互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-05 21:28:45 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： java 八股文面试求职 Java

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📕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》（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

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，你在简历里提到了设计过一个日均10亿次调用的订单系统。那我就来考考你，假设一个大促期间，瞬时下单量猛增到了50万QPS，结果数据库连接池突然告警了，这时候你怎么从技术层面去应对呢？"

廖志伟："首先，我要确认这真的是一个容量瓶颈的问题。我会先用APM工具查一下慢查询，看看是不是有全表扫描的慢查询，比如优惠券核销时JOIN操作导致的。然后检查一下线程池配置，看看默认连接数够不够，如果默认是200，突然流量达到300%了，那可能就触发拒绝策略了。最后，排查一下事务泄漏的问题，特别是那种@Transactional注解嵌套使用的，容易引发长事务。"

面试官（打断追问）："那如果确认是流量冲击导致的，我们又不打算扩容，怎么保障核心链路呢？"

廖志伟："我会启动三级熔断预案。第一级是客户端动态降级，对非VIP用户隐藏促销弹窗；第二级是网关层熔断，基于Sentinel的热点参数限流，比如针对SKU维度进行限流；第三级是服务层隔离，把库存预扣服务迁移到独立线程池，避免拖垮整个Tomcat。"

第二轮：连环故障的蝴蝶效应

面试官："限流之后，客服反馈说很多用户投诉付款失败，看日志发现是分布式锁超时了，这可怎么办？"

廖志伟："这涉及到Redisson看门狗机制的失效场景。我会先检查GC日志，看看是不是Full GC导致STW超时，锁被误释放了。然后排查网络分区风险，比如ZooKeeper临时节点的心跳检测是否受交换机抖动影响。最后检查一下时钟漂移问题，看看NTP服务器同步间隔过大导致锁提前过期了。"

面试官（深度追问）："如果改用etcd实现分布式锁，跟Redis方案比有什么优劣？"

廖志伟："etcd基于Raft协议，强一致性优势明显，但相应延迟也会增加。写入性能上，Redis单节点是10w+/s，而etcd集群只有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："你之前的技术方案里，强调了很多最终一致性。如果财务部门要求资金操作必须强一致，你怎么处理？"

廖志伟："这需要分层设计。核心交易层，我会采用TCC模式加事务状态表，就像支付宝的XTS架构那样。外围业务层，我会使用MQ事务消息加本地事件表。对账补偿层，我会建立定时核对任务，修复状态不一致的问题。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）："如果产品团队坚持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。首先，我会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。然后设计双层验收机制，包括架构评审委员会加核心业务SLA公示。最后，开发降级演练工具，比如ChaosBlade模拟数据不一致场景。