互联网大厂Java求职面试：电商系统高并发设计

文章内容

面试官（技术总监）与郑薪苦的对话

面试官：
“郑薪苦，欢迎来到我们的面试。今天我们会围绕一个非常热门的话题——电商系统的高并发设计进行深入探讨。你之前在某电商平台做过相关项目，对吧？”

郑薪苦：
“是的，我参与过秒杀系统的设计和优化。不过说实话，那段时间真的有点‘血崩’的感觉。”

面试官：
“哈哈，听起来你对高并发场景是有一定经验的。那我们先从基础开始聊起。你觉得在电商系统中，哪些模块最容易成为性能瓶颈？”

第一轮提问（系统架构与设计思路）

问题1：高并发场景下，电商系统的哪些核心模块容易出现性能瓶颈？

郑薪苦：
“我觉得最典型的还是秒杀、下单、支付、库存管理这些模块。尤其是秒杀，用户一上来就涌入大量请求，服务器很容易扛不住。”

面试官：
“不错，你说得对。那你能具体说说，为什么秒杀系统会成为瓶颈吗？”

郑薪苦：
“因为秒杀活动通常有极低的库存量，比如只有100件商品，但可能有几万甚至上百万的用户同时抢购。如果直接用数据库做扣库存操作，可能会导致超卖，而且数据库的QPS也撑不住。”

面试官：
“很好，那你有没有考虑过如何解决这个问题？”

郑薪苦：
“我记得当时我们用了Redis缓存库存，把库存放在内存里，减少数据库压力。然后通过分布式锁来控制并发访问，避免超卖。”

面试官：
“这个思路是对的。那你能详细讲讲你是怎么实现这个方案的吗？比如Redis的使用方式、锁的实现方式等。”

第二轮提问（技术选型与性能优化）

问题2：在高并发场景下，如何选择合适的缓存策略和锁机制？

郑薪苦：
“缓存的话，我们用了Redis，主要是因为它支持原子操作，比如DECR命令可以保证库存扣减的原子性。这样就能避免多个线程同时扣减同一个库存的问题。”

面试官：
“很好。那关于锁的实现，你们是怎么做的？有没有遇到什么问题？”

郑薪苦：
“我们最初用的是Redis的SETNX命令来实现分布式锁，但是后来发现，如果锁的释放逻辑没有做好，可能会导致死锁。于是我们改用了RedLock算法，并引入了锁的自动续期机制。”

面试官：
“不错，这是个很常见的问题。那你能写一段代码，展示一下你当时是如何实现Redis分布式锁的吗？”

第三轮提问（复杂问题与实战经验）

问题3：在实际生产环境中，你有没有遇到过因高并发导致的系统崩溃或数据不一致问题？你是如何解决的？

郑薪苦：
“有啊！有一次秒杀活动期间，我们系统突然崩溃了。后来排查发现是因为数据库连接池耗尽，很多请求都在排队，最终导致服务不可用。”

面试官：
“那你是怎么处理的？有没有后续优化措施？”

郑薪苦：
“我们首先扩容了数据库连接池，增加了最大连接数。然后引入了异步队列，把下单请求先放入消息队列，由后台服务逐步处理。这样既能缓解瞬时流量冲击，也能避免数据库被压垮。”

面试官：
“非常好。那你有没有尝试过其他方式来优化系统？比如限流、降级、熔断等？”

郑薪苦：
“有，我们用了Sentinel来做限流，防止突发流量打爆系统。还做了灰度发布，逐步上线新功能，避免一次全量上线出错。”

面试官：
“看来你确实有实战经验。那最后一个问题，你在设计高并发系统时，有没有考虑过系统可扩展性和弹性伸缩？”

郑薪苦：
“当然有。我们用的是Kubernetes集群，结合Helm做部署，可以动态扩缩容。另外，我们还做了多级缓存架构，包括本地缓存和远程缓存，进一步提升了系统吞吐能力。”

面试官：
“很好，你的回答非常全面。接下来我会总结一下你的表现，并通知你是否进入下一轮。”

面试官总结

“郑薪苦，今天的面试整体表现不错。你对高并发场景下的系统设计有比较清晰的理解，能够结合实际项目经验给出合理的解决方案。特别是在Redis缓存、分布式锁、异步队列、限流等方面，展示了扎实的技术功底。

虽然你在一些细节问题上还有提升空间，比如锁的实现细节、异步处理的可靠性保障等，但整体来看，你已经具备了成为一名高级Java工程师的能力。

我们会在一周内通知你结果，感谢你参加今天的面试。”

标准答案详解

问题1：高并发场景下，电商系统的哪些核心模块容易出现性能瓶颈？

技术原理详解：

在高并发场景下，电商系统的核心模块主要包括以下几个部分：

秒杀系统：用户瞬间涌入，造成短时间内的高并发请求。
订单系统：涉及数据库写入、事务处理、状态更新等。
库存系统：需要频繁读取和更新库存数量，容易引发超卖或库存不一致。
支付系统：需与第三方支付平台对接，存在网络延迟、失败重试等问题。
搜索系统：用户搜索行为频繁，需支持高并发查询和实时排序。

常见问题：

数据库压力过大：高频读写操作导致数据库连接池耗尽、响应变慢。
缓存穿透/击穿/雪崩：缓存失效后，大量请求直接打到数据库。
超卖问题：多个并发请求同时扣减库存，导致库存为负。
系统可用性下降：由于某个模块故障，影响整个系统稳定性。

解决方案：

使用Redis作为缓存层，降低数据库压力。
引入分布式锁（如Redis锁、Zookeeper锁）控制并发访问。
使用异步队列（如Kafka、RabbitMQ）解耦系统组件。
实现限流、降级、熔断机制，保障系统稳定性。
采用多级缓存架构（本地缓存 + 远程缓存），提升访问速度。

示例代码（Redis缓存库存）：

public class InventoryService {private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;public boolean deductStock(String productId, int quantity) {String key = "inventory:" + productId;String script = "local stock = redis.call('GET', KEYS[1])\n" +"if stock == false then\n" +"    return 0\n" +"end\n" +"stock = tonumber(stock)\n" +"if stock < tonumber(ARGV[1]) then\n" +"    return 0\n" +"end\n" +"redis.call('INCRBY', KEYS[1], -tonumber(ARGV[1]))\n" +"return 1";Long result = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Collections.singletonList(key), String.valueOf(quantity));return result == 1;}
}

问题2：在高并发场景下，如何选择合适的缓存策略和锁机制？

技术原理详解：

在高并发场景下，缓存策略的选择至关重要，常见的策略包括：

本地缓存（如Caffeine、Guava Cache）：速度快，但无法共享。
分布式缓存（如Redis、Memcached）：适合跨节点共享数据，但需要考虑一致性。

锁机制方面，常见的实现方式包括：

Redis SETNX：简单但存在锁丢失风险。
RedLock：基于多个Redis实例的分布式锁，提高可靠性。
Zookeeper：基于ZNode的分布式锁，适用于强一致性场景。
数据库锁：通过SQL语句加锁，但性能较低。

示例代码（Redis分布式锁）：

public class RedisDistributedLock {private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, long expireTime) {String script = "if redis.call('setnx', KEYS[1], ARGV[1]) == 1 then " +"redis.call('pexpire', KEYS[1], ARGV[2]) " +"return 1 " +"else " +"return 0 " +"end";Long result = (Long) redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),Collections.singletonList(lockKey),requestId,String.valueOf(expireTime));return result == 1;}public void unlock(String lockKey, String requestId) {String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then " +"redis.call('del', KEYS[1]) " +"return 1 " +"else " +"return 0 " +"end";redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class),Collections.singletonList(lockKey),requestId);}
}

问题3：在实际生产环境中，你有没有遇到过因高并发导致的系统崩溃或数据不一致问题？你是如何解决的？

技术原理详解：

在高并发环境下，系统崩溃或数据不一致问题常见于以下情况：

数据库连接池耗尽：连接数不足，请求堆积。
缓存击穿：缓存失效后，大量请求直接打到数据库。
超卖问题：多个并发请求同时扣减库存，导致库存为负。
网络不稳定：支付接口调用失败，订单状态未更新。

解决方案：

异步处理：将非实时操作放入消息队列，由后台服务处理。
限流与降级：使用Sentinel、Hystrix等工具限制流量，避免系统崩溃。
幂等性设计：确保同一请求多次执行不会产生副作用。
分布式事务：使用Seata、TCC等方案保障数据一致性。

示例代码（消息队列异步处理）：

@Component
public class OrderService {@Autowiredprivate RabbitTemplate rabbitTemplate;public void placeOrder(Order order) {// 保存订单到数据库orderRepository.save(order);// 发送消息到消息队列Message message = MessageBuilder.withBody(JSON.toJSONString(order).getBytes()).setContentType(MessageProperties.CONTENT_TYPE_JSON).build();rabbitTemplate.send("order-topic", message);}
}@Component
public class OrderConsumer {@RabbitListener(queues = "order-queue")public void processOrder(String orderJson) {Order order = JSON.parseObject(orderJson, Order.class);// 处理订单逻辑，如扣库存、支付等}
}

实际应用案例：某电商平台秒杀系统优化

背景

某电商平台在“618”大促期间，某爆款商品限量100件，吸引了超过50万用户同时抢购，系统在高峰期出现了严重的卡顿、超卖、支付失败等问题。

技术方案

缓存库存：使用Redis缓存库存，避免频繁访问数据库。
分布式锁：使用Redis实现分布式锁，控制并发扣库存。
异步处理：将下单请求放入消息队列，由后台服务处理。
限流降级：使用Sentinel进行限流，防止系统崩溃。
多级缓存：引入本地缓存（Caffeine）和远程缓存（Redis）。

实现细节

Redis缓存库存：使用Lua脚本保证扣库存的原子性。
分布式锁：使用Redis的SETNX命令实现，配合自动续期。
异步处理：使用Kafka接收下单请求，后台服务消费并处理。
限流配置：设置每秒最大请求量，超出则拒绝。

效果评估

系统在高峰时段稳定运行，无宕机。
用户体验显著提升，秒杀成功率从30%提升至90%。
数据库压力大幅降低，QPS从1000+降至500以内。

常见陷阱与优化方向

问题	说明	优化建议
缓存穿透	请求的数据不存在，导致大量请求打到数据库	使用布隆过滤器拦截无效请求
缓存击穿	缓存失效后，大量请求打到数据库	设置热点数据永不过期或使用互斥锁
缓存雪崩	大量缓存同时失效，导致数据库压力激增	设置随机过期时间，避免集中失效
超卖	多个并发请求同时扣库存	使用Redis原子操作或分布式锁
网络抖动	支付接口调用失败，导致订单状态不一致	加入重试机制和幂等性校验

技术	优势	劣势	适用场景
Redis	高性能、支持多种数据结构	不适合持久化存储	缓存、计数器、分布式锁
Memcached	简单易用	不支持持久化	简单缓存场景
Zookeeper	强一致性	性能较低	分布式协调、配置中心
Seata	支持分布式事务	学习成本较高	需要强一致性的场景
Sentinel	流量控制能力强	功能相对单一	限流、降级、熔断

郑薪苦的幽默金句

“那天我看到数据库连接池快满了，心想：这哪是连接池，分明是我的心跳池！”
—— 场景：数据库连接池耗尽，系统崩溃时的自嘲。
“我写的分布式锁，比我的恋爱史还要复杂。”
—— 场景：调试分布式锁时，觉得逻辑太繁琐。
“秒杀系统就像追女神，你得提前准备，还得有耐心。”
—— 场景：讨论秒杀系统设计时的比喻。
“我写的代码，连我自己都看不懂。”
—— 场景：面对复杂的高并发系统时的无奈。
“有时候我觉得，系统越复杂，就越像我的头发，越理越乱。”
—— 场景：讨论系统架构时的调侃。

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