互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-03 21:58:22 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： java 八股文面试求职 Java

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📕我是廖志伟，一名Java开发工程师，清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📙拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

📘不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

个人编著书籍

《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）：简体字版链接、繁体字版链接

《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（进阶篇）：https://item.jd.com/14616418.html

《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（架构篇）：待上架

《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》：待上架

互联网大厂Java求职者面试：廖志伟与技术栈深度探讨

面试官： 廖志伟先生，您好，欢迎来到我们公司进行面试。首先，请您简单介绍一下自己以及您的Java技术栈。

廖志伟： 您好，面试官。我叫廖志伟，是一名资深Java程序员。我在Java领域有着丰富的经验，熟悉Java SE (8/11/17)和Jakarta EE。在构建工具方面，我精通Maven和Gradle，对Ant也有所了解。Web框架方面，我熟练使用Spring Boot、Spring MVC、Spring WebFlux等。数据库和ORM方面，我熟悉Hibernate、MyBatis、JPA等。测试框架方面，我熟悉JUnit 5、TestNG等。在微服务和云原生方面，我对Spring Cloud、Netflix OSS、Kubernetes等有深入的了解。此外，我还熟悉安全框架、消息队列、缓存技术、日志框架、监控与运维、模板引擎、REST与API工具、序列化、CI/CD工具、大数据处理、版本控制、工具库等多个方面。

面试官： 廖先生，您提到了Spring Cloud和Netflix OSS，能谈谈您在使用它们时的经验吗？

廖志伟： 当然可以。在使用Spring Cloud时，我通常会将服务注册到Eureka中，通过Zuul进行路由和熔断。在使用Netflix OSS时，我会使用Hystrix进行熔断和限流，以及Ribbon进行负载均衡。这些技术可以帮助我们在高并发场景下提高系统的稳定性。

面试官： 您提到的高并发场景，那么如何保证系统的高可用性呢？

廖志伟： 高可用性需要对使用到的中间件进行多节点集群故障转移。例如，我们可以使用Kubernetes来管理我们的容器化应用，实现故障转移。同时，我们可以使用Resilience4j进行限流，避免系统过载。

面试官： 您提到了Resilience4j，它能解决哪些问题呢？

廖志伟： Resilience4j可以帮助我们避免系统在高并发场景下过载，它提供了限流、熔断、重试等机制。但同时，这也可能引发系统高可用问题。因此，我们需要综合考虑，合理配置和使用。

面试官： 那么在使用多节点集群时，如何处理分布式事务问题呢？

廖志伟： 分布式事务问题可以通过使用消息中间件（如Kafka）来实现最终一致性。这样，我们就可以避免分布式事务带来的数据不一致问题。

面试官： 但是，使用消息中间件可能会引发消息发送和消息消费速度不均衡的问题，如何解决这个问题呢？

廖志伟： 为了保证消息发送和消息消费的速度均衡，我们需要合理配置消息队列的消费组和消费者数量。此外，我们还可以使用消息确认机制，确保消息被正确消费。

面试官： 那么在高并发场景下，如何进行分表处理呢？

廖志伟： 在高并发场景下，我们可以根据业务需求，采用水平分片的方式对数据库进行分表处理。分片键的选择需要考虑业务特点和查询需求。