互联网大厂java求职者面试

原创于 2025-06-05 21:08:13 发布 · 727 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：高并发与海量数据处理挑战

面试官：（严肃）廖志伟先生，您好。欢迎您参加我们公司的Java程序员面试。首先，我想了解一下，在您之前的工作中，您是如何处理高并发场景下的音视频直播服务的？

廖志伟：（自信）在之前的项目中，我们使用了Netty框架来实现音视频服务的通信，通过NIO技术来提高并发处理能力。同时，我们采用了Resilience4j进行限流，以避免系统在高并发下崩溃。此外，我们对数据库进行了读写分离，并使用Redis进行缓存，以减轻数据库的压力。

面试官：（点头）很好，那么在高可用方面，您是如何保证音视频服务的稳定性的？

廖志伟：为了保证高可用，我们对使用的中间件进行了多节点集群部署，并实现了故障转移机制。例如，在数据库层面，我们使用了MHA（Master High Availability）来保证主从切换的平滑进行。

面试官：（微笑）那么，在高性能方面，您是如何优化音视频服务的？

廖志伟：在性能优化方面，我们采用了以下几个策略：1）使用异步处理技术，如Spring Boot的异步支持；2）对关键代码进行性能分析和优化；3）使用缓存技术减少数据库访问；4）合理配置服务器资源，如CPU、内存等。

面试官：（思考）那么，在处理海量数据处理方面，您是如何进行分表处理的？

廖志伟：对于海量数据处理，我们采用了分片策略，根据业务需求选择合适的分片键。例如，在用户表上，我们可以根据用户ID进行分片。同时，我们使用了ShardingSphere等分片框架来实现分片逻辑。

面试官：（点头）那么，在高并发场景下，如何保证数据库的高性能？

廖志伟：为了保证数据库的高性能，我们采取了以下措施：1）读写分离，减轻数据库压力；2）数据库优化，如索引优化、查询优化等；3）使用缓存技术，如Redis等；4）数据库分库分表，提高并发处理能力。

面试官：（深思）那么，在系统监控指标方面，您是如何进行监控的？

廖志伟：在系统监控方面，我们使用了Prometheus和Grafana等工具，对系统关键指标进行实时监控。同时，我们还实现了告警机制，一旦发现异常，立即通知相关人员。

面试官：（微笑）那么，在基于业务的高可靠实现手段方面，您有哪些经验？

廖志伟：在实现高可靠方面，我们主要采取了以下措施：1）使用分布式事务框架，如Seata；2）实现数据备份和恢复机制；3）对关键业务进行限流和降级处理。

面试官：（点头）那么，在灰度发布方面，您是如何进行的？

廖志伟：在灰度发布方面，我们采用了以下策略：1）逐步扩大用户范围，观察系统表现；2）对关键业务进行灰度测试，确保稳定性；3）使用自动化工具进行灰度发布。

面试官：（微笑）廖志伟先生，您对上述问题的回答非常出色。接下来，请您回家等待我们的通知。

（以下为问题及答案详细内容）

音视频直播服务的高并发处理：
- 使用Netty框架实现NIO通信，提高并发处理能力。
- 采用Resilience4j进行限流，避免系统崩溃。
- 实现数据库读写分离，减轻数据库压力。
- 使用Redis进行缓存，减少数据库访问。
高可用性保证：
- 对中间件进行多节点集群部署，实现故障转移。
- 使用MHA实现数据库主从切换。
高性能优化：
- 使用异步处理技术，如Spring Boot的异步支持。
- 对关键代码进行性能分析和优化。
- 使用缓存技术，如Redis等。
- 合理配置服务器资源。
海量数据处理：
- 采用分片策略，根据业务需求选择合适的分片键。
- 使用ShardingSphere等分片框架实现分片逻辑。
数据库高性能保证：
- 实现数据库读写分离，减轻数据库压力。
- 数据库优化，如索引优化、查询优化等。
- 使用缓存技术，如Redis等。
- 数据库分库分表，提高并发处理能力。
系统监控指标：
- 使用Prometheus和Grafana等工具进行实时监控。
- 实现告警机制，及时通知相关人员。
高可靠实现手段：
- 使用分布式事务框架，如Seata。
- 实现数据备份和恢复机制。
- 对关键业务进行限流和降级处理。
灰度发布：
- 逐步扩大用户范围，观察系统表现。
- 对关键业务进行灰度测试，确保稳定性。
- 使用自动化工具进行灰度发布。