技术实现要点：
OAuth2.0/第三方登录：集成微信、支付宝、Google等SDK，使用Spring Security或Auth0。
JWT Token：无状态认证，解决分布式Session问题。
RBAC权限模型：通过角色（Role）和权限（Permission）表关联，控制后台管理权限。
防刷机制：短信/邮件验证码的限流（Redis + Lua脚本实现计数器）。
技术实现要点：
商品分类树：使用闭包表或嵌套集合模型存储多级分类。
Elasticsearch搜索：分词、同义词、权重排序，支持聚合查询（如价格区间）。
商品详情页静态化：HTML + CDN缓存，减少数据库压力。
库存防超卖：Redis预减库存 + 异步MQ扣减DB库存（最终一致性）。
技术实现要点：
购物车数据结构：未登录用户用Cookie，登录用户存Redis（Hash结构：user_id -> {sku_id: count}）。
订单幂等性：通过唯一订单号（雪花算法）和数据库唯一索引防止重复提交。
状态机设计：使用状态模式（如OrderStatus枚举） + 事件驱动（如Spring StateMachine）。
分布式事务：订单创建时，用TCC模式（Try-Confirm-Cancel）或本地消息表保证数据一致性。
技术实现要点：
支付网关集成：支付宝/微信的SDK封装，处理异步回调验签。
加密与防重放：使用HTTPS + 对称加密（AES） + 非对称签名（RSA）。
对账系统：定时任务拉取第三方账单，与本地订单比对，修复差异（关键对账字段：订单号、金额、状态）。
沙箱环境：模拟支付成功/失败场景，用于测试。
技术实现要点：
流量削峰：前端按钮置灰 + 答题验证，后端用Redis集群限流（令牌桶算法）。
缓存预热：提前加载秒杀商品库存到Redis（DECR原子操作扣减）。
请求队列：MQ（如Kafka/RocketMQ）异步处理下单请求，避免DB被打挂。
降级策略：熔断（Hystrix/Sentinel）保护核心服务，异常时返回“稍后再试”。
技术实现要点：
物流公司对接：调用快递鸟、菜鸟等API，定时轮询或Webhook接收物流状态。
数据解析：正则表达式或JSON Path解析不同快递公司的返回结果。
本地缓存：Redis缓存物流信息，减少重复查询（设置合理TTL）。
技术实现要点：
用户行为埋点：前端SDK（如Google Analytics）采集点击/浏览事件，Kafka传输日志。
实时看板：Flink/Spark Streaming处理实时数据，展示PV/UV、热卖商品。
日志聚合：ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）分析系统异常日志。
APM工具：SkyWalking/Prometheus监控服务链路和性能指标。
技术选型：
服务拆分：按业务拆分为用户服务、商品服务、订单服务等，独立数据库。
通信协议：gRPC（高性能）或RESTful API（易调试）。
服务发现：Nacos/Consul + Spring Cloud Gateway动态路由。
配置中心：Apollo统一管理环境配置，支持热更新。
技术实现要点：
XSS/SQL注入：MyBatis预编译 + 输入参数过滤（如ESAPI）。
CC攻击防御：Nginx限流（limit_req模块） + IP黑名单。
敏感数据脱敏：数据库字段加密（如Jasypt），日志中掩码手机号/银行卡。
WAF防火墙：ModSecurity规则拦截恶意流量。
技术实践：
容器化：Docker镜像打包 + Kubernetes集群管理（自动扩缩容）。
CI/CD：Jenkins/GitLab CI自动构建、测试、部署。
灰度发布：通过Istio流量切分，逐步验证新版本稳定性。
后端：Spring Boot + MyBatis/Spring Data JPA + Redis + RocketMQ
前端：Vue.js/React + Node.js（SSR优化SEO）
数据库：MySQL（分库分表：ShardingSphere） + Elasticsearch
运维：Prometheus + Grafana（监控） + SkyWalking（链路追踪）
如何设计一个高可用电商系统？
多机房容灾、数据库主从同步、服务冗余部署。
如何优化商品详情页的加载速度？
静态资源CDN加速、HTTP/2协议、图片懒加载 + WebP格式。
如何处理分布式环境下的数据一致性？
根据场景选择CAP权衡：强一致性用分布式锁（Redisson），最终一致性用MQ异步补偿。
