Java面试全攻略：Spring生态与微服务架构实战
Java面试全攻略：Spring生态与微服务架构实战
面试现场：技术终面室
面试官：谢飞机同学，请坐。今天我们将围绕Spring生态和微服务架构进行技术评估。 谢飞机：（紧张地搓手）面试官好！我对Spring全家桶特别熟悉，Boot、Cloud、Security...名字我都能背！
第一轮：Spring核心技术
面试官：请详细描述Spring Boot的自动配置原理，以及如何实现一个自定义starter？ 谢飞机：（眼睛一亮）自动配置就是@EnableAutoConfiguration注解！它会扫描META-INF/spring.factories里的配置类！自定义starter需要创建autoconfigure模块，写@Configuration类，再在spring.factories里注册！ 面试官：（点头）不错。Spring Bean的生命周期有哪些阶段？如何实现Bean的延迟初始化？ 谢飞机：创建实例→设置属性→初始化回调→使用→销毁回调！延迟初始化用@Lazy注解！对，就是这样！ 面试官：Spring事务的传播机制有哪些？什么情况下事务会失效？ 谢飞机：（挠头）传播机制有REQUIRED、REQUIRES_NEW...大概七种！事务失效...非public方法？对，还有自调用！ 面试官：Spring Security和Shiro的核心区别是什么？如何实现基于RBAC的权限控制？ 谢飞机：Security功能更全，Shiro更轻量！RBAC就是角色基础访问控制，在Security里用@PreAuthorize注解！
第二轮：微服务架构设计
面试官：微服务之间的通信方式有哪些？REST和gRPC各有什么优缺点？ 谢飞机：（自信地）有同步和异步！REST用HTTP/JSON，简单但性能一般；gRPC用HTTP/2和Protobuf，性能好但学习曲线陡！ 面试官：Spring Cloud和Dubbo的技术选型对比？如何解决微服务的服务发现问题？ 谢飞机：Spring Cloud全家桶齐全，Dubbo性能好！服务发现用Eureka或Nacos，注册中心存服务地址！ 面试官：如何设计一个高可用的微服务架构？熔断和限流有哪些实现方案？ 谢飞机：（语速加快）集群部署！多可用区！熔断用Resilience4j或Sentinel！限流用令牌桶或漏桶算法！ 面试官：Kafka的高可用机制是什么？如何保证消息不丢失？ 谢飞机：分区副本机制！ISR同步副本！消息不丢失要设置acks=all，retries=MAX，还有消费者手动提交offset！
第三轮：性能优化与架构实战
面试官：Redis的持久化机制有哪些？如何优化Redis的内存使用？ 谢飞机：RDB和AOF！RDB快但可能丢数据，AOF安全但慢！内存优化用合理的数据结构，设置过期时间，还有内存淘汰策略！ 面试官：数据库索引失效的场景有哪些？如何优化慢查询？ 谢飞机：（掰手指）like以%开头、用函数、类型转换、OR条件...优化慢查询加索引，SQL改写，分库分表！ 面试官：分布式事务的解决方案有哪些？Seata的AT模式原理是什么？ 谢飞机：（眼神飘忽）2PC、TCC、Saga...Seata AT模式是基于undo log的补偿机制！对，就是记录前镜像和后镜像！ 面试官：如何在Spring Boot项目中集成AI能力？Spring AI有哪些核心功能？ 谢飞机：（紧张地）用Spring AI！它封装了OpenAI、Azure等API！有Prompt模板、向量存储、函数调用这些功能！ 面试官：（合上电脑）今天的面试就到这里，感谢你的参与，请回家等通知。 谢飞机：（如释重负）好的好的！我这就回去等，手机24小时开机！
技术点深度解析
一、Spring核心技术
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Spring Boot自动配置原理
- 核心注解：@SpringBootApplication = @Configuration + @ComponentScan + @EnableAutoConfiguration
- 自动配置流程：
- @EnableAutoConfiguration注解导入AutoConfigurationImportSelector
- 扫描classpath下META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件
- 根据@Conditional条件注解决定是否生效对应配置类
- 自定义starter步骤：
- 创建autoconfigure模块，编写自动配置类
- 在resources/META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports中注册配置类
- 创建starter模块，引入autoconfigure模块
- 打包发布
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Spring事务传播机制 | 传播行为 | 说明 | |---------|------| | REQUIRED | 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务 | | SUPPORTS | 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则以非事务的方式继续运行 | | MANDATORY | 如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则抛出异常 | | REQUIRES_NEW | 创建一个新的事务，如果当前存在事务，则把当前事务挂起 | | NOT_SUPPORTED | 以非事务方式运行，如果当前存在事务，则把当前事务挂起 | | NEVER | 以非事务方式运行，如果当前存在事务，则抛出异常 | | NESTED | 如果当前存在事务，则创建一个事务作为当前事务的嵌套事务来运行；如果当前没有事务，则该取值等价于REQUIRED |
二、微服务架构设计
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服务通信方式对比 | 特性 | REST API | gRPC | |------|----------|------| | 传输协议 | HTTP/1.1 | HTTP/2 | | 数据格式 | JSON | Protocol Buffers | | 性能 | 一般 | 高（二进制传输，多路复用） | | 易用性 | 高（人类可读） | 中（需定义.proto文件） | | 生态 | 丰富 | 正在发展 | | 适用场景 | 外部API，简单服务通信 | 内部微服务，高性能需求场景 |
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Kafka高可用机制
- 分区副本机制：每个主题分区有多个副本，一个Leader和多个Follower
- ISR机制：只有在ISR（In-Sync Replicas）列表中的副本才能成为Leader
- 故障转移：当Leader副本故障时，从ISR中选举新的Leader
- 数据可靠性保证：
- producer端：acks=all（等待所有ISR副本确认）
- broker端：min.insync.replicas设置最小同步副本数
- consumer端：enable.auto.commit=false手动提交offset
三、性能优化实战
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Redis内存优化策略
- 合理选择数据结构：
- 小整数用int编码
- 短字符串用embstr编码
- 哈希表控制在ziplist编码范围
- 设置过期时间：使用EXPIRE/PEXPIRE命令
- 内存淘汰策略：maxmemory-policy选择合适策略（如volatile-lru）
- 内存碎片优化：开启activedefrag
- 数据压缩：使用Redis Modules如RedisZstd
- 合理选择数据结构：
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分布式事务解决方案
- 2PC（两阶段提交）：
- 准备阶段：协调者询问所有参与者是否准备就绪
- 提交阶段：所有参与者就绪则提交，否则回滚
- 缺点：同步阻塞，协调者单点故障
- TCC（Try-Confirm-Cancel）：
- Try：资源检查和预留
- Confirm：确认执行业务操作
- Cancel：取消执行业务操作
- 优点：性能好，无锁；缺点：侵入业务代码
- Saga模式：
- 长事务拆分为多个本地事务
- 每个事务失败时调用补偿操作
- 实现方式：编排式和协同式
- Seata AT模式：
- 基于undo/redo日志的补偿机制
- 自动生成补偿SQL
- 低侵入性，性能较好
- 2PC（两阶段提交）：
面试锦囊：大厂面试注重技术深度与广度的平衡，建议重点掌握Spring核心原理、微服务设计模式及性能优化实战经验。准备2-3个完整项目案例，能够清晰阐述技术选型理由和遇到的挑战，这将大幅提升面试通过率。