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，你的简历上写你设计过一个日均10亿次调用的订单系统，那得是挺牛的。不过，想象一下，大促当天，瞬时下单量直接爆表到了50万QPS，系统突然告警，数据库连接池快耗尽了，这时候你怎么破局？"

廖志伟："首先，我得确认这是不是真的容量瓶颈。我会用APM工具去查查慢查询，看是不是因为全表扫描没命中索引。还得检查线程池配置，比如默认的连接数是200，流量激增到300%时，系统会不会拒绝服务。还有，得排查事务泄漏，特别是那种@Transactional注解嵌套用，容易造成长事务。"

面试官（打断追问）："好了，假设这确实是流量冲击，咱们又不打算扩容，怎么保证核心链路不崩？"

廖志伟："那得启动三级熔断预案。首先，客户端得动态降级，比如对非VIP用户就别展示促销弹窗。然后，网关层得熔断，用Sentinel的热点参数限流，特别是对SKU这种热点。最后，服务层要隔离，把库存预扣服务搬到独立线程池，别让它拖垮整个Tomcat。"

第二轮：连环故障的蝴蝶效应

面试官："限流了，客服那儿反馈说很多用户投诉付款失败，日志里还显示分布式锁超时了。这事儿怎么定位啊？"

廖志伟："这事儿得考虑Redisson看门狗机制可能失效了。我得查查GC日志，看看是不是Full GC导致STW超时，锁被误释放了。还得排查网络分区风险，比如ZooKeeper临时节点的心跳检测受不受交换机抖动影响。还有时钟漂移问题，NTP服务器同步间隔太大，锁可能会提前过期。"

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

廖志伟："etcd用Raft协议，强一致性有保障，但延迟可能会增加。写入性能上，Redis单节点能到10w+/s，而etcd集群也就1w+/s。适用场景上，etcd适合配置管理，Redis适合高频次锁竞争。至于容灾成本，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："你技术方案里老提最终一致性，但财务那边要求资金操作必须强一致，这怎么办？"

廖志伟："那得分层设计。核心交易层用TCC模式加事务状态表，外围业务层用MQ事务消息加本地事件表，对账补偿层建立定时核对任务。但要注意CAP的权衡，强一致肯定得牺牲可用性。"

面试官（价值观考察）："如果产品团队为了用户体验宁愿放弃数据准确性，你怎么应对？"

廖志伟："我得建立技术红线意识。用生产故障案例教育团队，比如那次电商订单丢失导致集体诉讼。设计双层验收机制，架构评审委员会加上核心业务SLA公示。还得开发降级演练工具，比如ChaosBlade模拟数据不一致的场景。"

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