互联网大厂Java求职面试：云原生架构下的微服务网关与可观测性设计

互联网大厂Java求职面试：云原生架构下的微服务网关与可观测性设计

郑薪苦怀着忐忑的心情走进了会议室，对面坐着的是某大厂的技术总监张总，一位在云原生领域有着深厚积累的专家。

第一轮面试：微服务网关的设计挑战

张总：“我们最近在重构电商系统的网关层，日均请求量在亿级别，想听听你对微服务网关的理解，特别是如何处理复杂的路由规则？”

郑薪苦（自信）：“微服务网关就像是系统的门卫，负责把请求分发到正确的服务。我之前用过Spring Cloud Gateway，它可以通过Predicate定义路由条件，比如根据请求路径、Header或者时间来匹配。”

张总（点头）：“不错，那如果遇到突发流量，比如秒杀活动，你怎么设计限流策略？”

郑薪苦（思考片刻）：“可以用Redis做分布式限流，配合Gateway的RequestRateLimiter过滤器。不过说实话，有一次我们团队搞得太复杂，结果Redis被打挂了，后来改成了滑动窗口算法才稳住。”

张总（忍俊不禁）：“看来踩过不少坑啊。那再问个细节，如何在网关中实现灰度发布？”

郑薪苦（挠头）：“这个嘛，我觉得可以按用户ID取模，或者用特定Header标记。就像给VIP客户开小灶一样，让他们先尝鲜。”

张总（微笑）：“比喻很形象，但实际还需要考虑服务注册发现、权重分配等因素。”

技术详解：Spring Cloud Gateway的核心机制

Spring Cloud Gateway基于Reactor模式，其核心组件包括Route、Predicate和Filter：

@Bean
public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
return builder.routes()
.route(r -> r.path("/api/product/**")
.filters(f -> f.stripPrefix(1).addResponseHeader("X-Product", "Enabled"))
.uri("lb://product-service"))
.build();
}

上述代码展示了如何通过RouteLocator定义路由规则，并添加过滤器。

第二轮面试：分布式配置中心的动态刷新

张总：“接下来聊聊分布式配置中心，假设你的系统需要支持多环境快速切换，你会怎么设计？”

郑薪苦（兴奋）：“用Nacos！它可以自动推送配置变更，而且支持命名空间隔离不同环境。我记得有次上线忘记改配置，差点酿成事故，幸好Nacos及时救场。”

张总（追问）：“如果某个服务突然接收不到配置更新怎么办？”

郑薪苦（认真）：“可能是网络分区导致的，这时候需要引入失败重试机制。另外，也可以定期校验本地缓存和远程配置的一致性。”

张总：“很好，那再谈谈配置的安全管理？”

郑薪苦（灵机一动）：“加密存储呗，就像藏私房钱一样，不能随便让人看到。”

张总（笑）：“确实如此，业界常用Jasypt或者Vault来加密敏感信息。”

技术详解：Nacos配置管理

以下是一个动态刷新配置的示例：

@RestController
@RefreshScope
public class ConfigController {

@Value("${custom.property}")
private String property;

@GetMapping("/config")
public String getConfig() {
return property;
}
}

@RefreshScope注解确保当配置发生变化时，Spring会重新注入新的值。

第三轮面试：可观测性平台建设

张总：“最后一个问题，你们是如何构建可观测性平台的？”

郑薪苦（滔滔不绝）：“用Micrometer收集指标，Prometheus拉取数据，Grafana展示图表。这套组合拳打得漂亮！”

张总（继续深挖）：“那链路追踪呢？”

郑薪苦（得意）：“SkyWalking或Zipkin都可以，它们能帮你找到慢SQL这种拖后腿的家伙。”

张总：“如果要降低监控成本，有什么优化建议？”

郑薪苦（一本正经）：“减少无用的日志输出，就像减肥一样，少摄入卡路里才能轻装上阵。”

张总（总结）：“今天的交流很有收获，我们会综合评估后再通知你。”

技术详解：可观测性实现方案

以下是基于Micrometer的指标采集示例：

MeterRegistry registry = new SimpleMeterRegistry();
Counter counter = Counter.builder("api.requests")
.description("Total API Requests")
.register(registry);

counter.increment();

以上代码创建了一个计数器，用于统计API请求总量。

总结

本文围绕云原生架构下的微服务网关、分布式配置中心和可观测性平台展开讨论，通过理论与实践相结合的方式，为读者提供了一套完整的解决方案。这些技术点不仅是面试中的高频考点，更是现代分布式系统设计的关键能力。

郑薪苦的幽默金句