📕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》（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：高并发与系统架构的深度探讨
正文：
面试官（严肃）：廖志伟先生，您好！感谢您今天来参加我们公司的Java开发岗位面试。首先，我想了解一下您在高并发场景下的系统设计经验。
第一轮提问：
- 请简要描述一下您在高并发场景下如何设计系统架构？
- 在音视频场景中，如何保证视频流的实时传输和流畅播放？
- 在内容社区与UGC场景中，如何处理用户的高频次发帖和评论请求？
- AIGC技术如何应用于高并发场景，您有哪些实践经验？
- 在游戏与虚拟互动场景中，如何设计高性能的服务器架构？
廖志伟（自信）：您好，面试官。在高并发场景下，我通常会采用以下架构设计：
- 使用Nginx作为反向代理，实现负载均衡，提高系统并发处理能力。
- 对于音视频场景，我们会使用CDN加速分发，确保视频流的实时传输和流畅播放。
- 在内容社区与UGC场景中，我们会采用缓存策略，如Redis，提高热门帖子和评论的读取速度。
- AIGC技术在高并发场景中，我们可以通过分布式计算和异步处理来提高性能。
- 在游戏与虚拟互动场景中，我们会采用高性能的数据库和缓存解决方案，如MySQL集群和Redis。
面试官（微笑）：很好，廖先生。接下来，我想了解一下您在系统高可用方面的设计思路。
第二轮提问：
- 如何保证高可用性，您通常会使用哪些技术手段？
- 在电商场景中，如何保证订单系统的稳定性？
- 在本地生活服务场景中，如何设计高可用性的服务架构？
- 共享经济场景中，如何处理用户的高并发登录请求？
- 在支付与金融服务场景中，如何保证交易系统的安全性？
廖志伟（坚定）：保证高可用性，我会采取以下措施：
- 使用多节点集群，实现故障转移和负载均衡。
- 在电商场景中，我们会采用分布式数据库和缓存解决方案，确保订单系统的稳定性。
- 在本地生活服务场景中，我们会采用微服务架构，提高系统的可扩展性和可维护性。
- 共享经济场景中，我们会使用限流和熔断策略，避免用户登录请求过多导致系统崩溃。
- 在支付与金融服务场景中，我们会采用安全协议和加密技术，确保交易系统的安全性。
面试官（赞赏）：廖先生，您的设计思路非常清晰。接下来，我想了解一下您在海量数据处理方面的经验。
第三轮提问：
- 请描述一下您在处理海量数据时的分片策略。
- 在医疗供应链场景中，如何处理海量药品信息的数据存储和查询？
- 在企业协同与SaaS场景中，如何设计高性能的文件存储和共享解决方案？
- 产业互联网场景中，如何处理海量设备数据的高效传输和分析？
- 在在线教育场景中，如何保证海量课程资源的快速检索和访问？
廖志伟（果断）：在处理海量数据时，我会采用以下分片策略：
- 根据业务需求和查询频率，选择合适的分片键，如用户ID、时间戳等。
- 在医疗供应链场景中，我会使用分布式数据库和缓存技术，提高药品信息的数据存储和查询效率。
- 在企业协同与SaaS场景中，我会采用分布式文件存储系统，如HDFS，实现高性能的文件存储和共享。
- 产业互联网场景中，我会使用消息队列和流处理技术，如Kafka和Spark，实现海量设备数据的高效传输和分析。
- 在在线教育场景中，我会采用搜索引擎技术，如Elasticsearch，保证课程资源的快速检索和访问。
面试官（点头）：廖先生，您在数据处理方面的经验非常丰富。现在，让我们聊聊系统监控指标。
第四轮提问：
- 请列举您常用的系统监控指标。
- 在智慧物流场景中，如何监控物流系统的运行状态？
- 在供应链金融场景中，如何监控交易系统的风险？
- 智慧城市场景中，如何监控城市基础设施的运行状况？
- 在物联网应用场景中，如何监控大量设备的运行状态？
廖志伟（详细）：在系统监控方面，我会关注以下指标：
- CPU、内存、磁盘、网络等硬件资源使用情况。
- 应用程序的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
- 在智慧物流场景中，我会监控物流订单的处理速度、配送时效等。
- 在供应链金融场景中，我会监控交易成功率、风险指标等。
- 在物联网应用场景中，我会监控设备在线率、数据传输速率等。
面试官（满意）：廖先生，您对系统监控指标的掌握非常到位。接下来，让我们谈谈基于业务的高可靠实现手段。
第五轮提问：
- 请列举您在实现高可靠性时常用的手段。
- 在求职招聘场景中，如何保证用户简历数据的完整性？
- 在智慧物流场景中，如何保证物流信息的实时更新？
- 在互联网医疗场景中，如何保证患者病历数据的准确性？
- 在供应链金融场景中，如何保证交易数据的可靠性？
廖志伟（明确）：在实现高可靠性时，我会采取以下手段：
- 使用冗余设计，如多节点集群、数据备份等。
- 在求职招聘场景中，我会采用分布式数据库和缓存技术，保证用户简历数据的完整性。
- 在智慧物流场景中，我会使用消息队列和分布式缓存，保证物流信息的实时更新。
- 在互联网医疗场景中，我会采用数据校验和一致性算法，保证患者病历数据的准确性。
- 在供应链金融场景中，我会使用安全协议和加密技术，保证交易数据的可靠性。
面试官（点头）：廖先生，您对高可靠性的理解非常深刻。现在，让我们探讨一下灰度发布。
第六轮提问：
- 请简要介绍灰度发布的概念和作用。
- 在电商场景中，如何实现灰度发布？
- 在在线教育场景中，如何实现灰度发布？
- 在广告与营销场景中，如何实现灰度发布？
- 在能源与环保场景中，如何实现灰度发布？
廖志伟（清晰）：灰度发布是一种渐进式发布策略，旨在降低新功能上线带来的风险。以下是灰度发布在各个场景中的应用：
- 在电商场景中，我们可以通过控制用户群体，逐步推广新功能。
- 在在线教育场景中，我们可以通过控制课程内容，逐步推广新功能。
- 在广告与营销场景中，我们可以通过控制广告投放范围，逐步推广新功能。
- 在能源与环保场景中，我们可以通过控制设备参数，逐步推广新功能。
面试官（微笑）：廖先生，您对灰度发布的理解非常到位。现在，让我们回到高并发场景，探讨一下如何解决分布式事务问题。
第七轮提问：
- 请简要介绍分布式事务的概念和挑战。
- 在电商场景中，如何解决分布式事务问题？
- 在支付与金融服务场景中，如何解决分布式事务问题？
- 在智慧物流场景中，如何解决分布式事务问题？
- 在供应链金融场景中，如何解决分布式事务问题？
廖志伟（坚定）：分布式事务是指在分布式系统中，多个操作需要保持原子性、一致性、隔离性和持久性。以下是解决分布式事务问题的方法：
- 在电商场景中，我们可以使用分布式事务框架，如Seata，实现事务协调。
- 在支付与金融服务场景中，我们可以采用两阶段提交协议，确保事务的原子性和一致性。
- 在智慧物流场景中，我们可以使用消息队列，实现事务的异步处理。
- 在供应链金融场景中，我们可以采用分布式锁，保证事务的隔离性和持久性。
面试官（点头）：廖先生，您对分布式事务的理解非常深刻。接下来，让我们探讨一下如何保证消息发送和消费的速度均衡。
第八轮提问：
- 请简要介绍消息队列在分布式系统中的作用。
- 在电商场景中，如何保证消息发送和消费的速度均衡？
- 在在线教育场景中，如何保证消息发送和消费的速度均衡？
- 在广告与营销场景中，如何保证消息发送和消费的速度均衡？
- 在能源与环保场景中，如何保证消息发送和消费的速度均衡？
廖志伟（详细）：消息队列在分布式系统中，主要用于解耦服务、异步处理和负载均衡。以下是保证消息发送和消费速度均衡的方法：
- 在电商场景中，我们可以使用消息队列的负载均衡机制，如Kafka的分区和副本。
- 在在线教育场景中，我们可以使用消息队列的消费者分组和权重配置。
- 在广告与营销场景中，我们可以使用消息队列的消费者限流和熔断机制。
- 在能源与环保场景中，我们可以使用消息队列的消费者负载均衡和限流策略。
面试官（微笑）：廖先生，您在消息队列方面的经验非常丰富。现在，让我们聊聊如何避免消息对接和消息重复消费等问题。
第九轮提问：
- 请列举一些避免消息对接和消息重复消费的方法。
- 在电商场景中，如何避免消息对接和消息重复消费？
- 在在线教育场景中，如何避免消息对接和消息重复消费？
- 在广告与营销场景中，如何避免消息对接和消息重复消费？
- 在能源与环保场景中，如何避免消息对接和消息重复消费？
廖志伟（明确）：避免消息对接和消息重复消费的方法包括：
- 使用消息队列的幂等性机制，如Kafka的幂等消费。
- 在电商场景中，我们可以使用消息确认机制，确保消息只被消费一次。
- 在在线教育场景中，我们可以使用消息去重策略，如Redis的set数据结构。
- 在广告与营销场景中，我们可以使用消息去重和限流策略，如Redis的set数据结构和滑动窗口算法。
- 在能源与环保场景中，我们可以使用消息去重和限流策略，如Redis的set数据结构和滑动窗口算法。
面试官（点头）：廖先生，您在消息队列方面的经验非常丰富。最后，我想了解一下您在系统分片策略和分片键选择方面的经验。
第十轮提问：
- 请描述一下您在制定系统分片策略时的考虑因素。
- 在电商场景中，您会选择哪些分片键？
- 在在线教育场景中，您会选择哪些分片键？
- 在广告与营销场景中，您会选择哪些分片键？
- 在能源与环保场景中，您会选择哪些分片键？
廖志伟（详细）：在制定系统分片策略时，我会考虑以下因素：
- 数据访问模式，如读写分离、热点数据等。
- 数据分布均匀性，避免数据倾斜。
- 分片键的选择，如用户ID、时间戳等。
以下是各个场景下的分片键选择：
- 在电商场景中，我会选择用户ID或订单ID作为分片键。
- 在在线教育场景中，我会选择课程ID或用户ID作为分片键。
- 在广告与营销场景中，我会选择广告ID或用户ID作为分片键。
- 在能源与环保场景中，我会选择设备ID或时间戳作为分片键。
面试官（微笑）：廖先生，您在系统分片策略和分片键选择方面的经验非常丰富。感谢您今天的分享。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（礼貌）：谢谢您的面试机会，我会耐心等待。祝您工作顺利！
【本文根据故事场景，以严肃的面试官和资深Java程序员廖志伟进行提问，廖志伟对简单问题可以回答出来，回答好了面试官还会夸赞和引导。复杂问题举一反三的回答，回答的清晰、观点也很绝对。】
以下为每轮提问的答案详细解析：
第一轮：
- 使用Nginx作为反向代理，实现负载均衡，提高系统并发处理能力。
- 使用CDN加速分发，确保视频流的实时传输和流畅播放。
- 采用缓存策略，如Redis，提高热门帖子和评论的读取速度。
- 通过分布式计算和异步处理来提高性能。
- 采用高性能的数据库和缓存解决方案，如MySQL集群和Redis。
第二轮：
- 使用多节点集群，实现故障转移和负载均衡。
- 采用分布式数据库和缓存解决方案，如MySQL集群和Redis。
- 采用微服务架构，提高系统的可扩展性和可维护性。
- 使用限流和熔断策略，避免用户登录请求过多导致系统崩溃。
- 采用安全协议和加密技术，确保交易系统的安全性。
第三轮：
- 根据业务需求和查询频率，选择合适的分片键，如用户ID、时间戳等。
- 使用分布式数据库和缓存技术，提高药品信息的数据存储和查询效率。
- 采用分布式文件存储系统，如HDFS，实现高性能的文件存储和共享。
- 使用消息队列和流处理技术，如Kafka和Spark，实现海量设备数据的高效传输和分析。
- 采用搜索引擎技术，如Elasticsearch，保证课程资源的快速检索和访问。
第四轮：
- 关注CPU、内存、磁盘、网络等硬件资源使用情况。
- 监控物流订单的处理速度、配送时效等。
- 监控交易成功率、风险指标等。
- 监控设备在线率、数据传输速率等。
- 监控城市基础设施的运行状况。
第五轮：
- 使用冗余设计，如多节点集群、数据备份等。
- 采用分布式数据库和缓存技术，保证用户简历数据的完整性。
- 使用消息队列和分布式缓存，保证物流信息的实时更新。
- 采用数据校验和一致性算法，保证患者病历数据的准确性。
- 使用安全协议和加密技术，保证交易数据的可靠性。
第六轮：
- 简要介绍灰度发布的概念和作用。
- 通过控制用户群体，逐步推广新功能。
- 通过控制课程内容，逐步推广新功能。
- 通过控制广告投放范围，逐步推广新功能。
- 通过控制设备参数，逐步推广新功能。
第七轮：
- 简要介绍分布式事务的概念和挑战。
- 使用分布式事务框架，如Seata，实现事务协调。
- 采用两阶段提交协议，确保事务的原子性和一致性。
- 使用消息队列，实现事务的异步处理。
- 采用分布式锁，保证事务的隔离性和持久性。
第八轮：
- 简要介绍消息队列在分布式系统中的作用。
- 使用消息队列的负载均衡机制，如Kafka的分区和副本。
- 使用消息队列的消费者分组和权重配置。
- 使用消息队列的消费者限流和熔断机制。
- 使用消息队列的消费者负载均衡和限流策略。
第九轮：
- 列举一些避免消息对接和消息重复消费的方法。
- 使用消息队列的幂等性机制，如Kafka的幂等消费。
- 使用消息确认机制，确保消息只被消费一次。
- 使用消息去重策略，如Redis的set数据结构。
- 使用消息去重和限流策略，如Redis的set数据结构和滑动窗口算法。
第十轮：
- 描述制定系统分片策略时的考虑因素。
- 选择用户ID或订单ID作为分片键。
- 选择课程ID或用户ID作为分片键。
- 选择广告ID或用户ID作为分片键。
- 选择设备ID或时间戳作为分片键。
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