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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第一轮：流量洪峰下的生存法则

面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历里提到设计过日均10亿次调用的订单系统。那咱们来聊聊，大促期间，瞬时下单量突破50万QPS，系统出现数据库连接池耗尽告警，这种情况你怎么看？"

廖志伟："首先，我需要确认这是不是真正的容量瓶颈。我会用APM工具看看慢查询，比如优惠券核销时的JOIN操作，是否未命中索引导致全表扫描。再检查一下线程池配置，默认200个连接，大促时得翻三倍，容易触发拒绝策略。还得排查事务泄漏，特别是@Transactional注解嵌套使用时，容易引发长事务。”

面试官（打断追问）："确认是流量冲击了，咱们不扩容，怎么保证核心链路稳定？"

廖志伟："启动三级熔断预案。首先，客户端动态降级，对非VIP用户隐藏促销弹窗。然后，网关层熔断，基于Sentinel的热点参数限流，比如针对SKU维度。最后，服务层隔离，库存预扣服务迁到独立线程池，避免拖垮整个Tomcat。”

第二轮：连环故障的蝴蝶效应

面试官："限流后，客服反馈大量用户投诉付款失败，日志显示分布式锁超时，你咋定位问题？"

廖志伟："这涉及到Redisson看门狗机制的失效场景。我会检查GC日志，看有没有Full GC导致STW超时，锁被误释放。还得排查网络分区风险，ZooKeeper临时节点的心跳检测是否受交换机抖动影响。还有时钟漂移问题，NTP服务器同步间隔过大导致锁提前过期。”

面试官（深度追问）："那如果改用etcd实现分布式锁，跟Redis方案比，有啥优劣？"

廖志伟："etcd基于Raft协议，强一致性有优势，但相应延迟增加。写入性能上，Redis单节点10w+/s，etcd集群1w+/s。适用场景上，etcd适合配置管理，Redis适合高频次锁竞争。容灾成本上，etcd需要奇数节点部署，运维复杂度更高。”

第三轮：技术决策的哲学思考

面试官："你在技术方案中多次强调最终一致性，如果财务要求资金操作必须强一致，怎么处理？"

廖志伟："这需要分层设计。核心交易层，采用TCC模式+事务状态表，比如支付宝的XTS架构。外围业务层，使用MQ事务消息+本地事件表。对账补偿层，建立定时核对任务，修复状态不一致。但要注意CAP的权衡，强一致必然导致可用性下降。”

面试官（价值观考察）："如果产品为了用户体验放弃数据准确性，作为架构师你怎么应对？"

廖志伟："这需要建立技术红线意识。用生产故障案例教育团队，比如某电商因订单丢失导致的集体诉讼。设计双层验收机制，架构评审委员会+核心业务SLA公示。开发降级演练工具，比如ChaosBlade模拟数据不一致场景。"

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