互联网大厂java求职者面试

原创 于 2025-06-03 22:18:35 发布 · 774 阅读 · 18 ·
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#java #八股文 #面试 #求职 #Java

📕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》（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

标题：互联网大厂Java求职者面试：深入解析技术栈与业务场景

正文：

面试官（严肃）：廖志伟，您好，欢迎您参加我们公司的Java程序员面试。首先，请您简单介绍一下自己。

廖志伟：您好，面试官。我叫廖志伟，是一名Java程序员，拥有多年的Java开发经验。我对Java SE、Jakarta EE、JVM等核心语言与平台有深入的了解，同时熟悉Maven、Gradle、Ant等构建工具。在Web框架方面，我熟悉Spring Boot、Spring MVC、Spring WebFlux等，对Micronaut、Quarkus、Play Framework、Struts等也有一定的了解。在数据库与ORM方面，我熟悉Hibernate、MyBatis、JPA等。在测试框架方面，我熟悉JUnit 5、TestNG、Mockito等。此外，我对微服务、云原生、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、工具库等方面也有深入的了解。

面试官：非常好，廖志伟。接下来，我想问一下，您在音视频场景中是如何处理高并发的？

廖志伟：在音视频场景中，高并发主要表现在流媒体传输上。为了处理高并发，我们可以通过Resilience4j进行限流，以确保系统的稳定性。但是，限流可能会引发系统高可用问题。为了解决高可用问题，我们需要对使用到的中间件进行多节点集群故障转移。

面试官：非常好，廖志伟。那么，在多节点集群的情况下，如何避免分布式事务的问题呢？

廖志伟：在多节点集群的情况下，分布式事务问题可以通过使用消息最终一致性来解决。但是，由于使用了消息中间件，我们需要保证消息发送和消息消费的速度均衡，避免消费发送过快、消息对接、消息重复消费等场景问题的发生。

面试官：明白了，廖志伟。那么，在处理海量数据时，您是如何进行分表处理的？

廖志伟：在处理海量数据时，我们需要进行分表处理。分片策略的制定需要根据业务需求、数据量、查询频率等因素综合考虑。分片键的选择也非常关键，需要保证其唯一性和分布均匀。

面试官：非常好，廖志伟。那么，在保证高并发场景下系统性能的同时，您会采用哪些技术手段？

廖志伟：为了保证高并发场景下系统性能，我会采用以下技术手段：

  1. 使用缓存技术，如Redis、Ehcache等，来降低数据库访问压力；
  2. 使用分布式数据库，如HBase、Cassandra等，来提高数据读写性能；
  3. 使用异步处理技术，如消息队列、消息驱动等，来提高系统吞吐量；
  4. 使用负载均衡技术，如Nginx、HAProxy等，来提高系统可用性。

面试官：非常好，廖志伟。那么，这些技术手段可能会引发哪些问题，又是如何解决的？

廖志伟：这些技术手段可能会引发以下问题：

  1. 缓存雪崩、缓存穿透等问题；
  2. 分布式数据库的一致性问题；
  3. 异步处理中的消息丢失问题；
  4. 负载均衡中的单点故障问题。

针对这些问题，我们可以采取以下措施：

  1. 使用缓存预热、失效策略等手段来解决缓存问题；
  2. 使用分布式锁、一致性哈希等手段来解决分布式数据库的一致性问题；
  3. 使用消息确认机制、持久化等手段来解决消息丢失问题；
  4. 使用集群部署、故障转移等手段来解决负载均衡中的单点故障问题。

面试官：非常好，廖志伟。感谢您的详细解答。请您回去等通知吧。

廖志伟：好的，谢谢面试官。

（以下为问题答案详细描述）

  1. 音视频场景中的高并发处理：通过Resilience4j进行限流，确保系统稳定性；对中间件进行多节点集群故障转移，提高高可用性。

  2. 多节点集群下的分布式事务问题：使用消息最终一致性，保证消息发送和消费速度均衡，避免消息对接、重复消费等问题。

  3. 海量数据分表处理：根据业务需求、数据量、查询频率等因素制定分片策略；选择合适的分片键，保证唯一性和分布均匀。

  4. 高并发场景下的系统性能保证：使用缓存技术降低数据库访问压力；使用分布式数据库提高数据读写性能；使用异步处理技术提高系统吞吐量；使用负载均衡技术提高系统可用性。

  5. 技术手段可能引发的问题及解决方案：缓存问题通过缓存预热、失效策略解决；分布式数据库一致性通过分布式锁、一致性哈希解决；消息丢失通过消息确认机制、持久化解决；负载均衡单点故障通过集群部署、故障转移解决。

通过以上问题与解答，相信大家对音视频场景中的高并发处理、多节点集群下的分布式事务问题、海量数据分表处理、高并发场景下的系统性能保证以及技术手段可能引发的问题及解决方案有了更深入的了解。

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