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。

Java程序员廖志伟

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》(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

智能风控系统架构师面试:金融级数据一致性保障方案探讨

技术链设计

业务场景:作为一家金融科技公司,我们开发了一套智能风控系统,用于实时监控并评估用户交易行为的风险。在处理高并发、高频交易时,确保数据的一致性是至关重要的。

技术链

  1. 分布式事务处理

    • 使用分布式事务框架(如Seata)实现跨服务的事务管理。
    • 对比TCC(Try-Confirm-Cancel)和SAGA模式,分析其优缺点。
  2. 数据一致性保障

    • 利用Raft算法实现一致性哈希,保证数据在不同节点间的一致性。
    • 分析Paxos算法在金融场景下的适用性及其优缺点。
  3. 消息队列

    • 采用Kafka作为消息队列,确保消息的可靠传输和顺序性。
    • 探讨在消息丢失或延迟时的事务恢复策略。
  4. 分布式缓存

    • 使用Redis作为分布式缓存,提高系统响应速度。
    • 分析Redis的持久化机制及其对数据一致性的影响。
  5. 数据库选型与优化

    • 对比MySQL、PostgreSQL等关系型数据库,选择适合金融场景的数据库。
    • 优化数据库索引和查询语句,提高查询效率。

连环追问

第一层:基础方案实现

  1. 分布式事务处理:如何保证分布式事务的一致性和隔离性?
  2. 数据一致性保障:在分布式系统中,如何避免数据不一致的问题?

第二层:极端场景推演

  1. 消息队列:当Kafka集群出现故障时,如何保证数据不丢失?
  2. 分布式缓存:在Redis持久化过程中,如何保证数据的一致性?

第三层:技术哲学探讨

  1. 数据一致性:在金融场景中,数据一致性比系统可用性更重要,如何权衡两者?
  2. 数据库选型:在关系型数据库和NoSQL数据库之间如何选择?

答案评估

[合格答案]
描述分布式事务处理框架Seata的实现原理,分析TCC和SAGA模式的优缺点。

[优秀答案]

  1. 分析分布式事务在跨服务调用过程中可能出现的问题,如网络延迟、服务故障等。
  2. 对比Raft和Paxos算法在金融场景下的适用性,提出改进方案。
  3. 探讨Kafka集群故障时的数据恢复策略,如副本选举、数据复制等。
  4. 分析Redis持久化机制及其对数据一致性的影响,提出优化方案。
  5. 对比MySQL和PostgreSQL在金融场景下的优缺点,提出数据库选型建议。
  6. 在数据一致性和系统可用性之间权衡,提出解决方案。

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