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Java项目面试实操提升大厂面试成功率第06章笔…

2020-05-27 16:01:35来源：博客园阅读 ()

Java项目面试实操提升大厂面试成功率第06章笔记

第06章如何应对：商品管理与秒杀模块面试？

6.1 电商项目面试之商品管理（一）

商品记录

编辑——>商品规格（SPU）——>商品参数（SKU）

6.2 电商项目面试之商品管理（二）

https://cloud.tencent.com

对象存储服务：https://console.cloud.tencent.com/cos5

秘钥：AKID0uYw6H9rHRKyLRhTF2hANK3jhOuER8h1

key：QZS6iCRQAfCdnCNI3dy4tSyMTJtDH3Yz

# 腾讯对象存储配置信息
tencent:
  secretId: AKID0uYw6H9rHRKyLRhTF2hANK3jhOuER8h1
  secretKey: QZS6iCRQAfCdnCNI3dy4tSyMTJtDH3Yz
  region: ap-nanjing
  bucketName: litemall2020-1253518225

启动：litemall-admin-api

http://localhost:9527/#/goods/list

启动：litemall-wx-api

添加商品——>微信SPU和SKU的信息

6.3 电商项目面试之商品管理（三）

如何二次开发——见视频解说

6.4 电商项目面试之商品管理（四）

第一题：SPU是商品的公共信息，SKU是商品的规格信息。比如说一个小米手机SPU信息是安卓系统，高通的CPU，6.5寸的屏幕，4000毫安的电池等等，但是这部手机的内存容量和颜色是有很多种规格的，假设有三种内存容量和三种颜色。组合在一起就是九种规格方案，也就是九条SKU记录，我们创建数据表的时候，SPU表和SKU表是一对多的关系，也就是说一个SPU记录对应多条SKU记录。

第二题：如果是物理删除，在删除SPU记录之前需要判断SPU记录有没有关联的订单。如果有关联的订单，那么SPU记录是不能删除的，如果没有关联的订单是可以删除SPU记录的。但是删除SPU记录要连带着删除SKU记录，这个是物理删除的情况。如果是逻辑删除，那么就不需要判断还是SPu是否存在关联的订单了。直接在SPU记录的delete字段上设置上True这个值就代表说这条记录已经删除了。那么关联的SKU数据delete字段也要设置上True就代表说删除了。

第三题：我做的电商系统是B2C模式的，也就是单商铺的模式，如果要做多商铺的C2C电商。那么商铺之间的数据是要隔离的，不能交叉访问，所以设计数据表的时候就要引入商铺表。然后呢，让SPU关联到商铺的id，这样的每个商铺就只能看到自己商铺的商品数据了。

第四题：我们做的是单商铺的电商系统，只要商家编辑商品都会形成一条新的商品记录。当用户根据订单查询商品的时候，并不会看到最新的商品记录，而是会查询到他下单时候的商品记录。记录这个就可以防止商家随意篡改订单的商品信息，因为我们现在做的是单商铺的电商网站。所以一个商家的商品记录，包括归档数据还行不成上千万的数据规模。如果做成C2C的多商铺电商系统，那么SPU表和SKU表里边就会保存大量的数据。因为单表超过两千万数据，MYSQL的读写性能就会很差，所以在这种情况下，应该单独创建SPU和SKU的归档数据表。把归档的数据转移存储的归档表里边，这样的就可以实现对SPU和SKU数据表的缩表。这种数据库设计叫做冷热数据分离，

第五题：我们用的是逻辑删除，而不是物理删除。

第六题：前端渲染的速度有很多种优化方案，首先是数据库方面要做好优化。比如说优化SQL语句，多利用索引设置引导innodb缓冲池增加数据库的线程数量。在我的数据库连接池方面需要增加连接的数量，我们可以采用Mysql分区技术，把数据切分存储的不同的硬盘上。多块硬盘的io能力是要好于单块硬盘的，所以MYSQL的读写速度就提升了。如果是大型项目数据库层面要使用集群，数据要做分库分表。还要做读写分离，冷热数据分离等等。其次呢，在程序的后台部分也能做很多提升数据读取速度的改进，比如说引入缓存。把热点的业务数据缓存到radis里边，如果命中缓存的话，就不需要走数据库了。所以读取的速度也就提升了，还有就是后台项目的网络连接方式，可以从bio改成nio。这样的依靠少量的线程就能处理更多的网络请求了，那么再有呢就是增加他们凯特线程的数量，也能实现更大的网络吞吐能力。如果有条件的话，我们可以对他们Tomcat负载均衡也能增加。也能增加后台项目的负载能力。另外呢，我们可以利用CDN服务缓存静态的网页和图片。这样浏览器加载商品信息的时候也会更快一些，那么前端方面也有一些优化的手段。比如说减少HTTP请求能合并的请求就合并成一个HTTP请求。那么素材图片可以使用雪花图，那么商品图片可以使用延时加载的办法。

第七题：我们先来看一下SKU数据，比如说床垫儿有这么多种规格。而且这个字段的类型是Jason数组，那么真实类型的字段级别设置了索引。查找的效率也不是很高，所以用户想要根据规格参数去查找数据。MySQL的执行效率真的是很低，我们要引入新的技术来应对。这里呢，我推荐使用elastic search，简称为额es，它是一个全文搜索引擎。最适合从海量数据中快速提取我们想要的数据，关于es技术，我放在后面的章节跟大家详细的说明。因为电商项目的内容非常多，所以为了课程整体的平衡性，我就把一些技术放到其他的章节去讲。毕竟其他类型的项目也是需要s技术的好了，这道题呀，你可以这么去回答我做的电商项目，支持用户按照参数去查找商品，那么我们录入商品之后，支持用户按照参数去查找商品，那么我们录入商品之后，就会把商品数据保存到数据库的SQL。SKU数据表里边，然后把可以用来检索的参数和商品名称以及主键值。写到es里边，用户解锁商品的时候，我们就到es中查找，然后呢得到商品的id。接下来呢，从数据库中提取商品的信息，最后呢渲染到页面上面。

第八题：非常好回答yes，不能替代SQL数据表虽然es用来检索数据。但是颜色里边并不是存放了一个商品的全部信息，只是存放了用来被检索的那部分属性信息。Mr渲染的时候，详细的规格信息还是要从SKU数据表里边读取的。

第九题：这个问题又是跟es技术相关，全文检索里边有中文分词技术，可以实现语义分析。就拿最好看的全面屏手机来说吧，没有任何商品叫这个名字，所以我们要用到中文分词技术。提取其中的名词忽略形容词，于是中文分词之后的结果就是全面屏手机。我们按照这个关键字到es中去检索，就能得到搜索的结果了。好了，这道题你可以这么去回答，我们给rc添加了中文分词技术，提取搜索信息里边的名词。忽略形容词用户搜索最好看的全面屏手机的时候，最终是按照全面屏手机这个关键字来检索商品的。

第十题：我们用的是腾讯云的对象存储服务开通对象存储服务之后呢，我们在微商城的后台系统配置上secret id和secret key。还有app和存储系统的信息，通过腾讯云的一篇接口就能把图片上传到云端了。我们是利用腾讯云的对象存储服务来充当涂装服务器的好了，各位同学以上这些呢，就是有关商品管理模块的主要面试题了。

6.5 电商项目面试之秒杀业务（一）

解决数据库超售方案（一）

解决数据库超售方案（二）

解决数据库超售方案（三）

6.6 电商项目面试之秒杀业务（二）

解决秒杀业务方法演示

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>mooc</groupId>
    <artifactId>demo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <dependencies>
        
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.0.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

</project>

Application.java

import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class Application {
    public static ThreadPoolExecutor pool=new ThreadPoolExecutor(
      10,100,10, TimeUnit.SECONDS,
      new LinkedBlockingDeque<Runnable>()
    );
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis=new Jedis("localhost",6379);
        jedis.auth("123456");
        //逻辑库
        jedis.select(1);
        jedis.set("kill_num","50");
        jedis.del("kill_list");
        jedis.close();
        for (int i=0;i<1000;i++){
            pool.execute(new KillTask());
        }
    }
}

KillTask.java

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class KillTask implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        Jedis jedis=new Jedis("localhost",6379);
        jedis.auth("abc123456");
        jedis.select(1);
        jedis.watch("kill_num","kill_list");
        int num=Integer.parseInt(jedis.get("kill_num"));
        if(num>0){
            Transaction transaction=jedis.multi();
            transaction.decr("kill_num");
            transaction.rpush("kill_list","9527");
            transaction.exec();
        }
        else {
            Application.pool.shutdown();
        }
        jedis.close();
    }
}