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，您好，欢迎您参加我们互联网大厂的Java程序员面试。今天的面试我们将围绕互联网大厂常见的业务场景和技术问题展开。请您放松，我会尽量引导您回答。

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第一轮提问：高并发处理

面试官：首先，我们来看一个高并发场景——音视频直播平台，用户在观看直播时可能会对直播流进行点赞、评论。您认为在高并发场景下，我们应该如何保证系统的高性能和高可用性？

廖志伟：在高并发场景下，我们可以采用以下策略：

1. 限流：使用Resilience4j进行限流，避免系统过载。
2. 负载均衡：通过Nginx或Spring Cloud LoadBalancer进行负载均衡，分散请求。
3. 缓存：利用Redis等缓存技术，减少数据库访问，提高响应速度。

面试官：很好，那在保证高可用性的同时，如何处理中间件的多节点集群故障转移？

廖志伟：我们可以通过以下方式实现：

1. 集群部署：使用如Dubbo、Spring Cloud等框架实现服务集群部署。
2. 故障转移：利用Zookeeper、Consul等协调服务实现故障转移。
3. 健康检查：定期对中间件进行健康检查，确保其正常运行。

面试官：回答得很好。接下来，我们讨论一下海量数据处理。

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第二轮提问：海量数据处理

面试官：在电商场景中，用户浏览商品时会产生大量数据。如何进行数据分片处理，您会选择哪种分片键？

廖志伟：在电商场景中，我可能会选择以下分片键：

1. 商品类别：按商品类别进行分片，便于查询和管理。
2. 用户行为：按用户行为（如浏览、购买等）进行分片，便于分析用户行为。

面试官：那在保证高性能的同时，如何处理高并发场景下的数据分片？

廖志伟：我们可以采取以下措施：

1. 读写分离：使用数据库分库分表，实现读写分离。
2. 索引优化：对查询频繁的字段建立索引，提高查询效率。
3. 缓存策略：使用缓存技术，减少数据库访问。

面试官：回答得非常专业。现在，让我们聊聊系统安全。

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第三轮提问：系统安全

面试官：在支付与金融服务场景中，系统安全至关重要。您认为应该如何实现系统安全？

廖志伟：在支付与金融服务场景中，我们可以采取以下安全措施：

1. 数据加密：使用HTTPS、SSL/TLS等技术对数据进行加密传输。
2. 身份认证：采用OAuth2.0、JWT等身份认证机制。
3. 权限控制：对敏感操作进行权限控制，确保只有授权用户才能访问。

面试官：很好，接下来我们讨论一下可扩展性。

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第四轮提问：可扩展性

面试官：在智慧城市场景中，如何保证系统的可扩展性？

廖志伟：在智慧城市场景中，我们可以通过以下方式实现系统可扩展性：

1. 微服务架构：采用微服务架构，将系统拆分成多个独立的服务，便于扩展和维护。
2. 容器化：使用Docker、Kubernetes等技术实现容器化部署，提高系统可扩展性。
3. 自动化部署：采用自动化部署工具，如Jenkins、Ansible等，实现快速部署。

面试官：回答得非常到位。现在，我们来谈谈架构设计落地。

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第五轮提问：架构设计落地

面试官：在在线教育场景中，如何将架构设计落地？

廖志伟：在在线教育场景中，我们可以采取以下措施：

1. 模块化设计：将系统拆分成多个模块，便于开发和维护。
2. 服务化：将业务功能拆分成服务，实现服务化架构。
3. 技术选型：根据业务需求，选择合适的技术方案。

面试官：非常好，接下来是系统监控指标。

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第六轮提问：系统监控指标

面试官：在互联网医疗场景中，如何设置系统监控指标？

廖志伟：在互联网医疗场景中，我们可以设置以下监控指标：

1. 响应时间：监控API的响应时间，确保系统稳定运行。
2. 并发数：监控系统并发数，避免系统过载。
3. 错误率：监控系统错误率，及时发现并解决问题。

面试官：回答得非常全面。现在，我们来讨论一下基于业务的高可靠实现手段。

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第七轮提问：高可靠实现手段

面试官：在医疗供应链场景中，如何实现高可靠？

廖志伟：在医疗供应链场景中，我们可以采取以下措施：

1. 数据备份：定期对数据进行备份，确保数据不丢失。
2. 故障转移：通过负载均衡、故障转移等技术，确保系统稳定运行。
3. 容灾备份：在异地部署容灾备份系统，应对突发事件。

面试官：回答得非常专业。接下来，我们聊聊灰度发布。

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第八轮提问：灰度发布

面试官：在求职招聘场景中，如何实现灰度发布？

廖志伟：在求职招聘场景中，我们可以采用以下策略：

1. 灰度比例：控制灰度比例，逐步扩大影响范围。
2. A/B测试：对不同版本进行A/B测试，收集用户反馈。
3. 回滚机制：在灰度过程中，如发现问题，可立即回滚。

面试官：回答得非常好。现在，我们来谈谈技术实现手段可能引发的问题及解决方案。

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第九轮提问：技术实现手段的问题与解决方案

面试官：在使用消息中间件时，如何避免消息发送和消费速度不均衡？

廖志伟：为了避免消息发送和消费速度不均衡，我们可以采取以下措施：

1. 异步处理：使用异步处理方式，避免阻塞主线程。
2. 负载均衡：使用消息队列的负载均衡机制，分散消费压力。
3. 限流：对消息消费进行限流，避免消费过快。

面试官：非常好，回答得非常专业。最后，让我们总结一下。

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第十轮提问：总结

面试官：廖志伟，今天的面试非常愉快。您对以上问题的回答非常专业，充分展现了您在技术方面的能力和经验。我们会尽快通知您面试结果。请您回家等待通知。

廖志伟：非常感谢面试官，也感谢您给我这次机会。我会认真准备，期待能够加入贵公司。

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文章结尾：

以上是本次面试的详细记录。通过本次面试，我们了解了廖志伟在高并发、高可用、高性能、海量数据处理、系统安全、可扩展性、架构设计落地、系统监控指标、基于业务的高可靠实现手段、灰度发布等方面的专业知识和实践经验。希望本文对您有所帮助，如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言讨论。

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