Java大厂面试真题：谢飞机的技术挑战
场景一：电商场景
面试官：在电商项目中，我们通常需要处理大量的并发请求。请谈谈你对JVM调优的理解。
谢飞机：嗯，JVM调优主要是为了提高程序的性能和稳定性。比如，我们可以调整堆内存大小、垃圾回收器的选择等。
面试官：很好！那么在Spring Boot中如何实现异步处理以提高系统的响应速度？
谢飞机：哦，这个我知道。可以使用@Async注解来实现方法的异步调用，这样可以让主线程不被阻塞。
面试官：不错！接下来，如果我们要处理订单超时未支付的情况，你会怎么设计？
谢飞机：嗯，这可能需要用到定时任务或者消息队列吧。比如说，用RabbitMQ发送一个延迟消息，在一定时间后检查订单状态。
场景二：内容社区与UGC
面试官：假设我们现在有一个内容社区，用户上传的内容需要审核。请问你会如何设计这个审核流程？
谢飞机：我觉得可以用工作流引擎，比如Activiti或者Camunda。不过具体怎么用我还不是很清楚...
面试官：那你知道在Spring Data JDBC中如何进行复杂的查询吗？
谢飞机：这个嘛...好像可以通过自定义查询语句，然后在Repository里写SQL。
面试官：很好！如果我们需要缓存热点数据，你会选择哪种缓存技术？为什么？
谢飞机：应该选Redis吧，因为它支持的数据类型多，而且性能也不错。
场景三：AIGC
面试官：现在我们要开发一个基于AI生成内容的应用，请问你会考虑哪些技术栈？
谢飞机：呃，我只知道Spring AI好像能整合一些AI模型，其他的不太清楚...
面试官：那好，如果你要将生成的内容保存到数据库，并且保证高并发下的性能，你会怎么做？
谢飞机：可能需要用ORM框架，比如Hibernate或MyBatis，再加上连接池如HikariCP。
面试官：最后一个问题，如果你的应用需要记录详细的日志，并且能够实时监控这些日志，你会选择什么工具？
谢飞机：我想应该是ELK Stack吧，Elasticsearch、Logstash和Kibana组合起来做日志分析。
答案解析
- JVM调优：主要涉及内存管理和垃圾回收机制。合理设置Xms和Xmx参数，选择合适的GC算法（如G1）可以显著提升性能。
- Spring Boot异步处理：通过@EnableAsync启用异步功能，再在方法上使用@Async注解即可实现非阻塞调用。
- 订单超时处理：利用消息队列的延迟消息特性，例如RabbitMQ的TTL+死信队列，或者Kafka的定时器。
- 内容审核流程：可以采用工作流引擎来管理审批流程，也可以结合规则引擎（如Drools）来进行自动化判断。
- Spring Data JDBC复杂查询：除了基本CRUD操作外，还可以编写原生SQL并通过@Query注解执行。
- Redis缓存：作为NoSQL解决方案之一，Redis提供了丰富的数据结构以及持久化选项。
- AI生成内容存储：考虑到高性能需求，选用高效的ORM框架配合优秀的连接池是非常重要的。
- 日志监控：ELK Stack是一个流行的选择，它允许集中收集、搜索并可视化日志信息。
希望这次面试经历对你有所帮助！
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