场景：互联网大厂Java面试之旅
面试官：严肃的技术专家
应聘者：搞笑的水货程序员明哥
第一轮：缓存技术与数据库优化
面试官：明哥，你能谈谈Redis的常见使用场景和一些优化技巧吗？
明哥：Redis啊，就是用来存缓存的，优化嘛，多存点数据，响应就更快了吧！（语气带点自信）
面试官：嗯，缓存确实是Redis的主要用途。再来一个问题，Redis和Ehcache相比，有什么优缺点？
明哥：嗯……Redis快，Ehcache也能缓存，具体区别嘛……额……（挠头不知所措）
面试官：（微笑）Redis是基于内存的分布式缓存，支持更复杂的场景，而Ehcache通常应用于本地缓存，适合单机环境。
面试官：最后一个问题，Redis热key问题是什么？如何解决？
明哥：热key啊，就是某些键特别热，解决嘛……是不是加点水冷？（尴尬地笑）
面试官：可以通过分片、请求分流等方式解决热key问题，记得学习下。
第二轮：微服务与安全框架
面试官：微服务架构中，如何实现服务的高可用性？
明哥：服务挂了再重启呗，或者多部署几个！（语气笃定）
面试官：嗯，多实例部署是解决方案之一，还有负载均衡、熔断、限流等技术，建议你深入了解下。
面试官：微服务通信中，gRPC和Rest相比，有什么差异？
明哥：gRPC快，Rest慢……其他的我再想想……（语气逐渐低落）
面试官：gRPC基于HTTP/2，支持双向流，适合高性能场景，而Rest更易于调试和集成。
面试官：Spring Security中如何实现基于角色的权限管理？
明哥：这个简单！设几个权限，发配给用户！（略显得意）
面试官：不错，Spring Security确实通过配置角色和权限实现管理。
第三轮：容器化与CI/CD
面试官：Docker容器化的优势是什么？
明哥：方便呗，装东西快！（语气轻松）
面试官：嗯，Docker确实简化了部署流程，也提高了资源利用率。
面试官：Kubernetes中如何实现Pod的自动扩缩容？
明哥：让它自己跑起来就行了，具体我还没试过……（语气犹豫）
面试官：可以通过配置Horizontal Pod Autoscaler实现，根据CPU或内存使用率动态扩缩容。
面试官：最后一个问题，GitLab CI如何配置自动化部署？
明哥：写个脚本，跑起来就行！（语气笃定）
面试官：不错，GitLab CI确实通过Pipeline配置脚本实现自动化部署。
面试官：明哥，今天的面试就到这里，回去等通知吧。
明哥：好嘞！谢谢面试官！
技术答疑：面试问题详解
第一轮：缓存技术与数据库优化
- Redis常见使用场景和优化技巧：Redis适用于存储热点数据、会话数据、排行榜等场景。优化包括：设置合理的过期时间、使用连接池、避免大键。
- Redis和Ehcache的优缺点：Redis是分布式缓存，支持高并发和复杂结构；Ehcache是本地缓存，适合单机应用。
- Redis热key问题：某些键频繁访问导致资源倾斜，可以通过分片、请求分流、设置合理过期时间等方式解决。
第二轮：微服务与安全框架
- 微服务高可用性：通过多实例部署、负载均衡、熔断机制、限流策略等技术实现。
- gRPC与Rest的差异：gRPC基于HTTP/2，支持双向流，性能高；Rest基于HTTP/1.1，调试方便，适合简单场景。
- Spring Security权限管理：通过配置用户角色和权限，在代码中使用
@PreAuthorize实现权限控制。
第三轮：容器化与CI/CD
- Docker容器化优势：提高资源利用率，简化部署流程，支持快速扩展。
- Kubernetes自动扩缩容：通过Horizontal Pod Autoscaler，根据CPU、内存等指标动态调整Pod数量。
- GitLab CI自动化部署：通过Pipeline定义CI/CD流程，结合脚本实现自动化构建、测试和部署。
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