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

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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。那我就来考考你，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，你怎么判断这是否是真正的容量瓶颈？"

廖志伟："首先，我会通过APM工具查看慢查询，看看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。然后，我会检查线程池配置，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，我会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："明白了，那如果确认是真实流量冲击，你有什么办法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，你怎么定位这个问题？"

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，看看是否发生Full GC导致STW超时，锁会被误释放。同时，我会排查网络分区风险，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："那如果改用etcd实现分布式锁，与Redis方案相比，你觉得有哪些优劣？"

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，你如何处理？"

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，比如支付宝的XTS架构。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，你如何应对？"

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，比如某电商因订单丢失导致的集体诉讼。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，比如ChaosBlade模拟数据不一致场景。"

第四轮：系统稳定性保障

面试官："你提到使用MQ事务消息，那你能详细解释一下它的原理和优缺点吗？"

廖志伟："MQ事务消息是保证消息发送与业务操作原子性的机制。它的原理是在发送消息时，将业务操作与消息发送绑定，确保业务成功后才提交消息，失败则回滚。优点是能保证数据一致性，缺点是会增加消息队列的复杂性，且在高并发情况下可能会影响消息队列的性能。"

第五轮：分布式系统设计

面试官："在设计分布式系统时，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："保证数据一致性通常有几种方案：强一致性、最终一致性、会话一致性。强一致性要求所有节点在同一时间看到相同的数据，但会牺牲可用性。最终一致性允许数据在一段时间内不一致，但最终会达到一致。会话一致性则保证同一会话内的数据一致性。具体采用哪种方案，需要根据业务需求和系统特点来决定。"

第六轮：微服务架构

面试官："微服务架构中，如何解决服务之间的通信问题？"

廖志伟："微服务架构中，服务之间的通信可以通过多种方式实现，如RESTful API、gRPC、消息队列等。RESTful API简单易用，但性能可能不如gRPC。gRPC基于HTTP/2协议，性能更高，但实现相对复杂。消息队列可以解耦服务，提高系统的可扩展性，但会增加系统的复杂性。"

第七轮：数据库优化

面试官："如何优化数据库性能？"

廖志伟："数据库性能优化可以从多个方面入手：优化查询语句，避免全表扫描；合理设计索引，提高查询效率；优化数据库配置，如调整缓存大小、连接池大小等；使用读写分离、分库分表等策略，提高并发处理能力。"

第八轮：缓存策略

面试官："在缓存设计中，如何避免缓存雪崩和缓存穿透？"

廖志伟："为了避免缓存雪崩，可以采用以下策略：设置合理的过期时间，避免同时过期；使用分布式缓存，如Redis集群，提高缓存可用性；使用缓存预热策略，提前加载热点数据。为了避免缓存穿透，可以设置缓存空值，或者使用布隆过滤器过滤无效请求。"

第九轮：安全防护

面试官："在系统安全方面，你有哪些防护措施？"

廖志伟："系统安全防护可以从多个方面入手：网络安全，如设置防火墙、入侵检测系统等；数据安全，如使用加密算法、访问控制等；代码安全，如进行代码审计、使用安全编码规范等；安全审计，如日志审计、监控异常行为等。"

第十轮：团队协作与沟通

面试官："在团队协作与沟通方面，你有哪些经验可以分享？"

廖志伟："在团队协作与沟通方面，我认为以下几点很重要：明确分工，确保每个成员都清楚自己的职责；定期召开团队会议，分享项目进展和遇到的问题；鼓励团队成员提出建议，共同解决问题；建立良好的沟通机制，确保信息畅通无阻。

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