一个 30 万行代码的单体电商系统,40 人研发团队,日订单 20 万。现在决定做微服务拆分。请回答:你会先拆哪个模块、按什么维度判断它该先被拆?以及拆完之后,原本在一个本地事务里的“下单扣库存”变成了跨服务调用,这个问题你打算怎么处理?
面试官在考什么
考察拆分切入点是否基于变更频率、读写特征和事务边界做判断,以及面对分布式事务时是追求强一致还是接受最终一致的取舍能力。
回答框架 · 前两步
- 拆分顺序的判断维度应该是:变更频率高、读写特征差异大(读多写少适合先拆)、资源隔离需求强、以及团队边界是否清晰;先拆读多写少、无强事务依赖的模块(如商品查询/搜索),把风险最低的收益先拿到
- 绝不能拆完还共享同一个库表:共享库会让服务边界形同虚设,任何一次表结构变更都会重新把服务耦合起来;正确顺序是先按服务划分 schema 与访问权限,再逐步物理分库,期间用数据同步过渡
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- 一个下单接口要扛峰值 2 万 QPS,库存只有 1000 件且不能超卖,MySQL 单实例写入大约只能承受 3000 TPS,Redis 可用。你会按什么顺序做改造?每一步解决的是哪一段瓶颈,做完之后怎么验证它确实有效?
- 一个限时抢购活动:商品库存 500 件,预计开抢后 1 秒内涌入 10 万个下单请求。硬性要求是绝对不能超卖,成功下单的响应时间要在 200ms 内,没抢到的用户也要在 1 秒内收到明确的失败提示(不能一直转圈)。请给出你的整体链路设计,并说明每一层分别在挡什么、为什么放在那一层。
- 假设你负责一个核心交易 API,日常峰值 1 万 QPS,大促峰值是日常的 20 倍(约 20 万 QPS),P99 要求 <200ms,可用性 99.95%。现有架构是单体应用 + MySQL 主从 + Redis 缓存,团队 8 人,大促预算只能覆盖当前机器成本的 1.5 倍。请你给出从大促前 3 个月到当天的完整方案:容量怎么估算、瓶颈怎么定位、哪些环节做异步/削峰、降级预案怎么定、成本怎么控制。
- 某活动接口预估峰值 3 万 QPS。压测结果:单台 4C8G 服务处理该接口的极限约 2000 QPS(平均响应 200ms,接口无状态,每次请求查一次数据库)。现在有 20 台同规格机器。问:(1) 这 20 台能不能扛住?(2) 如果只能做一件事来提升承载能力,你先做什么?
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- 商品详情页读多写少,峰值 5 万 QPS,缓存命中率 99%,底层是 MySQL。现在运营做一次批量调价,一次要改 2000 个商品的价格。请说明你的缓存更新方案:删缓存还是更新缓存、先动 DB 还是先动缓存、批量改价时怎么避免缓存集中失效把 DB 打穿。