面试题答案
一键面试1. 遵循类设计原则
- 单一职责原则：每个微服务应专注于单一业务功能，例如在电商系统中，订单微服务只负责订单相关操作，如创建订单、查询订单状态等，商品微服务仅处理商品信息管理，包括商品的添加、修改、查询等。这样每个微服务职责明确，代码更易于理解和维护。
- 开闭原则：以支付功能为例，假设当前系统支持支付宝和微信支付。设计支付接口，不同支付方式实现该接口。当需要新增一种支付方式（如银联支付）时，只需创建银联支付实现类，而无需修改现有支付逻辑代码，满足对扩展开放、对修改关闭。
- 里氏替换原则：在库存微服务中，定义库存操作的基类，如包含库存扣减方法。如果有不同类型库存（如普通库存、限时促销库存），其操作类继承自该基类。在调用库存扣减功能时，无论使用普通库存类还是限时促销库存类实例，都能保证正确执行，因为子类替换父类不会破坏原有逻辑。
2. 提升系统性能
- 缓存机制：对于一些不经常变化的数据，如商品的基本信息，在商品微服务中可以使用缓存（如Redis）。当其他微服务频繁查询商品信息时，先从缓存获取，减少数据库查询压力，提高响应速度。例如，在商品展示页面，大量用户同时请求商品信息，缓存能显著提升性能。
- 异步处理：在订单微服务中，订单创建成功后可能需要进行一些后续操作，如发送订单确认邮件、更新用户积分等。这些操作可以通过消息队列（如Kafka）异步处理，而不是在订单创建的主流程中同步执行，避免阻塞订单创建操作，提升系统整体性能。
3. 增强可维护性
- 标准化代码结构：所有微服务遵循统一的代码结构和命名规范，例如使用Maven或Gradle管理项目依赖，按照标准的分层架构（如Controller - Service - Repository）组织代码。这样开发人员能够快速熟悉不同微服务的代码逻辑，降低维护成本。
- 日志和监控：在每个微服务中集成日志框架（如Logback）和监控工具（如Prometheus + Grafana）。详细的日志记录有助于在出现问题时快速定位错误，监控指标（如CPU使用率、内存占用、接口响应时间等）可以实时了解微服务运行状态，及时发现潜在性能问题。
4. 保障可扩展性
- 微服务拆分粒度：合理规划微服务拆分粒度，以电商系统为例，随着业务发展，用户量和业务复杂度增加，最初的用户管理微服务可以进一步拆分为用户基础信息微服务、用户权限微服务等，使得每个微服务更专注、更易于扩展。
- 采用分布式架构：当单个微服务的负载过高时，可以通过水平扩展（增加微服务实例）来应对。例如订单微服务，在促销活动期间订单量剧增，可以通过增加订单微服务的实例数量，利用负载均衡器（如Nginx）将请求均匀分配到各个实例上，保障系统的高可用性和可扩展性。