内容需要审核。请问你会如何设计这个审核流程?
谢飞机:我觉得可以用工作流引擎,比如Activiti或者Camunda。不过具体怎么用我还不是很清楚...
面试官:那你知道在Spring Data JDBC中如何进行复杂的查询吗?
谢飞机:这个嘛...好像可以通过自定义查询语句,然后在Repository里写SQL。
面试官:很好!如果我们需要缓存热点数据,你会选择哪种缓存技术?为什么?
谢飞机:应该选Redis吧,因为它支持的数据类型多,而且性能也不错。
场景三:AIGC
面试官:现在我们要开发一个基于AI生成内容的应用,请问你会考虑哪些技术栈?
谢飞机:呃,我只知道Spring AI好像能整合一些AI模型,其他的不太清楚...
面试官:那好,如果你要将生成的内容保存到数据库,并且保证高并发下的性能,你会怎么做?
谢飞机:可能需要用ORM框架,比如Hibernate或MyBatis,再加上连接池如HikariCP。
面试官:最后一个问题,如果你的应用需要记录详细的日志,并且能够实时监控这些日志,你会选择什么工具?
谢飞机:我想应该是ELK Stack吧,Elasticsearch、Logstash和Kibana组合起来做日志分析。
答案解析
- JVM调优:主要涉及内存管理和垃圾回收机制。合理设置Xms和Xmx参数,选择合适的GC算法(如G1)可以显著提升性能。
- Spring Boot异步处理:通过@EnableAsync启用异步功能,再在方法上使用@Async注解即可实现非阻塞调用。
- 订单超时处理:利用消息队列的延迟消息特性,例如RabbitMQ的TTL+死信队列,或者Kafka的定时器。
- 内容审核流程:可以采用工作流引擎来管理审批流程,也可以结合规则引擎(如Drools)来进行自动化判断。
- Spring Data JDBC复杂查询:除了基本CRUD操作外,还可以编写原生SQL并通过@Query注解执行。
- Redis缓存:作为NoSQL解决方案之一,Redis提供了丰富的数据结构以及持久化选项。
- AI生成内容存储:考虑到高性能需求,选用高效的ORM框架配合优秀的连接池是非常重要的。
- 日志监控:ELK Stack是一个流行的选择,它允许集中收集、搜索并可视化日志信息。
希望这次面试经历对你有所帮助!