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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互联网大厂Java求职者面试：高并发与系统架构深度解析

场景：面试室，严肃的面试官与资深Java程序员廖志伟。

面试官：（严肃地）廖先生，感谢您今天来参加我们的面试。为了更好地了解您的技术实力，我们将围绕互联网大厂常见的技术场景进行一系列提问。请您放松，我们逐步深入。

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面试官：廖先生，首先我们来谈谈高并发处理。在音视频场景中，如直播平台，您是如何保证系统的高并发和高可用性的？

廖志伟：在音视频场景中，高并发通常意味着大量的用户同时观看直播。为了确保高并发下的高可用性，我会采用以下策略：

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. 分布式缓存：使用Redis等分布式缓存系统，缓存热门视频和用户数据，减少数据库访问压力。
3. 限流策略：采用Resilience4j等库进行限流，防止因请求过多导致系统崩溃。

面试官：（点头）很好。那么，在高并发场景下，您如何处理海量数据？

廖志伟：处理海量数据，我会采取以下措施：

1. 分表分库：根据业务需求，合理设计分片策略，如按时间、用户ID等分片，减轻数据库压力。
2. 读写分离：使用MySQL主从复制，将读操作分散到从库，提高查询效率。
3. 数据归档：对历史数据定期归档，降低数据库存储成本。

面试官：（点头）那么，在分布式系统中，您是如何保证数据一致性的？

廖志伟：在分布式系统中，数据一致性是关键。我会采用以下手段：

1. 分布式事务：使用分布式事务框架，如Seata，保证事务的原子性。
2. 消息队列：使用消息队列（如Kafka）实现最终一致性，通过消息中间件保证数据传输的可靠性和顺序性。

面试官：（微笑）非常好。接下来，我们谈谈系统监控指标。在电商场景中，您会如何设定监控指标？

廖志伟：在电商场景中，我会关注以下监控指标：

1. 用户行为：如浏览量、点击量、购买转化率等。
2. 系统性能：如响应时间、吞吐量、错误率等。
3. 资源使用：如CPU、内存、磁盘IO等。

面试官：（点头）那么，如何实现基于业务的高可靠实现手段？

廖志伟：实现高可靠，我会从以下几个方面入手：

1. 冗余设计：对关键组件进行冗余设计，如数据库、缓存等。
2. 故障转移：在分布式系统中，实现故障转移机制，保证系统在部分节点故障时仍能正常运行。
3. 容灾备份：定期进行数据备份，确保数据安全。

面试官：（微笑）非常好。接下来，谈谈灰度发布在系统架构中的应用。

廖志伟：灰度发布是一种渐进式发布方式，适用于新功能上线或系统升级。我会采用以下策略：

1. 控制流量：根据业务需求，逐步增加新版本用户比例。
2. 监控指标：实时监控新版本性能和稳定性。
3. 回滚机制：在发现问题时，能够快速回滚到旧版本。

面试官：（点头）最后一个问题，谈谈您在架构设计落地过程中的经验。

廖志伟：在架构设计落地过程中，我会遵循以下原则：

1. 需求驱动：以业务需求为导向，设计合理的架构。
2. 模块化设计：将系统拆分成多个模块，提高可维护性和可扩展性。
3. 技术选型：根据项目需求，选择合适的技术方案。

面试官：（微笑）廖先生，您对以上问题的回答非常出色，充分展现了您在技术领域的专业素养。感谢您今天的分享。请您回家等待通知，我们会尽快与您联系。

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问题答案详解：

1. 高并发处理：负载均衡、分布式缓存、限流策略。
2. 海量数据处理：分表分库、读写分离、数据归档。
3. 分布式系统数据一致性：分布式事务、消息队列。
4. 系统监控指标：用户行为、系统性能、资源使用。
5. 高可靠实现手段：冗余设计、故障转移、容灾备份。
6. 灰度发布：控制流量、监控指标、回滚机制。
7. 架构设计落地：需求驱动、模块化设计、技术选型。

总结：本文通过10轮提问，深入探讨了互联网大厂Java求职者面试中常见的技术场景。希望本文能帮助读者了解相关技术点，提升自身技术水平。

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