从0到1构建高并发电商系统：Java全栈工程师的实战经验分享

在互联网大厂的面试中，技术深度和业务理解是考察的核心。今天我将结合自己3年多的Java全栈开发经验，讲述如何从零开始设计一个支持高并发、低延迟的电商平台，并分享一些实际项目中的技术选型与优化策略。

：你好，我是负责后端架构的张工，很高兴见到你。先简单介绍一下你自己吧。

：您好，我叫李明，28岁，本科学历，有4年Java全栈开发经验。目前在一家中型电商公司担任高级开发工程师，主要负责前端与后端的技术实现，包括使用Vue3进行前端开发，以及Spring Boot搭建后端服务。

：听起来你的技术栈很全面。那你能说说你在工作中最常使用的框架和工具吗？

：我主要用的是Spring Boot作为后端框架，搭配MyBatis做ORM，前端用的是Vue3加上Element Plus组件库。构建工具是Maven和Vite，数据库方面用的是MySQL，缓存用Redis，消息队列用Kafka。

：不错，这些都是目前比较主流的技术。那我们来聊聊Spring Boot吧，你知道它是如何简化Spring应用开发的吗？

：Spring Boot通过自动配置机制，减少了大量的XML配置，比如我们可以直接使用

注解启动应用，同时它还内置了Tomcat，不需要额外部署。

：很好，看来你对Spring Boot有一定的了解。那你知道Spring Boot的自动配置原理吗？

文件加载各种自动配置类，然后根据条件判断是否启用某些功能。不过具体的细节可能还需要再复习一下。

：没关系，这说明你还有提升的空间。不过总体来说，你的基础还是不错的。

：接下来我们来聊一聊业务场景。假设你要做一个电商平台，你会怎么设计它的核心模块？

：我觉得首先需要设计用户系统，包括注册、登录、权限管理；然后是商品管理系统，用来管理商品信息和库存；接着是订单系统，处理下单、支付、退款等流程；最后是购物车和结算系统。

：非常好，这些模块确实是电商平台的基础。那在设计商品系统时，你是如何处理高并发下的库存扣减问题的？

：我们会用Redis做缓存，把库存数据存在Redis中，避免直接访问数据库。当用户下单时，先尝试从Redis中扣减库存，如果成功再更新数据库。

：这个思路是对的。那你能写一段代码示例吗？

：好的，以下是一个简单的Redis库存扣减示例：

public boolean deductStock(String productId, int quantity) {
    String key = "stock:" + productId;
    Long result = redisTemplate.opsForValue().decrement(key, quantity);
    return result >= 0;
}

方法来扣减库存，如果返回值大于等于0表示扣减成功。

：很好，这个例子很典型。不过要注意，如果并发量特别高，可能会出现超卖的情况，你有没有考虑过这个问题？

：确实，这种情况下可以用Lua脚本来保证原子性操作。例如，我们可以用Lua脚本检查库存是否足够，如果足够再扣减。

：没错，这是个好方法。那你能写出一个Lua脚本的例子吗？

：当然可以，下面是一个简单的Lua脚本示例：

local key = KEYS[1]
local quantity = tonumber(ARGV[1])
local currentStock = redis.call('GET', key)
if currentStock and tonumber(currentStock) >= quantity then
    redis.call('INCRBY', key, -quantity)
    return 1
else
    return 0
end

这段脚本会检查当前库存是否足够，如果足够就扣减，否则返回0。

：非常棒！你对Redis的使用很有心得。

：接下来我们看看前端部分。你在Vue3中是怎么处理API调用的？

：我通常使用Axios或者Fetch API来进行HTTP请求。为了提高可维护性，我会封装一个统一的请求工具类，方便统一处理错误和拦截器。

：那你能写一个Axios的封装示例吗？

：好的，下面是Axios的封装示例：

import axios from 'axios';

const service = axios.create({
    baseURL: '/api',
    timeout: 5000,
});

// 请求拦截器
service.interceptors.request.use(config => {
    // 添加token到请求头
    config.headers['Authorization'] = localStorage.getItem('token');
    return config;
}, error => {
    return Promise.reject(error);
});

// 响应拦截器
service.interceptors.response.use(response => {
    if (response.data.code === 200) {
        return response.data;
    } else {
        alert(response.data.message);
        return Promise.reject(new Error(response.data.message));
    }
}, error => {
    alert('网络异常，请重试');
    return Promise.reject(error);
});

export default service;

这段代码封装了一个Axios实例，添加了请求拦截器和响应拦截器，用于统一处理请求头和响应结果。

：很不错，这样的封装方式在实际项目中非常实用。

：现在我们来谈谈微服务架构。你有没有做过微服务相关的项目？

：有的，我之前参与了一个基于Spring Cloud的微服务项目，其中包含了服务注册发现、配置中心、网关、链路追踪等功能。

：那你能说说Spring Cloud的几个核心组件吗？

：主要有Eureka做服务注册与发现，Zuul或Gateway做网关，Feign做远程调用，Hystrix做熔断限流，Config做配置管理，Sleuth+Zipkin做链路追踪。

：你提到的这些组件都挺常见的。那你知道Spring Cloud Alibaba吗？

：知道一点，它主要是为阿里云环境优化的微服务组件，比如Nacos做注册中心和配置中心，Sentinel做流量控制。

：不错，你对微服务的理解很深入。那你能举一个具体的例子吗？比如在电商系统中是如何使用微服务的？

：我们拆分了多个微服务，比如用户服务、商品服务、订单服务、支付服务等。每个服务独立部署，通过Feign进行通信，同时使用Nacos做服务注册和配置管理。

：很好，这样的架构非常适合高并发场景。

：那么，在高并发下，你是如何优化系统的性能的？

：首先我们会对数据库进行索引优化，减少查询时间。其次，使用Redis缓存热点数据，减轻数据库压力。另外，还会使用线程池来管理任务，避免资源浪费。

：你提到的这些都很实用。那你能说说线程池的配置原则吗？

：线程池的大小应该根据任务类型来决定。对于CPU密集型任务，线程数一般设置为CPU核心数；对于IO密集型任务，线程数可以适当增加，比如设置为CPU核心数的两倍。

：很好，这是一个很关键的点。那你能写一个线程池的配置示例吗？

：当然可以，以下是使用Java的ThreadPoolExecutor配置线程池的示例：

int corePoolSize = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
int maximumPoolSize = corePoolSize * 2;
long keepAliveTime = 60L;
TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
BlockingQueue<Runnable> workQueue = new LinkedBlockingQueue<>(1000);
ThreadFactory threadFactory = Executors.defaultThreadFactory();
RejectedExecutionHandler handler = new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy();

ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
    corePoolSize,
    maximumPoolSize,
    keepAliveTime,
    unit,
    workQueue,
    threadFactory,
    handler
);

这段代码创建了一个线程池，适用于大多数IO密集型任务。

：非常棒，你的代码功底也很扎实。

：现在我们来谈谈安全性。你在项目中是如何处理用户认证和授权的？

：我们使用JWT（JSON Web Token）来做用户认证。用户登录后，服务器生成一个JWT令牌并返回给客户端，后续请求都会携带这个令牌，服务器通过验证令牌来判断用户身份。

：那你能写一个JWT的生成和验证示例吗？

：好的，以下是使用Java的JJWT库生成和解析JWT的示例：

import io.jsonwebtoken.Jwts;
import io.jsonwebtoken.SignatureAlgorithm;
import io.jsonwebtoken.security.Keys;
import java.security.Key;
import java.util.Date;

public class JwtUtil {
    private static final Key SECRET_KEY = Keys.secretKeyFor(SignatureAlgorithm.HS256);
    private static final long EXPIRATION_TIME = 86400000; // 24小时

    public static String generateToken(String username) {
        return Jwts.builder()
            .setSubject(username)
            .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + EXPIRATION_TIME))
            .signWith(SECRET_KEY)
            .compact();
    }

    public static String parseToken(String token) {
        return Jwts.parserBuilder()
            .setSigningKey(SECRET_KEY)
            .build()
            .parseClaimsJws(token)
            .getBody()
            .getSubject();
    }
}

这段代码使用JJWT库生成和解析JWT令牌，确保了用户的身份验证。

：非常标准的实现方式，没有问题。

：在系统运行过程中，你是如何进行日志记录和监控的？

：我们使用Logback作为日志框架，配合ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日志收集和分析。此外，我们也集成了Prometheus和Grafana来做系统监控。

：那你能说说Logback的配置文件结构吗？

，里面可以定义不同的日志输出级别、格式、输出路径等。比如我们可以配置控制台日志和文件日志分开输出。

：那你能写一个简单的Logback配置示例吗？

：当然可以，以下是Logback的配置示例：

<configuration>
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
        <file>logs/app.log</file>
        <encoder>
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <root level="info">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="FILE" />
    </root>
</configuration>

这段配置文件设置了控制台和文件的日志输出，便于调试和排查问题。

：非常清晰，说明你对日志管理有深刻的理解。

：最后一个问题，你觉得你在过去的工作中最大的收获是什么？

：我认为最大的收获是学会了如何在复杂的业务场景中选择合适的技术方案。比如在高并发环境下，合理使用Redis和线程池可以大幅提升系统性能；在微服务架构中，良好的服务划分和通信机制可以提高系统的可维护性和扩展性。

：非常棒，你的总结非常到位。感谢你今天的分享，我们会尽快通知你下一步安排。

：谢谢您，期待有机会加入贵公司。

在这次模拟面试中，我们探讨了Java全栈开发的多个关键技术点，包括Spring Boot、Redis、Vue3、微服务架构、线程池、JWT、Logback等。通过这些内容，可以看出一名优秀的Java全栈工程师不仅需要掌握扎实的技术基础，还需要具备良好的业务理解能力和问题解决能力。

如果你正在准备类似的面试，建议你重点关注以下几个方面：

希望这篇文章对你有所帮助，祝你在求职路上顺利成功！

从0到1构建高并发电商系统，分享Java全栈工程师的实战经验与技术要点。

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Java全栈工程师分享电商系统开发实战经验，涵盖Spring Boot、Redis、Vue3等技术应用，详解高并发库存管理、微服务架构设计、JWT认证等核心问题，提供代码示例与性能优化策略，助力开发者构建高效电商平台。

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