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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面试场景：互联网大厂Java求职者面试

面试官（严肃）：廖志伟先生，您好。欢迎您参加我们公司的Java开发岗位面试。今天的面试我们将围绕您的技术能力和项目经验展开。请您放松，我会尽量引导您回答问题。

第一轮提问：

1. 在音视频场景中，您是如何保证系统的高并发和高可用性的？
2. 针对内容社区与UGC，您如何处理海量数据的存储和查询？
3. 在AIGC领域，您是如何实现高可靠性的？
4. 游戏与虚拟互动中，如何保证用户体验和系统稳定性？
5. 在电商场景下，如何应对高并发购物车和订单系统？

廖志伟（自信）：在音视频场景中，我会通过负载均衡和分布式缓存来保证高并发和高可用性。对于海量数据，我会采用分布式数据库和搜索引擎来实现数据的存储和查询。在AIGC领域，我会使用冗余备份和故障转移机制来保证高可靠性。对于游戏与虚拟互动，我会采用高性能服务器和客户端优化技术来保证用户体验和系统稳定性。在电商场景下，我会使用分布式缓存和异步处理技术来应对高并发购物车和订单系统。

面试官（微笑）：非常好，您对高并发和高可用性的理解很到位。接下来，请您谈谈在处理海量数据时，您是如何制定分片策略和选择分片键的？

廖志伟（思考）：在制定分片策略时，我会考虑数据的特点和业务需求。对于分片键的选择，我会优先考虑数据分布均匀，且业务上具有独立性的字段。例如，在电商场景中，商品ID就是一个很好的分片键。

面试官（点头）：非常好，您的思路很清晰。那么，在保证系统高性能的同时，您通常会采用哪些技术手段？这些技术手段可能会引发什么问题，又是如何解决的？

廖志伟（详细解答）：为了保证系统高性能，我会采用以下技术手段：缓存、负载均衡、数据库优化、异步处理等。这些技术手段可能会引发以下问题：缓存击穿、缓存雪崩、数据库瓶颈、系统压力过大等。为了解决这些问题，我会采取以下措施：设置合理的过期时间、使用热点数据缓存、优化数据库查询、采用限流和熔断机制等。

面试官（赞赏）：您对技术的掌握非常到位。接下来，请您谈谈在系统监控方面，您认为哪些指标是至关重要的？

廖志伟（回答）：我认为系统监控的关键指标包括：CPU和内存使用率、磁盘IO、网络IO、数据库连接数、系统响应时间等。这些指标可以帮助我们及时发现和解决问题。

面试官（引导）：那么，在实现基于业务的高可靠实现手段时，您会采取哪些措施？

廖志伟（坚定）：我会采取以下措施：冗余备份、故障转移、限流、熔断、降级、断路器等。这些措施可以在系统出现问题时，保证业务连续性和数据完整性。

面试官（点头）：非常好，您的回答让我很满意。最后一个问题，请您谈谈在灰度发布方面，您是如何确保系统稳定性和业务连续性的？

廖志伟（详细解答）：在灰度发布方面，我会采取以下措施：逐步释放流量、监控业务指标、及时回滚、设置灰度开关等。这样可以确保系统稳定性和业务连续性。

面试官（微笑）：廖志伟先生，您今天的面试表现非常出色。我们会对您的简历和面试表现进行综合评估，请您回家耐心等待通知。祝您好运！

文章结尾：

本文通过10轮提问，围绕高并发、高可用、高性能、海量数据处理、系统安全、可扩展性、架构设计落地、系统监控指标、基于业务的高可靠实现手段、灰度发布等方向，详细介绍了资深Java程序员廖志伟在互联网大厂面试中的回答。以下是对每轮提问的详细解答：

第一轮提问解答：

1. 音视频场景：负载均衡、分布式缓存
2. 内容社区与UGC：分布式数据库、搜索引擎
3. AIGC领域：冗余备份、故障转移机制
4. 游戏与虚拟互动：高性能服务器、客户端优化
5. 电商场景：分布式缓存、异步处理

第二轮提问解答：

• 分片策略：数据特点、业务需求
• 分片键选择：数据分布均匀、业务独立性

第三轮提问解答：

• 技术手段：缓存、负载均衡、数据库优化、异步处理
• 可能引发的问题：缓存击穿、缓存雪崩、数据库瓶颈、系统压力过大
• 解决措施：设置合理过期时间、热点数据缓存、优化数据库查询、限流和熔断机制

第四轮提问解答：

• 关键指标：CPU和内存使用率、磁盘IO、网络IO、数据库连接数、系统响应时间

第五轮提问解答：

• 基于业务的高可靠实现手段：冗余备份、故障转移、限流、熔断、降级、断路器

第六轮提问解答：

• 灰度发布措施：逐步释放流量、监控业务指标、及时回滚、设置灰度开关

通过本文的学习，小白可以了解到互联网大厂Java求职者在面试中如何应对各种技术挑战，以及在实际工作中如何解决实际问题。

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