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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面试官：廖志伟先生，您好！非常高兴能邀请您参加我们公司的Java工程师面试。今天我们将围绕互联网大厂中常见的技术问题进行探讨。首先，让我们从音视频场景开始，请您谈谈在高并发环境下，如何保证音视频服务的稳定性和可用性。

廖志伟：您好，面试官。在音视频场景下，高并发通常意味着大量的实时视频流需要处理。为了保证服务的稳定性和可用性，我会采取以下措施：

1. 负载均衡：通过Nginx或HAProxy等负载均衡器，将请求分发到多个服务器，避免单点过载。
2. 缓存策略：利用Redis等缓存技术，缓存热点数据，减少数据库访问，提高响应速度。
3. 服务降级：在系统负载过高时，通过降级策略，保证核心功能的可用性。

面试官：非常好，那么在保证高可用性的同时，如何处理高并发带来的海量数据处理问题？

廖志伟：针对海量数据处理，我会采用以下策略：

1. 数据分片：根据业务需求，将数据分片存储到不同的数据库中，提高查询效率。
2. 读写分离：通过主从复制，将读操作和写操作分离，提高系统吞吐量。
3. 异步处理：使用消息队列（如Kafka）进行异步处理，减轻数据库压力。

面试官：了解了，那么在音视频场景中，如何确保系统安全？

廖志伟：系统安全方面，我会从以下几个方面着手：

1. 网络安全：使用HTTPS协议，防止数据泄露。
2. 数据安全：对敏感数据进行加密存储和传输。
3. 身份认证：实现严格的用户身份认证和权限控制。

面试官：廖先生，您提到了可扩展性，那么在音视频场景中，如何实现系统的可扩展性？

廖志伟：实现可扩展性，我会采用以下方法：

1. 微服务架构：将系统拆分为多个微服务，提高系统的可扩展性和可维护性。
2. 容器化部署：使用Docker等容器技术，实现快速部署和弹性伸缩。
3. 服务发现和注册：使用Consul或Zookeeper等工具，实现服务的动态发现和注册。

面试官：非常好，那么在架构设计落地方面，您有哪些经验可以分享？

廖志伟：在架构设计落地方面，我的经验是：

1. 需求分析：深入理解业务需求，确保架构设计满足业务需求。
2. 技术选型：根据业务需求和技术特点，选择合适的技术方案。
3. 风险评估：对架构设计进行风险评估，制定应急预案。

面试官：廖先生，在系统监控指标方面，您是如何进行监控的？

廖志伟：系统监控方面，我会采用以下策略：

1. 日志收集：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等技术，收集系统日志。
2. 性能监控：使用Prometheus和Grafana等工具，监控系统性能指标。
3. 告警机制：设置合理的告警阈值，及时发现并处理异常情况。

面试官：廖先生，在基于业务的高可靠实现手段方面，您有哪些经验可以分享？

廖志伟：在实现高可靠方面，我的经验包括：

1. 分布式事务：使用Seata等分布式事务解决方案，保证数据一致性。
2. 服务熔断和降级：使用Hystrix等工具，实现服务熔断和降级，防止系统雪崩。
3. 限流和降级：使用Resilience4j等工具，实现限流和降级，防止系统过载。

面试官：非常好，廖先生。最后一个问题，请谈谈您对灰度发布的理解。

廖志伟：灰度发布是一种渐进式发布策略，通过逐步扩大新版本的用户范围，降低风险。我的理解如下：

1. 控制流量：根据业务需求，控制新版本的用户流量。
2. 监控指标：实时监控新版本的性能指标，如响应时间、错误率等。
3. 回滚机制：在发现问题后，能够快速回滚到稳定版本。

面试官：廖志伟先生，您的回答非常精彩，对以上问题的深入分析和独到见解让我们印象深刻。感谢您的分享，我们会尽快给您反馈。请您回家等待通知。

廖志伟：谢谢面试官，期待能加入贵公司，共同为音视频领域的发展贡献力量。

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答案解析：

1. 高并发：通过负载均衡、缓存策略和服务降级保证音视频服务的稳定性和可用性。
2. 海量数据处理：通过数据分片、读写分离和异步处理提高系统吞吐量。
3. 系统安全：通过网络安全、数据安全和身份认证保证系统安全。
4. 可扩展性：通过微服务架构、容器化部署和服务发现注册实现系统可扩展性。
5. 架构设计落地：通过需求分析、技术选型和风险评估确保架构设计落地。
6. 系统监控指标：通过日志收集、性能监控和告警机制实现系统监控。
7. 基于业务的高可靠实现手段：通过分布式事务、服务熔断和降级、限流和降级保证系统高可靠。
8. 灰度发布：通过控制流量、监控指标和回滚机制实现灰度发布。

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