从全栈开发视角看微服务架构下的高并发优化实践

 你好，很高兴见到你。今天我们会围绕你的技术背景和项目经验展开一些深入的交流。先请你简单介绍一下自己。

 您好，我叫李明，28岁，本科学历，有5年Java全栈开发经验。目前在一家中型互联网公司担任高级工程师，主要负责后端服务和前端页面的开发与维护工作。我的核心职责包括系统架构设计、微服务拆分以及前后端协同开发。曾主导过两个重要项目，一个是电商平台的重构，另一个是基于Spring Cloud的分布式订单中心建设。

 听起来你对微服务有一定理解。那我们从一个实际业务场景出发，比如电商系统中的秒杀功能。你会如何设计这个模块？

 秒杀是一个典型的高并发场景，我会考虑使用Redis缓存热点数据，比如商品库存和用户限购信息。同时，结合消息队列异步处理下单请求，避免直接冲击数据库。另外，使用分布式锁来控制并发操作，防止超卖问题。

 很好，看来你对高并发场景有清晰的认识。那么，如果用户在高并发下点击“立即购买”按钮，前端应该怎么做？

 前端可以做一些简单的防抖处理，比如限制点击频率。但更重要的是后端要配合，比如通过接口限流或者使用令牌桶算法来控制请求量。

 对，限流是关键。那你有没有使用过具体的限流工具或框架？

 我用过Guava的RateLimiter，也尝试过Sentinel。Sentinel的功能更强大，支持滑动窗口、排队等待等策略。

 很专业！那我们可以继续深入一点。假设你正在开发一个内容社区平台，用户可以发布文章并进行评论。你会如何设计评论系统的高可用性？

 评论系统需要保证高可用性和一致性。我可以将评论数据存储到MySQL，并使用Elasticsearch做全文检索。同时，引入消息队列，比如Kafka，将评论写入事件流，再由消费者异步更新索引和通知其他服务。

 你提到Elasticsearch，那你是如何实现评论的实时搜索功能的？

 通常会使用Elasticsearch的Bulk API批量导入数据，然后通过RESTful接口对外提供搜索服务。此外，还可以使用Scroll API实现深度分页。

 这个思路很清晰。那如果遇到查询性能下降的情况，你会怎么优化？

 首先检查是否使用了合适的分片策略，确保数据分布均匀。其次，优化查询语句，避免使用过于复杂的聚合操作。还可以考虑增加副本节点来提升查询吞吐量。

 很好，看来你对Elasticsearch有深入的理解。最后一个问题，如果你负责一个在线教育平台的直播功能，你会如何设计音视频传输？

 直播功能需要低延迟和高稳定性。我会采用WebRTC协议，因为它支持点对点通信，减少服务器压力。同时，使用RTMP或HLS进行转码和分发，确保兼容性。另外，还需要考虑CDN加速和多级缓存策略。

 非常棒！感谢你的分享，我们会尽快给你反馈。

// 使用Redis存储商品库存
public void decrementStock(String productId) {
    String key = "stock:" + productId;
    Long result = redisTemplate.opsForValue().decrement(key);
    if (result < 0) {
        // 库存不足，抛出异常或返回错误信息
        throw new RuntimeException("库存不足");
    }
}

// 创建一个每秒允许10个请求的限流器
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10.0);

public boolean tryAcquire() {
    return rateLimiter.tryAcquire();
}

// 构建搜索请求
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("content", "关键词"));

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("comments_index");
searchRequest.source(sourceBuilder);

SearchResponse response = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

// 初始化PeerConnection
const peerConnection = new RTCPeerConnection();

// 添加本地媒体流
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true, audio: true })
    .then(stream => {
        stream.getTracks().forEach(track => peerConnection.addTrack(track, stream));
    });

本次面试围绕高并发系统设计、微服务架构、搜索引擎优化以及音视频传输等多个技术点展开。从基础到进阶，逐步引导应聘者展示其真实的技术能力和项目经验。通过具体代码示例，进一步验证了其对相关技术的理解和应用能力。

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本文以一次真实的面试对话形式，探讨了高并发系统设计与微服务架构下的关键技术点，涵盖Redis缓存、Elasticsearch搜索、WebRTC音视频传输等内容。

前端

后端

Java全栈开发实战：深入解析微服务架构下的高并发优化方案，涵盖Redis缓存、Elasticsearch搜索、WebRTC音视频传输等核心技术，提供电商秒杀、评论系统等场景的代码实现，助力开发者提升系统性能与稳定性。

微服务架构

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消息队列

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Redis

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