Java项目分析-面试官会问那些问题

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在给别人做模拟面试时，看到的项目

某某商城
某某商城为某某APP 首页核心业务之一，用户通过首页可直接接入到商城进行浏览、购物行为。商城团队历经了历次大促、活动促销的考验，我司作为合作方与某某大厂架构团队一起完成商城平台的开发建设；我作为核心开发人员参与了商城商品中台建设、库存中心、微服务改造升级、子系统接入、分库分表、拼团营销、金币抽签、合并支付等业务与架构工作。

·技术难点：库存中心

·技术挑战：商城经常做促销活动、秒杀场景, 商品瞬时进行库存扣减造成 redis 机器流量倾斜问题。 【秒杀场景需不需要单独的服务器，秒杀场景是否需要加锁；促销活动中，活动资源如何评定；】

·技术方案：实现了一个高性能，可支撑分桶多分片的库存中心，提供单库存分片不足扣减的合并库存功能，提供商品操作库存入库的渐进性入缓存的实现。【如何保证数据的一致性；分桶多分片的库存扣减完整业务/时序图】

·技术难点：数据迁移平台

·技术挑战：分库分表方案敲定，为了实现数据迁移、数据同步需要完善可靠的数据迁移系统【数据量有多大？分库分表后，如何保证数据闭环，业务是否需要修改】

·技术方案：研发数据迁移系统，包括了业务表（订单、订单详情等）,迁移表、迁移配置表等。实现了全量同步滚动拉取、增量同步（基于 Cancal+MQ）防止数据丢失和高效写入方案。实现了单库到八库八表的实践。 【binlog和redolog的区别，binlog异步迁移是否存在风险，是否会造成查询过程卡顿】

社交分享平台 【刚培训结束，自己做的面试项目】
项目介绍 ：社交分享电商平台旨在为用户提供分享购物心得，并可以直接购买相关商品。该项目分为管理端和用户端。

用户端核心业务有：查看附近门店、发布笔记（获取积分）、签到、点赞和收藏，以此带动用户的活跃度。还可以发放一些优惠券，促进用户消费。

管理端核心业务有：用户的笔记、评论、商品、优惠券的管理。

使用技术 SpringBoot、SpringCloud、RabbitMQ、Redis、XXL-JOB、Redisson、Mybatis-plus、分库分表等。 【接口性能主要在哪些地方消耗较大：IO】

工作职责

1、采用百度地址编码和路线规划服务，为用户和商家地址提供查找附近门店的功能。

2、采用Redis位图 ，优化用户签到功能，减少内存消耗。 

【按照每周讲解一下位图怎么使用：0000000---》0000001---->0000011】

3、采用Redis SortedSet数据结构存储用户本月积分排行，使用MySQL分表存储历史积分排行。 【积分排行持久化的作用】

4、采用XXL-JOB实现分布式任务调度，定时持久化上赛季积分排行，根据当月和历史积分排行发送优惠券。 【历史数据较多时，如何进行数据对比？】

5、开发可扩展和通用的点赞/踩模块，利用Redis Set数据结构存储用户点赞明细， SortedSet数据结构存储特定业务项的点赞总数，增加用户互动性。 【为什么要用有序集合存储点赞明细】

6、采用RabbitMQ实现消息队列，将点赞总数放入消息队列，实现系统解耦和异步处理， 提升系统响应速度。【点赞总数在什么场景下会被持久化DB层；场景如何界定】 

7、设计支持多类型配置的优惠券系统，采用策略模式选择不同类型的优惠券。

8、解决了超发和超领问题。使用JMeter工具进行压测，确保并发安全和提高用户体验和平台性能。

9、采用乐观锁思想解决优惠券超发问题，利用关系型数据库写锁排他性保证并发安全。 【如何不使用锁解决超发问题？】

10、采用Redisson分布式锁解决优惠券超领问题，结合SPEL表达式、工厂模式、策略模式和AOP思想，封装自定义分布式锁注解。

个人成就

1、查询点赞状态使用 ，从单命令执行，改为RedisTemplate 的 executePipelined 方法进行批量处理，优化系统响应时间（ 40s->100ms）。 

2、多线程优化大批量数据插入速度：由于cdk的生成需要将这批码插入数据库中保存，当创建十万条cdk记录时，耗时达到了十几秒。使用@Async+自定义线程池的方式，异步生成cdk，优化后执行耗时2.5秒，执行时间缩短了6倍。 【批量插入的数据是否会受到间隙锁的影响；数据在插入过程中，如何避免/减少页分裂/页合并的产生/受到间隙锁的影响】

3 、基于Redis异步领券响应速度：在兌换资格校验的时候，或者领券资格校验的时候，会有多次与Redis的交互，每一次交互都需要发起一次网络请求。在并发较高的情况下导致网络拥堵，导致业务变慢。通过编写LUA脚本，在脚本中编写复杂业务判断，通过一次请求，完成对脚本的调用。提高接口响应速度。