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Java面试项目高分技巧速成

admin
后端开发
2025-06-18
2655

Java面试项目描述应突出技术栈与业务价值，参与XX系统开发，采用SpringBoot、MyBatis、Redis等技术，负责订单模块设计与实现，优化数据库查询效率30%，解决高并发下单问题，提升系统稳定性。

项目选择的核心原则

技术匹配性
选择与目标岗位技术栈强相关的项目（如电商系统用Spring Cloud、高并发用Redis/Kafka、大数据用Flink/Hadoop），避免技术堆砌，聚焦核心框架（Spring Boot, MyBatis, Dubbo等）。
复杂度与挑战性
优先选择包含以下要素的项目：
- 性能优化（QPS从500提升至5000+）
- 复杂业务逻辑（分布式事务、状态机设计）
- 故障排查（内存泄漏、线程死锁解决）
- 架构设计（微服务拆分、缓存策略）
真实性
切忌虚构项目，可对学习项目（如谷粒商城、仿美团）进行二次开发，添加原创模块（如自定义分布式锁、日志追踪系统）。

项目描述结构化模板（STAR原则进阶版）

**项目名称**：电商订单中心系统（2022.03-2025.06）  
**技术栈**：Spring Boot 2.7 + Redis 6 + RocketMQ 4.9 + ShardingSphere 5.2 + Prometheus  
**业务规模**：日均订单量50万，峰值QPS 3000  
### ▍ 项目背景（Situation）
- 原有单体架构订单模块响应延迟超2s，超时率15%
- 需支持瞬秒活动瞬时万级并发
### ▍ 核心任务（Task）
- 设计高可用订单系统，TP99 < 200ms
- 实现分布式事务保障数据一致性
- 搭建实时监控体系
### ▍ 关键技术行动（Action）*重点*
1. **分布式事务方案**  
   - 采用 **"RocketMQ事务消息+本地事务表"** 替代Seata  
   - 设计补偿任务（补偿成功率达99.99%）  
   *技术决策依据：Seata AT模式在跨库场景下性能下降40%*
2. **分库分表优化**  
   - 按用户ID分片（32库×64表）  
   - 通过 **ShardingSphere HintManager** 解决非分片键查询问题  
   - 冷热数据分离：3个月以上订单归档至TiDB
3. **异步化改造**  
   ```java
   // RocketMQ削峰代码示例
   @Bean
   public TransactionListener createOrderListener() {
       return new TransactionListenerImpl() {
           @Override
           public LocalTransactionState executeLocalTransaction(Message msg, Object arg) {
               try {
                   orderService.processOrder((OrderDTO) arg); // 本地事务
                   return LocalTransactionState.COMMIT_MESSAGE;
               } catch (Exception e) {
                   return LocalTransactionState.ROLLBACK_MESSAGE;
               }
           }
       };
   }

▍ 可量化成果（Result）

订单创建TP99从1200ms降至85ms
消息积压率从18%降至0.3%
节省服务器成本40%（通过弹性扩缩容）

技术细节深挖策略

设计模式应用

订单状态流转 → 状态机模式（避免if-else嵌套）

优惠计算 → 策略模式+工厂模式

// 策略模式示例
public interface DiscountStrategy {
  BigDecimal calculate(BigDecimal amount);
}
@Component("fullReduction")
public class FullReductionStrategy implements DiscountStrategy {...}

并发问题解决
- 超卖问题：Redis分布式锁+Lua脚本原子操作
- 缓存一致性：Canal监听Binlog+延迟双删

JVM调优案例

- 问题：Full GC每日3次，STW超5s  
- 排查：MAT分析发现OrderDTO对象堆积（1小时200MB）  
- 解决：  
  1. 修复ThreadLocal未remove的泄露  
  2. 调整G1参数：-XX:MaxGCPauseMillis=200

避坑指南（提升可信度）

忌空泛描述
错误示例：“使用了Redis提升性能”
正确示例：“通过Redis+Lua实现原子库存扣减,压测QPS提升8倍”
防泄密处理
- 数据脱敏：真实数据 → 模拟数据生成器
- 架构图：用Draw.io重绘（勿直接截公司文档）
缺陷反思
示例：
“初期采用数据库行锁导致死锁，后改用Redis锁但面临锁续期问题,最终切为Redisson看门狗机制”

高频问题预演

技术深挖
- “为什么不用Kafka而选RocketMQ？”
  → 答：RocketMQ事务消息机制更成熟，且金融级业务需严格顺序消息
扩展设计
- “如果QPS翻10倍如何应对？”
  → 分层回答：
  a) 接入层：SLB扩容+限流（Sentinel）
  b) 服务层：线程池参数优化+异步编排
  c) 数据层：Redis分片集群+本地缓存Caffeine
故障复盘
- “遇到过最严重BUG是什么？”
  → 示例：
  “线上订单重复支付：因MQ重试机制未做幂等（解决方案：支付流水号+唯一索引）”