互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-06 07:00:44 发布

阅读量471

点赞数 15

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

##############阁下如果是抄袭，爬取文章作恶或误导他人的开发者,请阅读中国现行法律的相关处罚条例再动手，转载之前最好先验证#############

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Java_programmer_liao/article/details/148462899

版权

Java场景面试宝典专栏收录该内容

151 篇文章

订阅专栏

📕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，你在简历中提到设计过日均10亿次调用的订单系统。那我想知道，如果在大促期间，瞬时下单量突然突破到50万QPS，导致数据库连接池告警，你会怎么分析这个情况？"

廖志伟："首先，我会通过APM工具查看数据库的慢查询，看看是否存在未命中索引的全表扫描，比如在优惠券核销时JOIN操作导致的全表扫描。接着，我会检查线程池的配置，比如默认的连接数是否足够应对300%的突发流量。最后，我还会排查是否有事务泄漏，尤其是在使用了@Transactional注解的情况下，嵌套使用容易引发长事务。"

面试官："明白了。那如果确认是流量冲击导致的，在不扩容的情况下，你有什么方案来保障核心链路？"

廖志伟："我会启动三级熔断预案。首先，客户端可以通过动态降级来隐藏非VIP用户的促销弹窗。其次，在网关层，我会使用Sentinel进行热点参数限流，针对SKU维度进行限流。最后，在服务层，我会将库存预扣服务迁移到独立的线程池中，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。这种情况你怎么定位问题？"

廖志伟："这可能涉及到Redisson看门狗机制的失效。我会检查GC日志，看看是否有Full GC导致STW超时，从而导致锁被误释放。同时，我也会排查网络分区风险，比如ZooKeeper临时节点的心跳检测是否受到交换机抖动的影响。还有，时钟漂移问题也是需要考虑的，NTP服务器同步间隔过大可能导致锁提前过期。"

面试官："那如果你改用etcd来实现分布式锁，与Redis方案相比，有哪些优缺点？"

廖志伟："etcd基于Raft协议，具有强一致性优势，但相应延迟会增加。写入性能上，Redis单节点可以达到10万+/秒，而etcd集群则是1万+/秒。适用场景上，etcd适合配置管理，而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："你在技术方案中多次提到最终一致性。但如果财务部门要求资金操作必须强一致，你如何处理？"

廖志伟："这需要分层设计。在核心交易层，我会采用TCC模式加上事务状态表，比如支付宝的XTS架构。外围业务层，我会使用MQ事务消息加上本地事件表。对账补偿层，我会建立定时核对任务来修复状态不一致。当然，在这个过程中，也要注意CAP的权衡，强一致必然导致可用性下降。"

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

廖志伟："这需要建立技术红线意识。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。同时，我会设计双层验收机制，包括架构评审委员会和核心业务SLA公示。最后，我会开发降级演练工具，比如ChaosBlade模拟数据不一致的场景。"

第四轮：系统容错与恢复

面试官："在大规模系统中，容错与恢复是非常重要的。如果你遇到系统崩溃的情况，你会如何进行恢复？"

廖志伟："我会首先进行故障隔离，确保不影响其他正常运行的服务。然后，我会启动自动化的故障恢复流程，比如自动重启失败的服务实例。同时，我也会进行故障根因分析，避免类似问题再次发生。"

第五轮：分布式系统的一致性保证

面试官："分布式系统中，一致性保证是一个复杂的问题。你如何看待CAP定理在这其中的应用？"

廖志伟："CAP定理指出，在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）只能三者选其二。在实际应用中，我们需要根据业务需求来权衡这三个方面。比如，金融系统可能更看重一致性，而电商系统可能更看重可用性。"

第六轮：数据一致性与分布式事务

面试官："在分布式系统中，数据一致性和分布式事务是紧密相关的。你能否举例说明如何在分布式事务中保证数据一致性？"

廖志伟："在分布式事务中，我们可以采用两阶段提交（2PC）或者三阶段提交（3PC）协议来保证数据一致性。以2PC为例，它会协调所有参与的节点，确保所有节点在同一时刻完成提交或回滚操作，从而保证数据的一致性。"

第七轮：分布式系统的缓存策略

面试官："缓存是提高分布式系统性能的关键。你能否谈谈你设计中的一些缓存策略？"

廖志伟："在缓存策略中，我会考虑以下方面：首先，根据数据的热度来选择合适的缓存策略，比如LRU（最近最少使用）或者LFU（最少使用频率）。其次，我会采用分布式缓存解决方案，如Redis或Memcached，以支持跨节点的缓存一致性。最后，我会设置合理的过期时间，以避免缓存数据过时。"

第八轮：微服务架构的挑战与优化

面试官："微服务架构在提高系统可扩展性的同时，也带来了一些挑战。你如何看待这些挑战，以及如何优化微服务架构？"

廖志伟："微服务架构的挑战主要包括服务之间的通信复杂度、数据一致性和部署难度等。为了应对这些挑战，我会采用服务发现和注册机制，如Consul或Eureka，以简化服务之间的通信。对于数据一致性，我会使用分布式事务框架或最终一致性模型来保证数据的一致性。至于部署，我会采用容器化技术，如Docker，以实现服务的快速部署和扩展。"

第九轮：系统监控与性能调优

面试官："系统监控对于及时发现和解决问题至关重要。你通常使用哪些工具来进行系统监控和性能调优？"

廖志伟："我会使用APM工具，如Datadog或New Relic，来监控系统的性能和健康状态。对于性能调优，我会使用JProfiler或VisualVM等工具来分析代码的性能瓶颈。此外，我也会利用日志分析工具，如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）栈，来分析系统的日志，以便更好地理解系统行为。"

第十轮：技术领导力与团队协作

面试官："作为架构师，你不仅需要具备技术能力，还需要具备领导力和团队协作能力。你如何看待这些问题？"

廖志伟："我认为技术领导力体现在对技术的深刻理解和前瞻性，以及对团队的有效管理和激励。在团队协作方面，我会注重沟通和协作，确保团队成员明确目标，并共同面对挑战。同时，我也会鼓励团队成员不断学习和成长，共同推动技术的发展。

优快云