网站设计专业需要什么,厦门关键词优化软件,wordpress国主题,木樨园网站建设公司工作经验一年以上程序员必问问题 面试题概述
问题为在负责项目时遇到的棘手问题及解决方法#xff0c;主要考察开发经验与技术水平#xff0c;回答不佳会影响面试印象。提供四个回答方向#xff0c;准备其中一个方向即可。
1、设计模式应用方向
以登录为例#xff0c;未… 工作经验一年以上程序员必问问题 面试题概述
问题为在负责项目时遇到的棘手问题及解决方法主要考察开发经验与技术水平回答不佳会影响面试印象。提供四个回答方向准备其中一个方向即可。
1、设计模式应用方向
以登录为例未用设计模式时登录逻辑在一个业务类中需求变更如登录方式增减或更换需频繁修改业务层代码。采用工厂设计模式和策略模式后解决了频繁修改业务层代码的问题具体实现可参考相关案例其他设计模式介绍方式类似。
2、线上 bug 方向
项目上线后可能出现测试环境未暴露的问题如运行一段时间后 CPU 飙高、内存泄露、线程死锁等线上调试困难。介绍时需按问题、解决过程、最终解决方案的逻辑进行可参考 DVM 和多线程课程案例。
3、调优方向
调优时最好给出指标数据如接口调优前后的访问耗时。重点讲述调优中间过程可涉及 SQL 优化加索引、添加缓存、采用集群或高可用方案等。
4、组件封装方向
分布式锁和接口幂等可封装为小型工具或组件供多项目使用支付和事务可封装为通用服务但难度较高且需考虑高可用和通用性。有经验可详细讲述无经验可参考网上文章实在想不到可从其他三个方向入手。
总结强调
此面试题高频出现需提前准备选择一个方向深入准备能体现技术水平。 具体问题
设计模式应用案例
在一个电商项目的用户登录功能开发中最初的设计非常简单直接。登录逻辑全部集中在一个业务类 UserLoginService 中代码如下
public class UserLoginService {public boolean login(String username, String password) {// 直接在该方法中进行数据库查询验证if (admin.equals(username) 123456.equals(password)) {return true;}return false;}
}随着业务发展需要支持多种登录方式如手机号验证码登录、第三方平台登录微信、支付宝等。每次增加新的登录方式都需要在 login 方法中添加大量的条件判断逻辑导致代码越来越臃肿维护成本急剧上升。例如添加手机号验证码登录
public class UserLoginService {public boolean login(String identifier, String credential) {if (identifier.matches(^1[3 - 9]\\d{9}$)) {// 手机号验证码登录逻辑查询数据库验证验证码if (validCode.equals(credential)) {return true;}} else if (admin.equals(identifier) 123456.equals(credential)) {// 用户名密码登录逻辑return true;}return false;}
}为解决这个问题引入了工厂设计模式与策略模式。首先定义一个登录策略接口 LoginStrategy
public interface LoginStrategy {boolean login(String identifier, String credential);
}然后分别实现用户名密码登录策略类 UsernamePasswordLoginStrategy 和手机号验证码登录策略类 PhoneCodeLoginStrategy
public class UsernamePasswordLoginStrategy implements LoginStrategy {Overridepublic boolean login(String username, String password) {// 实际数据库查询验证逻辑if (admin.equals(username) 123456.equals(password)) {return true;}return false;}
}public class PhoneCodeLoginStrategy implements LoginStrategy {Overridepublic boolean login(String phone, String code) {// 实际数据库查询验证逻辑if (13800138000.equals(phone) validCode.equals(code)) {return true;}return false;}
}接着创建一个登录策略工厂类 LoginStrategyFactory
public class LoginStrategyFactory {public static LoginStrategy getLoginStrategy(String loginType) {if (usernamePassword.equals(loginType)) {return new UsernamePasswordLoginStrategy();} else if (phoneCode.equals(loginType)) {return new PhoneCodeLoginStrategy();}return null;}
}最后修改业务类 UserLoginService通过工厂获取相应的登录策略
public class UserLoginService {public boolean login(String loginType, String identifier, String credential) {LoginStrategy strategy LoginStrategyFactory.getLoginStrategy(loginType);if (strategy! null) {return strategy.login(identifier, credential);}return false;}
}通过这种方式当需要添加新的登录方式时只需要创建新的策略类并在工厂类中添加相应的获取逻辑无需修改业务层的核心代码大大提高了代码的扩展性和维护性。
线上 bug 处理案例
在一个大型的在线教育平台项目上线一段时间后运维人员反馈系统出现 CPU 使用率持续飙高的情况导致部分课程直播卡顿严重影响用户体验。由于线上环境复杂难以在测试环境复现相同问题增加了调试难度。
首先利用 jstack 命令获取当前 Java 进程的线程堆栈信息通过分析堆栈信息发现有一个线程一直在执行某个方法 calculateCourseScore该方法用于计算课程的综合得分代码如下
public class CourseScoreCalculator {public double calculateCourseScore(ListStudentAnswer answers) {double totalScore 0;for (StudentAnswer answer : answers) {// 复杂的计算逻辑包含多层嵌套循环for (int i 0; i answer.getOptions().size(); i) {for (int j 0; j answer.getOptions().get(i).getSubOptions().size(); j) {totalScore answer.getOptions().get(i).getSubOptions().get(j).getScore();}}}return totalScore;}
}从代码逻辑上看多层嵌套循环导致计算量过大在高并发情况下容易使 CPU 使用率飙升。针对这个问题对计算逻辑进行了优化。通过减少不必要的循环嵌套将部分重复计算的逻辑提取出来优化后的代码如下
public class CourseScoreCalculator {public double calculateCourseScore(ListStudentAnswer answers) {double totalScore 0;for (StudentAnswer answer : answers) {ListOption options answer.getOptions();for (Option option : options) {ListSubOption subOptions option.getSubOptions();for (SubOption subOption : subOptions) {totalScore subOption.getScore();}}}return totalScore;}
}同时监控系统资源发现数据库查询操作也占用了较多资源。通过对数据库查询语句进行分析发现部分查询没有使用合适的索引。例如在查询学生课程学习记录时原 SQL 语句为
SELECT * FROM student_course_record WHERE student_id 12345;表 student_course_record 数据量较大而 student_id 字段没有添加索引导致查询效率低下。为 student_id 字段添加索引
CREATE INDEX idx_student_id ON student_course_record(student_id);经过这些优化措施再次监控系统CPU 使用率恢复到正常水平线上直播卡顿问题得到解决。
系统调优案例
在一个电商订单系统中有一个查询订单详情的接口 getOrderDetail调优前该接口的平均响应时间为 2 秒严重影响用户体验。为了提升系统性能对该接口进行了优化。
首先对接口涉及的 SQL 查询语句进行分析。原 SQL 语句为
SELECT * FROM orders
JOIN order_items ON orders.order_id order_items.order_id
JOIN products ON order_items.product_id products.product_id
WHERE orders.order_id 12345;通过 EXPLAIN 关键字分析查询执行计划发现 JOIN 操作效率较低因为相关表没有合适的索引。为 orders 表的 order_id 字段、order_items 表的 order_id 和 product_id 字段、products 表的 product_id 字段添加索引
CREATE INDEX idx_order_id_orders ON orders(order_id);
CREATE INDEX idx_order_id_order_items ON order_items(order_id);
CREATE INDEX idx_product_id_order_items ON order_items(product_id);
CREATE INDEX idx_product_id_products ON products(product_id);经过索引优化后SQL 查询效率得到显著提升。同时考虑到订单数据相对稳定添加缓存机制。使用 Redis 作为缓存在查询订单详情时首先从 Redis 中查询是否有缓存数据如果有则直接返回避免了数据库查询。代码实现如下
public OrderDetail getOrderDetail(long orderId) {OrderDetail orderDetail (OrderDetail) redisTemplate.opsForValue().get(order: orderId);if (orderDetail! null) {return orderDetail;}// 如果缓存中没有从数据库查询orderDetail orderDao.getOrderDetail(orderId);if (orderDetail! null) {redisTemplate.opsForValue().set(order: orderId, orderDetail);}return orderDetail;
}经过上述优化该接口的平均响应时间从 2 秒缩短到了 500ms系统性能得到了大幅提升。
组件封装案例
分布式锁封装 在一个分布式电商库存扣减系统中为了保证库存扣减的原子性避免超卖现象需要使用分布式锁。封装了一个简单的分布式锁工具类 DistributedLockUtil使用 Redis 实现分布式锁。代码如下
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;Component
public class DistributedLockUtil {Autowiredprivate RedisTemplateString, String redisTemplate;public boolean tryLock(String lockKey, String requestId, int expireTime) {return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, requestId, expireTime, TimeUnit.SECONDS);}public void unlock(String lockKey, String requestId) {if (requestId.equals(redisTemplate.opsForValue().get(lockKey))) {redisTemplate.delete(lockKey);}}
}在库存扣减业务代码中使用该分布式锁
public class StockService {Autowiredprivate DistributedLockUtil distributedLockUtil;public boolean deductStock(long productId, int quantity) {String lockKey stock: productId;String requestId UUID.randomUUID().toString();if (distributedLockUtil.tryLock(lockKey, requestId, 10)) {try {// 检查库存并扣减int stock stockDao.getStock(productId);if (stock quantity) {stockDao.deductStock(productId, quantity);return true;}} finally {distributedLockUtil.unlock(lockKey, requestId);}}return false;}
}这个分布式锁工具类可以在多个电商相关项目中复用保证了分布式环境下关键业务的一致性。
支付通用服务封装 在一个综合性电商平台项目中涉及多种支付方式如微信支付、支付宝支付、银行卡支付等。为了提高代码的复用性和系统的可维护性封装了一个支付通用服务 PaymentService。
首先定义一个支付接口 PaymentProcessor
public interface PaymentProcessor {String processPayment(PaymentRequest request);
}然后分别实现微信支付处理器 WeChatPaymentProcessor、支付宝支付处理器 AlipayPaymentProcessor 和银行卡支付处理器 BankCardPaymentProcessor
public class WeChatPaymentProcessor implements PaymentProcessor {Overridepublic String processPayment(PaymentRequest request) {// 调用微信支付 API 进行支付处理// 返回支付结果return 微信支付成功;}
}public class AlipayPaymentProcessor implements PaymentProcessor {Overridepublic String processPayment(PaymentRequest request) {// 调用支付宝支付 API 进行支付处理// 返回支付结果return 支付宝支付成功;}
}public class BankCardPaymentProcessor implements PaymentProcessor {Overridepublic String processPayment(PaymentRequest request) {// 调用银行卡支付 API 进行支付处理// 返回支付结果return 银行卡支付成功;}
}接着创建支付服务类 PaymentService通过策略模式选择具体的支付处理器
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.util.HashMap;
import java.util.Map;Service
public class PaymentService {private MapString, PaymentProcessor paymentProcessorMap new HashMap();Autowiredpublic PaymentService(WeChatPaymentProcessor weChatPaymentProcessor,AlipayPaymentProcessor alipayPaymentProcessor,BankCardPaymentProcessor bankCardPaymentProcessor) {paymentProcessorMap.put(wechat, weChatPaymentProcessor);paymentProcessorMap.put(alipay, alipayPaymentProcessor);paymentProcessorMap.put(bankCard, bankCardPaymentProcessor);}public String processPayment(PaymentRequest request) {String paymentType request.getPaymentType();PaymentProcessor processor paymentProcessorMap.get(paymentType);if (processor! null) {return processor.processPayment(request);}return 不支持的支付方式;}
}在订单支付业务中使用该支付服务
public class OrderService {Autowiredprivate PaymentService paymentService;public String payOrder(Order order) {PaymentRequest request new PaymentRequest();request.setPaymentType(order.getPaymentType());request.setAmount(order.getTotalAmount());return paymentService.processPayment(request);}
}通过这种方式将支付相关的复杂逻辑封装在 PaymentService 中其他业务模块只需调用该服务即可提高了系统的通用性和可维护性同时也方便扩展新的支付方式。 总结
设计模式应用
主要内容电商项目用户登录功能从初始逻辑集中导致维护困难到引入工厂与策略模式解决问题。核心概念工厂设计模式用于创建对象策略模式将算法逻辑封装。关键知识点理解两种设计模式作用明白如何结合使用提高代码扩展性与维护性。
总结
设计模式可优化代码结构解决业务变更时代码频繁修改问题。工厂模式负责对象创建策略模式处理不同业务逻辑实现二者结合使代码更灵活。
线上 bug 处理
主要内容在线教育平台上线后 CPU 飙高通过分析线程堆栈和 SQL 语句定位并解决问题。核心概念利用工具获取线程堆栈信息辅助定位问题关注数据库索引对查询性能影响。关键知识点掌握获取和分析线程堆栈方法了解索引优化 SQL 查询原理。
总结
线上 bug 因环境复杂难调试需借助工具精准定位。优化代码逻辑和数据库查询可有效解决性能问题。
系统调优
主要内容电商订单系统查询订单详情接口从 2 秒响应优化到 500ms通过 SQL 优化和缓存实现。核心概念使用 EXPLAIN 分析查询执行计划运用缓存减少数据库查询压力。关键知识点学会分析查询执行计划掌握缓存机制及应用场景。
总结
系统调优需关注数据库查询和缓存策略以提升接口响应速度。索引优化可提高 SQL 查询效率缓存能快速返回常用数据。
组件封装 分布式锁封装 主要内容电商库存扣减系统使用分布式锁保证原子性封装基于 Redis 的分布式锁工具。核心概念分布式锁确保分布式环境下操作一致性Redis 提供实现方式。关键知识点理解分布式锁原理掌握基于 Redis 实现分布式锁方法。 总结 分布式锁用于解决分布式场景下数据一致性问题。Redis 的 setIfAbsent 等操作可实现分布式锁基本功能。 支付通用服务封装 主要内容电商平台多种支付方式通过封装支付通用服务提高复用性与可维护性。核心概念利用策略模式实现不同支付方式处理封装复杂支付逻辑。关键知识点理解策略模式应用学会封装通用服务。 总结 策略模式可根据不同条件选择不同支付处理器。封装通用服务能提升代码复用便于维护和扩展新支付方式。
