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Java面试全记录：Spring Cloud+Kafka+Redis实战解析
人物设定
面试官：来自某互联网大厂资深架构师，着深灰色西装，手持MacBook Pro
候选人：张伟（随机生成），28岁，硕士，5年工作经验，曾就职于某电商公司，技术栈包含Spring Cloud、Kafka、Redis等
第一轮：基础功底
面试官：张伟，先简单介绍一下你的技术背景？
张伟：好的，我硕士毕业于XX大学计算机专业，有5年Java开发经验，主要做分布式系统开发，用过Spring Cloud、Kafka、Redis这些技术...
面试官：（点头）那说说Spring Cloud的组件有哪些？
张伟：嗯...有Eureka做服务发现，Ribbon做负载均衡，Feign做声明式调用，Zuul做网关，Config做配置中心...
面试官：不错，那说说服务雪崩效应怎么解决？
张伟：这个...应该是用Hystrix做熔断，还有限流算法比如令牌桶...
第二轮：进阶问题
面试官：那Kafka是怎么保证消息不丢失的？
张伟：啊，这个...生产者那边要设置acks为all，消费者要手动提交偏移量...
面试官：那如果消费者处理消息超时了怎么办？
张伟：（挠头）可能得设置一个重试机制，或者用死信队列...
第三轮：实战场景
面试官：假设我们要做一个秒杀系统，你会怎么设计？
张伟：这个...应该用Redis做缓存，把商品库存存在Redis里，用Lua脚本保证原子性...
面试官：那高并发下怎么防止超卖？
张伟：可以用Redis的原子操作，或者数据库乐观锁...
第四轮：系统设计
面试官：如果要实现一个分布式锁，你会怎么选型？
张伟：可能用Redis的SETNX命令，或者用Zookeeper...
面试官：那Redis分布式锁有什么问题？
张伟：啊...可能有死锁问题，需要设置过期时间...
第五轮：压轴问题
面试官：说说你之前做的最复杂的项目？
张伟：之前做过一个日活百万级的秒杀系统，用Spring Cloud做微服务，Kafka做异步处理，Redis做缓存...
面试官：那这个项目遇到什么挑战？
张伟：最大的挑战是高并发下的库存一致性，后来用Redis Lua脚本解决了...
面试官：好的，今天的面试就到这里，我们会尽快通知你结果。
附录：技术解析
Spring Cloud：微服务架构的核心组件，包含服务发现、配置中心、网关等
Kafka：分布式消息队列，保证消息不丢失需要配置acks=all和手动提交偏移量
Redis：常用作缓存和分布式锁，Lua脚本保证原子性操作
秒杀系统：核心在于库存一致性，常用方案有Redis缓存+Lua脚本、数据库乐观锁等
分布式锁：Redis SETNX和Zookeeper实现，需注意死锁问题