互联网大厂java求职者面试

原创于 2025-06-05 21:07:11 发布 · 484 阅读

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#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

标题：互联网大厂Java求职者面试：深度解析高并发、高可用、高性能等关键技术

正文：

面试官（严肃）：廖志伟先生，您好，欢迎您参加我们公司的Java工程师面试。首先，我想从您过往的项目经验中了解一下，您在处理高并发场景时，是如何确保系统的高可用性和高性能的？

廖志伟：您好，面试官。在高并发场景下，我通常会使用Resilience4j进行限流，这样可以有效防止系统过载。但是，限流也会引发高可用问题，因此我会在使用中间件时，如Redis或Zookeeper，部署多节点集群，实现故障转移。

面试官：非常好，那么在使用多节点集群时，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最终一致性来解决。例如，我们可以使用RabbitMQ或Kafka等消息中间件，确保数据的一致性。

面试官：那么在保证消息发送和消费速度均衡方面，您有什么经验可以分享？

廖志伟：为了保持消息发送和消费速度的均衡，我会设置合理的消息队列大小，并使用消费者负载均衡策略，如轮询、随机或一致性哈希等。

面试官：接下来，让我们谈谈海量数据处理。在音视频场景下，您是如何处理海量数据的？

廖志伟：在音视频场景下，我会采用分表处理海量数据。分片策略会根据视频的类别、上传时间等因素进行制定。分片键通常会选择视频ID，这样可以保证数据的均匀分布。

面试官：那么在保证高并发场景下的高性能，您有哪些技术手段？

廖志伟：为了保证高并发场景下的高性能，我会采用以下技术手段：

使用缓存技术，如Redis，减少数据库访问次数。
对热点数据使用读写分离，提高系统性能。
使用异步处理技术，如Netty或Spring Boot的异步支持，提高系统吞吐量。
优化SQL查询，减少数据库压力。

面试官：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：这些技术手段可能会引发以下问题：

缓存穿透：通过设置热点数据永不过期、使用布隆过滤器等方式解决。
数据库压力：通过读写分离、数据库优化等方式解决。
异步处理可能导致消息积压：通过合理设置队列大小、监控队列状态等方式解决。

面试官：很好，廖志伟先生。接下来，让我们谈谈系统安全。在电商场景中，您是如何保证系统安全的？

廖志伟：在电商场景中，我会采取以下措施保证系统安全：

使用HTTPS协议，加密数据传输。
对敏感数据进行加密存储。
防止SQL注入、XSS攻击等安全漏洞。
定期进行安全审计和漏洞扫描。

面试官：最后，谈谈您对可扩展性的理解，以及如何实现？

廖志伟：可扩展性是指系统在面对用户量、数据量等增长时，能够平滑地扩展资源，保证系统性能。实现可扩展性的方法包括：

横向扩展：通过增加服务器节点，提高系统吞吐量。
纵向扩展：通过升级服务器硬件，提高系统性能。
微服务架构：将系统拆分成多个独立的服务，提高系统可扩展性和可维护性。

面试官：廖志伟先生，您对这些问题都有很深入的理解，非常感谢您的分享。我们会尽快通知您面试结果。

廖志伟：谢谢，面试官。期待能加入贵公司，共同成长。

（以下为面试官提问及廖志伟回答的详细内容）

高并发场景下，如何确保系统的高可用性和高性能？廖志伟：使用Resilience4j进行限流，部署多节点集群实现故障转移。
使用多节点集群时，分布式事务问题如何解决？廖志伟：使用消息最终一致性，如RabbitMQ或Kafka。
如何保持消息发送和消费速度均衡？廖志伟：设置合理的消息队列大小，使用消费者负载均衡策略。
在音视频场景下，如何处理海量数据？廖志伟：采用分表处理，分片键通常选择视频ID。
在保证高并发场景下的高性能，有哪些技术手段？廖志伟：使用缓存技术、读写分离、异步处理、优化SQL查询。
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：缓存穿透、数据库压力、异步处理消息积压。通过设置热点数据永不过期、使用布隆过滤器、读写分离、数据库优化、合理设置队列大小、监控队列状态等方式解决。
在电商场景中，如何保证系统安全？廖志伟：使用HTTPS协议、加密数据存储、防止SQL注入、XSS攻击、定期进行安全审计和漏洞扫描。
您对可扩展性的理解，以及如何实现？廖志伟：可扩展性是指系统在面对用户量、数据量等增长时，能够平滑地扩展资源，保证系统性能。实现可扩展性的方法包括横向扩展、纵向扩展、微服务架构。