互联网大厂java求职者面试

📕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。

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

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标题：互联网大厂Java求职者面试全记录

正文：

面试官：廖志伟，资深Java程序员

面试者：张三，Java求职者

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第一轮提问：

廖志伟：张三，你好，很高兴见到你。首先，请简单介绍一下你自己和你的Java技术栈。

张三：您好，廖工。我叫张三，拥有多年的Java开发经验。我的技术栈包括Java SE 11，熟悉Maven、Gradle和Ant等构建工具。在Web框架方面，我精通Spring Boot、Spring MVC、Spring WebFlux，以及Jakarta EE。对于数据库和ORM，我熟悉Hibernate、MyBatis和JPA。此外，我还熟悉JUnit 5、TestNG等测试框架，以及Spring Cloud、Netflix OSS等微服务与云原生技术。

廖志伟：很好，张三。接下来，我想问一下，你如何处理高并发场景下的限流问题？

张三：在高并发场景下，我通常会使用Resilience4j进行限流。但是，限流可能会引发系统的高可用问题。为了保证高可用，我需要对使用的中间件进行多节点集群故障转移。

廖志伟：非常好，张三。那么，在使用多节点集群时，如何解决分布式事务的问题呢？

张三：分布式事务可以通过消息最终一致性来解决。使用消息中间件时，需要保证消息发送和消费的速度均衡，避免消费发送过快、消息对接和消息重复消费等问题。

廖志伟：明白了。那么，面对海量数据，你是如何进行分表处理的？

张三：在分表处理时，我会根据业务需求制定分片策略，选择合适的分片键。同时，为了保证高并发场景下的高性能，我会采用读写分离、索引优化等技术手段。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常清晰，也很有观点。接下来，让我们进入下一轮。

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第二轮提问：

廖志伟：张三，你提到了分布式事务，那么你能详细介绍一下你使用过的消息队列吗？

张三：当然可以。我熟悉Kafka、RabbitMQ和ActiveMQ等消息队列。这些消息队列在保证消息传递的可靠性和高可用性方面具有很好的表现。

廖志伟：很好。那么，在分布式系统中，如何保证消息发送和消费的速度均衡？

张三：为了保证消息发送和消费的速度均衡，我会采用以下策略：合理配置消息队列的分区数，使用消费者负载均衡，以及监控消费端的消息处理速度。

廖志伟：非常好，张三。那么，在处理音视频场景时，你会使用哪些技术？

张三：在音视频场景中，我会使用FFmpeg进行视频处理，以及使用Spring Cloud Stream等消息驱动框架进行消息传递。

廖志伟：很好，张三。那么，在内容社区与UGC场景中，你会如何保证数据的一致性和完整性？

张三：为了保证数据的一致性和完整性，我会使用分布式锁、乐观锁或悲观锁等技术手段。同时，我会对数据库进行分区处理，提高查询效率。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常出色。接下来，让我们进入下一轮。

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第三轮提问：

廖志伟：张三，你提到了分布式锁，那么你能详细介绍一下你使用过的安全框架吗？

张三：当然可以。我熟悉Spring Security、Apache Shiro等安全框架。这些框架可以帮助我们实现用户认证、授权和安全性控制。

廖志伟：很好。那么，在电商场景中，你会如何保证支付的安全性？

张三：在电商场景中，为了保证支付的安全性，我会使用HTTPS协议进行数据传输，以及采用安全的支付接口和加密算法。

廖志伟：非常好，张三。那么，在本地生活服务场景中，你会如何处理高并发和大数据量的问题？

张三：在本地生活服务场景中，我会使用缓存技术（如Redis）来减轻数据库的压力，同时采用读写分离、索引优化等技术手段来提高查询效率。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常清晰。接下来，让我们进入下一轮。

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第四轮提问：

廖志伟：张三，你提到了缓存技术，那么你能详细介绍一下你使用过的缓存技术吗？

张三：当然可以。我熟悉Redis、Ehcache、Caffeine等缓存技术。这些技术可以帮助我们提高系统的性能，减少数据库的压力。

廖志伟：很好。那么，在共享经济场景中，你会如何保证数据的一致性和实时性？

张三：在共享经济场景中，为了保证数据的一致性和实时性，我会使用分布式事务和消息队列等技术手段。

廖志伟：非常好，张三。那么，在支付与金融服务场景中，你会如何保证系统的安全性和稳定性？

张三：在支付与金融服务场景中，为了保证系统的安全性和稳定性，我会采用分布式部署、负载均衡、故障转移等技术手段。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常出色。接下来，让我们进入下一轮。

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第五轮提问：

廖志伟：张三，你提到了分布式部署，那么你能详细介绍一下你使用过的分布式部署技术吗？

张三：当然可以。我熟悉Kubernetes、Docker等分布式部署技术。这些技术可以帮助我们实现应用的自动化部署、扩展和运维。

廖志伟：很好。那么，在互联网医疗场景中，你会如何保证数据的安全性和隐私性？

张三：在互联网医疗场景中，为了保证数据的安全性和隐私性，我会采用加密算法、访问控制等技术手段。

廖志伟：非常好，张三。那么，在健康管理场景中，你会如何处理海量数据？

张三：在健康管理场景中，我会使用Hadoop、Spark等大数据处理技术来处理海量数据。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常出色。接下来，让我们进入下一轮。

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第六轮提问：

廖志伟：张三，你提到了大数据处理技术，那么你能详细介绍一下你使用过的Hadoop和Spark吗？

张三：当然可以。Hadoop是一个分布式文件系统，它可以将大量数据存储在多个节点上。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了丰富的API来处理大规模数据集。

廖志伟：很好。那么，在医疗供应链场景中，你会如何保证供应链的透明性和可追溯性？

张三：在医疗供应链场景中，为了保证供应链的透明性和可追溯性，我会使用区块链技术来记录供应链的各个环节。

廖志伟：非常好，张三。那么，在企业协同与SaaS场景中，你会如何保证系统的可扩展性和灵活性？

张三：在企业协同与SaaS场景中，为了保证系统的可扩展性和灵活性，我会采用微服务架构和容器化技术。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常出色。接下来，让我们进入下一轮。

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第七轮提问：

廖志伟：张三，你提到了微服务架构，那么你能详细介绍一下你使用过的微服务框架吗？

张三：当然可以。我熟悉Spring Cloud、Netflix OSS等微服务框架。这些框架可以帮助我们实现服务的拆分、部署和运维。

廖志伟：很好。那么，在产业互联网场景中，你会如何处理复杂的业务逻辑？

张三：在产业互联网场景中，我会使用领域驱动设计（DDD）和事件驱动架构（EDA）等技术来处理复杂的业务逻辑。

廖志伟：非常好，张三。那么，在大数据与AI服务场景中，你会如何利用AI技术来提高系统的智能水平？

张三：在大数据与AI服务场景中，我会使用机器学习、深度学习等技术来提高系统的智能水平。

廖志伟：很好，张三。你的回答非常出色。接下来，让我们进入下一轮。

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第八轮提问：

廖志伟：张三，你提到了机器学习和深度学习，那么你能详细介绍一下你使用过的机器学习库吗？

张三：当然可以。我熟悉TensorFlow、PyTorch等机器学习库。这些库可以帮助我们实现各种机器学习算法。

廖志伟：很好。那么，在线教育场景中，你会如何保证教学内容的质量和实时性？

张三：在线教育场景中，为了保证教学内容的质

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