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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面试场景：互联网大厂Java求职者面试

面试官：（严肃地）廖志伟先生，欢迎您参加我们公司的Java工程师面试。首先，请您简单介绍一下自己。

廖志伟：（自信地）您好，面试官。我叫廖志伟，拥有5年Java开发经验。我熟悉高并发、高可用、高性能的系统设计，对海量数据处理、系统安全、可扩展性等方面也有深入研究。我曾在多个互联网项目中担任核心开发角色，对音视频场景、内容社区与UGC、电商场景等领域都有丰富的实践经验。

面试官：非常好，廖先生。首先，我想了解一下您在高并发场景下的系统设计经验。请问，您是如何处理高并发带来的挑战的？

廖志伟：在高并发场景下，我通常会采用Resilience4j进行限流，以避免系统过载。但同时，这也可能引发系统高可用问题。为了解决这个问题，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，那么在使用多节点集群时，分布式事务问题如何解决？

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。我们可以使用消息中间件，如Kafka或RabbitMQ，来异步处理事务。这样可以保证消息发送和消费的速度均衡，避免消费发送过快，消息对接和消息重复消费等场景问题的发生。

面试官：那么，海量数据如何进行分表处理呢？

廖志伟：海量数据可以通过分表处理来优化性能。分片策略通常根据业务需求和数据特点来制定。例如，对于电商场景，我们可以根据订单号进行分片，这样可以保证同一订单的数据始终在同一个表中，便于查询和更新。

面试官：那么，在高并发场景下，如何保证系统的高性能呢？

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：

1. 缓存机制：使用Redis等缓存技术，将热点数据缓存到内存中，减少数据库访问压力。
2. 数据库优化：对数据库进行索引优化、读写分离等操作，提高数据库性能。
3. 异步处理：使用消息队列异步处理任务，减轻系统压力。
4. 负载均衡：使用Nginx或HAProxy等负载均衡器，将请求分发到多个服务器，提高系统吞吐量。

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：

1. 缓存雪崩：当缓存服务宕机时，大量请求直接访问数据库，可能导致数据库压力过大。 解决方案：使用缓存预热、过期策略等手段，降低缓存雪崩的风险。

2. 数据库瓶颈：当数据库负载过高时，可能导致系统性能下降。 解决方案：通过读写分离、数据库优化等手段，减轻数据库压力。

3. 消息队列积压：当消息队列积压时，可能导致系统响应缓慢。 解决方案：通过调整消息队列配置、增加消费者等手段，提高消息处理速度。

面试官：廖先生，您对AIGC场景下的系统设计有何见解？

廖志伟：在AIGC场景下，系统设计需要考虑以下方面：

1. 高并发处理：AIGC服务通常需要处理大量并发请求，因此需要采用高并发技术，如负载均衡、缓存等。
2. 海量数据处理：AIGC生成的内容数据量巨大，需要采用分布式存储和计算技术。
3. 数据安全：AIGC涉及大量敏感数据，需要采取严格的数据安全措施，如数据加密、访问控制等。

面试官：非常感谢您的回答，廖先生。您对系统监控指标有何看法？

廖志伟：系统监控指标是衡量系统性能和健康状态的重要手段。以下是一些关键的监控指标：

1. CPU和内存使用率：监控CPU和内存使用率，可以及时发现系统瓶颈。
2. 磁盘IO：监控磁盘IO，可以了解系统磁盘读写性能。
3. 网络流量：监控网络流量，可以了解系统网络状态。
4. 数据库性能：监控数据库性能，可以了解数据库运行状况。

面试官：廖先生，您对灰度发布有何了解？

廖志伟：灰度发布是一种渐进式发布策略，可以将新功能或代码部署到一小部分用户，观察其运行状况，再逐步扩大用户范围。这样可以降低发布风险，提高系统的稳定性。

面试官：非常好，廖先生。感谢您的精彩回答。我们会认真考虑您的简历，并尽快给您回复。请您回家等待通知。

廖志伟：谢谢，面试官。期待与贵公司合作！

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以下为问题答案详细解析：

1. 高并发场景下的系统设计：采用限流、多节点集群、分布式事务等技术手段。
2. 海量数据处理：分表处理，根据业务需求和数据特点制定分片策略。
3. 高并发场景下的高性能：缓存机制、数据库优化、异步处理、负载均衡等技术手段。
4. 系统监控指标：CPU和内存使用率、磁盘IO、网络流量、数据库性能等。
5. 灰度发布：渐进式发布策略，降低发布风险，提高系统稳定性。

总结：通过以上问题，面试官全面考察了廖志伟在高并发、高可用、高性能、海量数据处理等方面的技术能力和实践经验。廖志伟的回答清晰、观点绝对，充分展示了他在Java领域的专业素养。

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