常考面试题解析：场景题应对策略与实战指南（一）

一、系统设计类场景题：高并发订单系统架构设计

典型场景：设计一个支持每秒万级订单请求的电商系统，需考虑数据一致性、高可用性与横向扩展能力。

1. 核心架构分层

• 接入层：采用Nginx负载均衡+API网关（如Spring Cloud Gateway），通过连接池复用与异步非阻塞IO（Netty）提升吞吐量。
• 业务层：微服务化拆分（订单服务、库存服务、支付服务），使用gRPC进行服务间通信，结合熔断器（Hystrix）防止级联故障。
• 数据层：
  • 读写分离：主库（MySQL）处理写操作，从库（MySQL集群）处理读操作，通过中间件（MyCat）实现自动路由。
  • 缓存策略：Redis集群存储热点数据（如商品库存），采用Cache-Aside模式，更新时先删缓存再更新数据库。
  • 异步消息：订单创建后通过Kafka发送支付事件，支付服务异步消费并更新状态，避免同步调用超时。

2. 一致性保障方案

• 最终一致性：通过本地消息表+定时任务补偿机制处理支付超时场景。
• 强一致性：对库存扣减等关键操作，采用分布式锁（Redisson）或分布式事务（Seata AT模式）。

3. 扩展性设计

• 水平扩展：服务无状态化设计，通过Kubernetes动态扩容Pod应对流量峰值。
• 数据分片：订单表按用户ID哈希分片，分散单表数据量。

代码示例（Redis库存预扣）：

// 使用Lua脚本保证原子性
String luaScript = "if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 1) then " +
                   "local stock = tonumber(redis.call('get', KEYS[1])); " +
                   "if (stock >= tonumber(ARGV[1])) then " +
                   "return redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]); " +
                   "end; return -1; end; return -2;";
Long result = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(luaScript, Long.class),
                                   Collections.singletonList("inventory:sku123"), 
                                   String.valueOf(quantity));
if (result == -1) {
    throw new RuntimeException("库存不足");
}

二、性能优化类场景题：慢查询分析与SQL调优

典型场景：某电商系统首页加载耗时3秒，经排查发现数据库查询占80%时间。

1. 诊断流程

• 慢查询日志：开启MySQL慢查询日志（long_query_time=1s），定位TOP10耗时SQL。
• 执行计划分析：使用EXPLAIN查看是否走索引、是否存在全表扫描。
• 锁竞争检测：通过SHOW ENGINE INNODB STATUS检查事务锁等待情况。

2. 优化手段

• 索引优化：
  • 避免过度索引：单表索引数不超过5个，复合索引遵循最左前缀原则。
  • 覆盖索引：如SELECT id FROM orders WHERE user_id=100，可创建(user_id, id)索引。
• SQL改写：
  • 避免SELECT *，仅查询必要字段。
  • 将OR条件改为UNION ALL（如WHERE a=1 OR b=2 → WHERE a=1 UNION ALL WHERE b=2 AND a!=1）。
• 数据分页优化：
  • 避免LIMIT 100000, 10，改用子查询：

    SELECT * FROM orders WHERE id > (SELECT id FROM orders ORDER BY id LIMIT 99999, 1) ORDER BY id LIMIT 10;

3. 缓存策略

• 多级缓存：本地缓存（Caffeine）+ 分布式缓存（Redis），设置不同过期时间。
• 缓存穿透防护：对不存在的ID查询，返回空对象并缓存短时间（如1分钟）。

三、异常处理类场景题：分布式事务一致性保障

典型场景：用户下单后，需同时扣减库存、记录订单、发送积分，如何保证三者最终一致？

1. 解决方案对比

方案	适用场景	缺点
TCC模式	强一致性要求	实现复杂，需业务方配合拆分Try/Confirm/Cancel
Saga模式	长事务流程	回滚逻辑复杂，可能数据混乱
本地消息表	最终一致性	需定时任务扫描，可能重复消费
事务消息	消息驱动架构	依赖MQ可靠性

2. 推荐方案：事务消息+补偿机制

1. 步骤：

   • 订单服务生成订单记录，将”扣库存”事件发送至Kafka。
   • 库存服务消费消息并扣减，若失败则写入死信队列。
   • 定时任务检查死信队列，触发人工补偿。

2. 代码示例（Spring Kafka事务）：

   @KafkaListener(topics = "order_events")
   @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
   public void handleOrderEvent(OrderEvent event) {
    try {
        inventoryService.decrease(event.getSkuId(), event.getQuantity());
        pointsService.addPoints(event.getUserId(), event.getPoints());
    } catch (Exception e) {
        // 发送至DLQ
        kafkaTemplate.send("dlq_order_events", event);
        throw e;
    }
   }

四、方法论总结：场景题解题四步法

1. 明确目标：确认非功能性需求（QPS、延迟、一致性级别）。
2. 约束分析：识别技术栈限制（如不允许用Redis）、时间复杂度要求。
3. 方案对比：列出2-3种方案，从复杂度、性能、维护性维度评估。
4. 风险预判：指出潜在问题（如缓存雪崩、消息乱序）及应对措施。

进阶建议：

• 日常积累：对每个技术方案记录适用场景与局限性（如”Redis分布式锁仅适用于低并发写场景”）。
• 模拟训练：用LeetCode式题目练习（如”设计一个短链服务”），强制限时完成架构设计。
• 复盘优化：面试后回顾方案漏洞，完善知识体系。

通过系统化训练，开发者可显著提升场景题应对能力，在面试中展现技术深度与工程思维。