互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-05 21:29:48 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，你在简历里提到设计过日均10亿次调用的订单系统。那我们得聊聊大促期间的情况。假如说，某个瞬间下单量猛增到50万QPS，系统告警数据库连接池快耗尽了，你作为技术负责人，会如何处理这个紧急情况？"

廖志伟："首先，我得确认这是不是真正的瓶颈。我会用APM工具查看一下慢查询，比如优惠券核销时JOIN操作是否走了全表扫描。还得检查一下线程池配置，假设默认连接数是200，流量翻三倍的话，是不是会触发拒绝策略。最后，排查事务泄漏也是关键，尤其是那种@Transactional注解嵌套使用的情况，容易引发长事务。"

面试官："嗯，如果确认是流量冲击，那我们怎么在不扩容的情况下保障核心链路呢？"

廖志伟："那我就启动三级熔断预案。首先，客户端可以动态降级，比如对非VIP用户隐藏促销弹窗。其次，网关层可以基于Sentinel的热点参数限流，特别是SKU维度。最后，服务层可以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："限流后，客服反馈说很多用户投诉付款失败，日志显示分布式锁超时了。你打算怎么定位这个问题？"

廖志伟："这可能涉及到Redisson看门狗机制的失效。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。还得排查网络分区风险，比如ZooKeeper临时节点的心跳检测受交换机抖动影响。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："那如果你改用etcd实现分布式锁，和Redis方案相比，有哪些优缺点？"

廖志伟："etcd基于Raft协议，强一致性有优势，但相应延迟会增加。写入性能方面，Redis单节点能到10w+/s，etcd集群才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："你在技术方案里多次强调最终一致性，但财务那边要求资金操作必须强一致。这种情况你怎么处理？"

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

面试官："如果产品坚持要为了用户体验放弃数据准确性，作为架构师，你该如何应对？"

廖志伟："这需要建立技术红线意识。首先，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。其次，设计双层验收机制，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。"