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：技术深度与业务场景的完美结合

面试官：（严肃）廖志伟先生，您好！很高兴今天能有机会和您进行面试。首先，我想从您过往的工作经验中了解到一些关于高并发的处理经验。在我们公司，我们经常面临音视频场景下的高并发请求，您是如何应对这种情况的？

廖志伟：（自信）尊敬的面试官，在高并发场景下，我通常会使用Resilience4j进行限流，以防止系统过载。然而，这可能会影响到系统的高可用性。为了确保高可用，我会对使用到的中间件进行多节点集群部署，实现故障转移。

面试官：很好，那在多节点集群的情况下，分布式事务的问题如何解决？

廖志伟：分布式事务问题可以通过使用消息中间件来实现最终一致性来解决。例如，使用Kafka或RabbitMQ，可以保证消息的发送和消费速度均衡，从而避免消费发送过快和消息重复消费等问题。

面试官：那么，针对海量数据处理，您是如何进行分表处理的？

廖志伟：针对海量数据处理，我会根据业务需求和查询模式来制定分片策略。分片键的选择非常关键，通常会根据业务逻辑选择能够均匀分布数据且便于查询的键。比如，在电商场景中，商品ID或用户ID都是很好的分片键。

面试官：在保证高性能的同时，如何处理高并发场景下的数据一致性？

廖志伟：为了保证数据一致性，我会采用以下技术手段：

1. 使用缓存机制，如Redis，减少数据库的读写压力。
2. 利用数据库的读写分离，提高系统性能。
3. 使用数据库的索引优化查询速度。
4. 对于复杂查询，采用分库分表或数据库分片策略。

当然，这些技术手段可能会引发一些问题，如缓存一致性问题、数据库连接池压力等。针对这些问题，我会采取相应的解决方案，比如使用分布式缓存、数据库连接池监控和优化等。

面试官：那么，在内容社区与UGC场景中，如何保证系统的可扩展性？

廖志伟：在内容社区与UGC场景中，保证系统的可扩展性主要从以下几个方面入手：

1. 采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务，便于扩展和维护。
2. 使用容器化技术，如Docker，提高系统的部署效率和资源利用率。
3. 实施服务发现和负载均衡，确保服务的稳定性和高可用性。

面试官：了解了，接下来，我们谈谈AIGC场景下的系统安全。

廖志伟：在AIGC场景下，系统安全至关重要。我会采取以下措施：

1. 对输入数据进行严格的校验和过滤，防止恶意攻击。
2. 实施访问控制，确保只有授权用户才能访问敏感数据。
3. 使用加密技术保护数据传输和存储的安全。

面试官：非常好，最后一个问题，针对支付与金融服务场景，您认为如何实现高可靠性的系统？

廖志伟：在支付与金融服务场景中，实现高可靠性的系统需要从以下几个方面考虑：

1. 采用多级备份和冗余策略，确保数据安全。
2. 实施严格的异常处理和错误恢复机制。
3. 对系统进行严格的性能测试和压力测试，确保系统在高并发下的稳定性。

面试官：廖志伟先生，您对以上问题的回答非常精彩，充分展现了您在技术业务场景上的深厚功底。感谢您今天的分享。我们会尽快给您反馈，请您耐心等待。

廖志伟：非常感谢面试官，期待能够加入贵公司，共同为互联网事业贡献力量。

（面试结束，廖志伟离开面试室，期待着等待通知的日子。）

以下是对面试官提问的详细答案：

1. 高并发处理：使用Resilience4j进行限流，多节点集群部署中间件实现故障转移。
2. 分布式事务解决：使用消息中间件实现最终一致性。
3. 海量数据处理：根据业务需求和查询模式制定分片策略，选择合适的分片键。
4. 高并发下的数据一致性：使用缓存机制、数据库读写分离、索引优化和分库分表/数据库分片策略。
5. 系统可扩展性：采用微服务架构、容器化技术和服务发现与负载均衡。
6. 系统安全：输入数据校验、访问控制和加密技术。
7. 高可靠性系统实现：多级备份、冗余策略、异常处理和错误恢复机制、性能测试和压力测试。

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