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

---

第一轮：流量洪峰下的生存法则

面试官（架构组负责人张涛）："你在简历中提到设计过日均10亿次调用的订单系统。假设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，此时从技术链角度应该如何破局？"

廖志伟："首先，我会先确认是否是真正的容量瓶颈。通过APM工具查看慢查询，是否存在未命中索引的全表扫描，比如优惠券核销时的JOIN操作。接着，检查线程池配置，假设默认连接数是200，当突发流量达到300%时会触发拒绝策略。最后，排查是否存在事务泄漏，特别是@Transactional注解嵌套使用时容易引发长事务。"

面试官："假设确认是真实流量冲击，如何在不扩容的情况下保障核心链路？"

廖志伟："我会启动三级熔断预案。首先，客户端动态降级，对非VIP用户隐藏促销弹窗。其次，网关层熔断，基于Sentinel的热点参数限流，针对SKU维度。最后，服务层隔离，将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："限流后客服反馈大量用户投诉付款失败，日志显示分布式锁超时，此时如何定位？"

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，如果发生Full GC导致STW超时，锁会被误释放。同时，关注网络分区风险，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："如果改用etcd实现分布式锁，与Redis方案相比有何优劣？"

廖志伟："etcd基于Raft协议具有强一致性优势，但相应延迟增加。写入性能方面，Redis单节点10w+/s vs 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。容灾成本方面，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，如何处理？"

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，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："如果产品坚持要为了用户体验放弃数据准确性，作为架构师如何应对？"

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，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，例如ChaosBlade模拟数据不一致场景。"

第四轮：分布式系统架构的优化

面试官："在分布式系统中，如何解决数据一致性问题？"

廖志伟："分布式系统中的数据一致性通常通过分布式事务来解决。我们可以采用两阶段提交、三阶段提交等协议，或者使用分布式锁来保证数据一致性。"

面试官："如何优化分布式数据库的读写分离？"

廖志伟："优化分布式数据库的读写分离可以通过以下方式：读写分离路由、数据库分片、读写分离代理等。"

第五轮：系统容灾与备份策略

面试官："在系统架构中，如何设计容灾备份策略？"

廖志伟："容灾备份策略包括数据备份、应用备份、系统备份等。数据备份可以使用数据库备份、文件备份等方式；应用备份可以使用容器化、微服务化等方式；系统备份可以使用镜像备份、虚拟机备份等方式。"

第六轮：负载均衡与流量控制

面试官："在分布式系统中，如何实现负载均衡和流量控制？"

廖志伟："负载均衡可以通过轮询、最少连接、IP哈希等方法实现。流量控制可以通过限流、熔断、降级等方式实现。"

第七轮：服务治理与监控

面试官："如何进行服务治理和监控？"

廖志伟："服务治理可以通过服务注册与发现、服务配置管理、服务路由、服务降级等手段实现。监控可以通过APM、日志分析、性能监控等工具实现。"

第八轮：微服务架构的优势与挑战

面试官："微服务架构有哪些优势与挑战？"

廖志伟："微服务架构的优势包括提高系统的可扩展性、降低系统复杂度、提高开发效率等。挑战包括服务间通信、服务治理、数据一致性问题等。"

第九轮：云计算与大数据的结合

面试官："云计算与大数据如何结合？"

廖志伟："云计算为大数据提供了基础设施和平台支持，大数据则为云计算提供了数据分析和决策依据。两者结合可以实现高效的数据处理和分析。"

第十轮：未来技术发展趋势

面试官："你认为未来技术发展趋势是什么？"

廖志伟："未来技术发展趋势包括人工智能、物联网、区块链、边缘计算等。这些技术将推动社会各领域的发展，为人们的生活带来更多便利和可能性。"

📥博主的人生感悟和目标

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： Java程序员廖志伟

• 👉 开源项目：Java程序员廖志伟

• 🌥 哔哩哔哩：Java程序员廖志伟

• 🎏 个人社区：Java程序员廖志伟

• 🔖 个人微信号： SeniorRD

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~