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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技术链设计模板

业务场景：构建一个智能风控系统，用于金融交易中的实时风险评估，要求保证金融级数据一致性。

技术链：

1. 分布式事务管理：探讨分布式数据库（如MySQL、Oracle）的事务隔离级别和一致性保证机制，包括两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）的优缺点。
2. 分布式锁与一致性哈希：设计分布式锁的算法，如基于Redis的RedLock算法，并结合一致性哈希算法解决数据分片问题。
3. 消息队列与幂等性设计：引入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）处理高并发请求，并设计幂等性机制防止重复处理。
4. 数据一致性保障：实现金融级数据一致性方案，如使用分布式事务框架（如Seata）或Paxos算法保证跨节点数据一致性。
5. 时钟同步与时间戳策略：解决分布式系统中时钟同步问题，如使用NTP协议，并设计时间戳策略保证数据一致性。

连环追问：

1. 分布式锁在数据分片情况下如何保证数据一致性？
2. 在消息队列发生故障时，如何保证事务的最终一致性？
3. 时钟同步异常时，如何处理时间戳的准确性？

答案评估模板

[合格答案]
描述分布式事务管理中两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）的原理和优缺点。

[优秀答案]

1. 分析分布式锁在数据分片情况下可能出现的死锁问题，并提出解决方案。
2. 对比消息队列在不同故障场景下的处理机制，如消息丢失、消息延迟等。
3. 设计基于Paxos算法的分布式一致性解决方案，并给出具体实现步骤。
4. 分析NTP协议在时钟同步中的作用，并讨论时间戳策略在保证数据一致性方面的优势。

[卓越答案]

1. 结合实际案例，分析分布式系统中时钟同步异常导致的数据不一致问题，并提出改进措施。
2. 设计一套基于分布式锁、消息队列和Paxos算法的金融级数据一致性保障方案，并给出详细的技术方案和实施步骤。
3. 分析金融级数据一致性在法律风险方面的挑战，并提出相应的规避措施。

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