从全栈开发到微服务架构：一位Java工程师的实战之路

在互联网行业，技术迭代的速度令人目不暇接。作为一名拥有5年经验的Java全栈开发工程师，我见证了从单体应用到微服务架构的转变。今天，我想分享一些我在实际项目中遇到的技术挑战和解决方案。

第一轮提问：前端与后端的技术融合

你平时使用哪些前端框架？有没有做过全栈开发？

我主要用Vue3和TypeScript做前端，后端是Spring Boot。做过几个全栈项目，比如一个电商系统的前后端分离开发。

那你能说说Vue3和React的区别吗？

Vue3采用的是响应式系统，而React是基于虚拟DOM的。Vue3的Composition API更灵活，适合大型项目。

不错，那你有没有用过Element Plus或者Ant Design Vue？

有，Element Plus用得比较多，因为它组件丰富，文档也清晰。

这是Element Plus的一个按钮组件，

很好，你对前端的理解很到位。

第二轮提问：Spring Boot与微服务设计

你在Spring Boot方面有哪些经验？

我熟悉Spring Boot的自动配置、Starter依赖管理，还用过Spring WebFlux做异步处理。

我们通常会用Spring Cloud，结合Eureka做服务注册，Feign做远程调用。

比如用户服务和订单服务，用户服务负责认证，订单服务处理下单逻辑，通过Feign互相调用。

@FeignClient(name = "order-service")
public interface OrderServiceClient {
  @GetMapping("/orders/{userId}")
  List<Order> getOrdersByUserId(@PathVariable String userId);
}

这段代码展示了如何通过Feign客户端调用订单服务的接口。

你常用什么数据库？MyBatis还是JPA？

我们主要用MySQL，MyBatis用得多，因为灵活性高。

<select id="selectUsersByCondition" parameterType="map" resultType="User">
  SELECT * FROM users
  <where>
    <if test="name != null">
      AND name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
    </if>
    <if test="age != null">
      AND age > #{age}
    </if>
  </where>
</select>

这段SQL可以根据参数动态生成查询条件。

不错，你对MyBatis的掌握很扎实。

我们用JUnit 5做单元测试，还有集成测试，有时候也会用Mockito模拟对象。

@Test
public void testGetUserById() {
  User user = new User(1, "John", 25);
  when(userRepository.findById(1)).thenReturn(Optional.of(user));
  User result = userService.getUserById(1);
  assertEquals("John", result.getName());
}

来模拟方法返回值，然后验证结果是否正确。

第五轮提问：消息队列与异步通信

用过Kafka，用来处理订单状态更新的通知。

那你能说说Kafka的生产者和消费者是如何工作的吗？

生产者发送消息到Topic，消费者订阅Topic并消费消息。

// 生产者
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("order-topic", "Order Created");
producer.send(record);

// 消费者
Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("order-topic"));
while (true) {
  ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
  for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    System.out.println("Received: " + record.value());
  }
}

这段代码展示了Kafka的基本使用方式。

非常好，你对Kafka的理解很深入。

Redis用得最多，用来缓存热点数据。

比如用户信息，每次请求都查数据库效率低，所以缓存起来。

那你怎么保证缓存和数据库的一致性？

一般用TTL（Time to Live）控制缓存过期时间，或者在更新数据库时手动清除缓存。

String key = "user:" + userId;
String cachedData = redisTemplate.opsForValue().get(key);
if (cachedData == null) {
  User user = userRepository.findById(userId);
  redisTemplate.opsForValue().set(key, user.toString(), 5, TimeUnit.MINUTES);
  return user;
} else {
  return parseUser(cachedData);
}

这段代码展示了如何用Redis缓存用户信息，并设置过期时间。

你们的日志系统是怎么搭建的？

一位Java全栈工程师的实战经历，涵盖前后端、微服务、数据库、测试、缓存、消息队列等技术点。

前端

后端

Java全栈工程师分享实战经验：涵盖Vue3+Spring Boot微服务架构、MyBatis动态SQL、Redis缓存优化、Kafka消息队列、ELK日志监控及CI/CD自动化部署流程，展示5年开发经验的技术沉淀。

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