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。

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》(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,你简历里提到设计的订单系统日均调用量高达10亿次,那如果遇到大促活动,瞬时下单量飙升至50万QPS,系统报警数据库连接池耗尽,你第一时间会怎么做?"

廖志伟:"首先,我会立即检查APM工具的慢查询记录,看看是不是全表扫描这样的低效操作导致了问题。"

面试官:"那如果确定是全表扫描导致的,你会如何优化?"

廖志伟:"我会优化数据库查询,比如通过创建合适的索引来减少全表扫描。"

面试官:"如果优化后还是无法解决问题,那线程池配置怎么样?"

廖志伟:"我会检查线程池配置,确保连接数可以满足流量高峰期的需求。"

面试官(打断追问):"如果确认是真实流量冲击,不扩容的情况下如何保证核心链路稳定?"

廖志伟:"我会启动三级熔断预案:客户端动态降级,网关层熔断,以及服务层隔离。"

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,你怎么定位这个问题?"

廖志伟:"这可能是Redisson看门狗机制失效导致的。我会检查GC日志,网络分区风险,以及时钟漂移问题。"

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

廖志伟:"etcd基于Raft协议有强一致性优势,但写入性能和适用场景不同,Redis更适合高频次锁竞争,而etcd适合配置管理,不过它的运维复杂度更高。"

第三轮:技术决策的哲学思考

面试官:"你经常提到最终一致性,但财务要求资金操作必须强一致,你怎么处理这种情况?"

廖志伟:"我会采用分层设计,核心交易层用TCC模式,外围业务层用MQ事务消息,对账补偿层建立定时核对任务。"

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,你作为架构师会如何应对?"

廖志伟:"我会建立技术红线意识,用案例教育团队,设计双层验收机制,开发降级演练工具。"

第四轮:分布式系统的一致性保证

面试官:"在分布式系统中,一致性保证通常如何实现?"

廖志伟:"一致性可以通过多种方式保证,比如CAP定理,BASE理论,以及分布式事务解决方案。"

第五轮:微服务架构下的容错机制

面试官:"微服务架构下,容错机制如何设计?"

廖志伟:"我会设计断路器、熔断和降级策略,以及重试和回滚机制来应对服务故障。"

第六轮:数据库选型与优化

面试官:"在数据库选型方面,你会考虑哪些因素?"

廖志伟:"我会考虑数据量、读写比例、事务需求、扩展性等因素,以及是否需要高可用和容灾能力。"

第七轮:缓存策略与分布式缓存

面试官:"缓存策略在系统性能优化中扮演什么角色?"

廖志伟:"缓存可以减少数据库访问,提高系统响应速度,分布式缓存可以解决缓存一致性问题。"

第八轮:消息队列的应用与挑战

面试官:"消息队列在微服务架构中的应用有哪些?"

廖志伟:"消息队列可以解耦服务,实现异步通信,提高系统可用性,但也要考虑消息丢失、延迟等问题。"

第九轮:安全性与数据加密

面试官:"在系统设计中,如何保证数据的安全性?"

廖志伟:"我会采用数据加密、访问控制、审计日志等措施来保障数据安全。"

第十轮:持续集成与持续部署

面试官:"持续集成和持续部署在开发流程中如何应用?"

廖志伟:"持续集成可以保证代码质量,持续部署可以自动化发布流程,提高效率。"

通过这样的层层递进,面试官可以更深入地了解面试者的技术深度和解决问题的能力。

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