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设计网站过程,佛山顺德网站建设公司,购物网站订单状态模板,温州最好的seo面试官#xff1a;我们开始吧。你是谢飞机#xff1f; 谢飞机#xff1a;是的是的#xff0c;我就是那个一飞冲天的谢飞机#xff01; 面试官#xff08;面无表情#xff09;#xff1a;……今天我们聊电商秒杀系统#xff0c;结合 Spring Boot、Kafka 和 Redis#…面试官我们开始吧。你是谢飞机谢飞机是的是的我就是那个一飞冲天的谢飞机面试官面无表情……今天我们聊电商秒杀系统结合 Spring Boot、Kafka 和 Redis准备好了吗 第一轮基础构建 —— 秒杀系统的骨架Q1如果让你设计一个基于 Spring Boot 的秒杀接口你会怎么初始化项目结构Maven 还是 Gradle为什么A1 - 谢飞机这我会当然用 Maven 啊公司都用这个标准统一插件多pom.xml一看就懂。而且我背过 starter 列表spring-boot-starter-web、starter-data-jpa、starter-redis……面试官不错至少没说用 Ant。微微点头那你说说秒杀请求进来Controller 层该怎么处理才能避免瞬间压垮服务器A2 - 谢飞机嗯……加RequestMapping(/seckill)然后写个方法返回 boolean不对不对……哦对要加限流我记得有RateLimiter注解面试官那是你梦里的注解。真实世界里呢A2 - 谢飞机啊……是不是可以用Hystrix或者Resilience4j我在网上看到过能熔断面试官还行。其实更基础的是使用 WebMvcConfigurer 配合拦截器做前置校验比如用户登录、活动状态检查。Q3库存扣减放在哪里比较合适Service 还是 Controller为什么A3 - 谢飞机肯定 Service 呀这是基本功Controller 只负责接收参数和返回结果不能写业务逻辑不然测试都难写面试官很好终于有个清晰的回答了。继续保持。 第二轮进阶挑战 —— 高并发与数据一致性Q4假设商品库存是 100如何防止超卖你在数据库层面怎么做A4 - 谢飞机简单每次扣减前查一下库存大于 0 就减 1SQL 写UPDATE goods SET stock stock - 1 WHERE id 1 AND stock 0这样就不会负数啦面试官那你有没有考虑多个线程同时执行这条 SQL 会怎样A4 - 谢飞机呃……应该没问题吧MySQL 会自动排队面试官不完全对。你需要明确的事务隔离级别最好是REPEATABLE READ并配合悲观锁SELECT ... FOR UPDATE或者乐观锁 version 控制。Q5如果数据库压力太大能不能先把库存放在 Redis 里怎么保证 Redis 和 DB 的一致性A5 - 谢飞机可以可以Redis 很快我先把库存 load 到 Redis每次秒杀就DECR一下到 0 就不让买了至于一致性嘛……等秒杀结束再同步回数据库面试官这叫最终一致性。但万一 Redis 挂了怎么办或者机器重启丢数据A5 - 谢飞机那……那就持久化RDBAOF面试官勉强及格。真正高可用要用 Redis Cluster配合 Lua 脚本原子操作再加上本地缓存 降级策略。 第三轮架构视野 —— 异步化与削峰填谷Q610万用户同时点“立即抢购”你的服务直接被打满怎么办A6 - 谢飞机加服务器横向扩容云上一键伸缩面试官成本太高。技术手段呢A6 - 谢飞机嗯……可以用消息队列把请求发到 Kafka面试官继续。A7 - 谢飞机消费者慢慢从 Kafka 读一个个处理相当于排队……这样数据库就不崩了面试官对这就叫“削峰填谷”。那 Kafka 如何保证消息不丢失Producer 发送失败怎么办A7 - 谢飞机呃……重试设置retries3面试官还不够。你要设置acksallISR 副本同步完成才算成功。还要开启幂等 Producer防止重复。Q8如果某个用户提交了两次请求你怎么防重A8 - 谢飞机前端按钮变灰面试官后端呢A8 - 谢飞机嗯……用 Redis 存个 key比如user:123:seckill:goods:456存在就不能再提交……面试官不错这是分布式锁的一种简化版——叫“唯一令牌机制”。还可以结合 Token Bucket 算法做频率控制。面试官今天就到这里。谢飞机您看我能进二面吗面试官回家等通知吧。✅ 真实答案详解电商秒杀系统的技术全景图 业务场景电商平台大促秒杀用户在指定时间抢购限量商品如 iPhone 限时 1 折特点瞬时高并发、请求集中、资源有限、极易发生超卖或系统雪崩 技术选型与实现要点1.项目构建Spring Boot Maven使用spring-boot-starter-parent统一版本管理引入关键依赖dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-web/artifactId /dependency dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-data-redis/artifactId /dependency dependency groupIdorg.springframework.kafka/groupId artifactIdspring-kafka/artifactId /dependency2.接口防护限流 熔断使用Resilience4j实现限流RateLimiter rateLimiter RateLimiter.ofDefaults(seckill); SupplierResponse decorated RateLimiter.decorateSupplier(rateLimiter, this::doSeckill);配合 Sentinel 或 Hystrix 做熔断降级保护下游服务3.库存扣减三层防御机制| 层级 | 方案 | 说明 | |------|------|------| | 前端 | 按钮置灰、倒计时 | 初级防护 | | 缓存 | Redis 原子 DECR Lua 脚本 | 快速拦截 | | 数据库 | 乐观锁 / 悲观锁 | 最终一致 |示例 Lua 脚本防止超卖if redis.call(get, KEYS[1]) 0 then return redis.call(decr, KEYS[1]) else return -1 end4.异步削峰Kafka 解耦请求秒杀成功后发送消息到 Kafka Topicseckill-order后台消费者异步创建订单、扣减账户、发短信通知解决同步阻塞问题提升吞吐量5.防刷与防重Token 机制用户进入页面时获取唯一 tokenJWT 或 UUID提交秒杀请求必须携带 token后端用 Redis 标记token_used:{token}防止重复提交6.监控与可观测性使用Prometheus Grafana监控 QPS、响应时间、Redis 命中率日志收集通过ELK Stack分析异常请求链路追踪使用Zipkin/Jaeger查看全流程耗时 总结大厂看重的能力维度| 维度 | 考察点 | |------|--------| | 基础编码 | Spring Boot 结构、MVC 分层 | | 并发处理 | Redis 扣库存、锁机制 | | 架构思维 | 消息队列削峰、系统分层 | | 故障应对 | 数据一致性、容错设计 | | 学习能力 | 是否了解 Resilience4j、Kafka ISR |⚠️ 提醒不要只背答案理解“为什么”比“是什么”更重要。结尾彩蛋谢飞机回家路上自言自语 “原来RateLimiter真的不存在……怪不得我一直运行报错。”