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，你简历上提到设计过日均10亿次调用的订单系统。那么，假设在大促期间，瞬时下单量突然激增至50万QPS，我们的数据库连接池发出耗尽告警，你怎么从技术链路分析并解决这个问题？"

廖志伟："首先，我会通过APM工具来查看数据库的慢查询，比如优惠券核销时是否出现了未命中索引的全表扫描。接着，我会检查线程池的配置，看看默认连接数是否合理，比如默认200个连接，在流量增长300%的情况下，是否触发了拒绝策略。最后，我会排查事务泄漏的情况，特别是那些使用了@Transactional注解且嵌套使用的情况，它们容易引发长事务。"

面试官："那如果确认是流量冲击导致的，我们又不打算扩容，应该怎么保障核心链路的稳定呢？"

廖志伟："我会启动三级熔断预案。首先，客户端动态降级，比如对非VIP用户隐藏促销弹窗。其次，网关层进行熔断，利用Sentinel的热点参数限流，针对SKU维度进行限流。最后，服务层进行隔离，比如将库存预扣服务迁移到独立的线程池，避免拖垮整个Tomcat服务。"

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，这种情况你怎么定位？"

廖志伟："这涉及到Redisson看门狗机制的失效。我会检查GC日志，看看是否发生了Full GC导致STW超时，锁被误释放。同时，我也会考虑网络分区风险，比如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："如果我们改用etcd实现分布式锁，和Redis相比，有哪些优劣势？"

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。在写入性能上，Redis单节点可以达到10w+/s，而etcd集群大约是1w+/s。适用场景上，etcd适合配置管理，Redis适合高频次锁竞争。在容灾成本上，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，你怎么处理？"

廖志伟："这需要分层设计。核心交易层采用TCC模式加上事务状态表，外围业务层使用MQ事务消息加上本地事件表，对账补偿层建立定时核对任务来修复状态不一致。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，你怎么应对？"

廖志伟："这需要建立技术红线意识。比如用生产故障案例教育团队，设计双层验收机制，架构评审委员会加核心业务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：分布式系统的挑战

面试官："在分布式系统中，如何保证服务之间的消息传递的可靠性？"

廖志伟："保证消息传递的可靠性通常需要依赖消息队列的可靠传输机制，比如Kafka的幂等性、顺序性保证，以及Redisson的发布订阅机制。同时，可以通过幂等性设计、补偿机制和重试策略来确保消息的可靠送达。"

第五轮：微服务架构的权衡

面试官："在微服务架构中，如何处理服务之间的依赖关系？"

廖志伟："服务之间的依赖关系可以通过服务拆分、服务发现、配置中心等方式来管理。同时，利用断路器模式和服务降级策略来处理可能的故障，确保系统的稳定性。"

第六轮：数据库性能优化

面试官："在数据库性能优化方面，有哪些常见的策略？"

廖志伟："数据库性能优化可以从多个方面入手，包括索引优化、查询优化、缓存策略、读写分离、数据库分区等。比如，通过合理设计索引来提高查询效率，使用缓存来减少数据库访问压力，以及通过读写分离来提高并发处理能力。"

第七轮：缓存一致性

面试官："在分布式系统中，如何保证缓存的一致性？"

廖志伟："保证缓存一致性可以通过分布式锁、消息队列、缓存失效机制等方式来实现。比如，使用分布式锁来保证在更新数据库和缓存时的原子性，利用消息队列来广播更新事件，或者通过缓存失效机制来确保缓存数据的新鲜度。"

第八轮：系统容错性

面试官："如何提高系统的容错性？"

廖志伟："提高系统的容错性可以通过多种方式，包括冗余设计、故障转移、自动恢复、负载均衡等。通过这些策略，可以在系统出现故障时，快速恢复服务，减少对用户的影响。"

第九轮：监控与日志

面试官："在系统监控和日志方面，有哪些最佳实践？"

廖志伟："系统监控和日志是确保系统稳定运行的重要手段。最佳实践包括使用APM工具进行性能监控，使用ELK堆栈进行日志收集和分析，以及建立实时监控系统来及时发现和响应系统异常。"

第十轮：安全与合规

面试官："在确保系统安全与合规方面，有哪些措施可以采取？"

廖志伟："确保系统安全与合规需要从多个方面入手，包括数据加密、访问控制、安全审计、漏洞扫描等。通过这些措施，可以保护系统的数据安全，确保系统符合相关法律法规的要求。"

通过以上十轮的对话，面试官和廖志伟共同探讨了分布式系统设计中的多个关键点，展现了廖志伟在技术领域的深度和广度。

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