📕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》（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，你简历上提到你设计了一个日均10亿次调用的订单系统。想象一下，如果在大促期间，我们的下单量瞬间突破到了50万QPS，系统发出了数据库连接池耗尽的告警，你会怎么从技术角度来解决这个问题？"
廖志伟："首先，我会先确认这是否真的是容量瓶颈。我会使用APM工具来查看慢查询，看看是否是因为未命中索引的全表扫描导致的。然后，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，我会排查事务泄漏的问题，特别是那种@Transactional注解嵌套使用导致的长事务。”
面试官："如果确认是流量冲击，你有什么策略能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，客户端可以动态降级，比如对非VIP用户隐藏促销弹窗。其次，网关层可以使用Sentinel进行热点参数限流。最后，服务层可以将库存预扣服务迁移到独立的线程池，以避免拖垮整个Tomcat服务。”
第二轮：连环故障的蝴蝶效应
面试官："限流之后，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了。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，看看是否因为Full GC导致STW超时，锁被误释放。同时，我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关注的，比如NTP服务器同步间隔过大导致锁提前过期。”
面试官："如果你决定改用etcd来实现分布式锁，和Redis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，但相应延迟会增加。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，你怎么处理？"
廖志伟："这需要分层设计。核心交易层可以采用TCC模式加上事务状态表，比如支付宝的XTS架构。外围业务层可以使用MQ事务消息加上本地事件表。对账补偿层可以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："如果产品团队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，包括架构评审委员会和核心业务SLA公示。还可以开发降级演练工具，比如ChaosBlade来模拟数据不一致的场景。”
第四轮：系统稳定性的保障
面试官："你提到了CAP定理，那么在实际项目中，如何平衡一致性、可用性和分区容错性？"
廖志伟："在实际项目中，我们会根据业务需求来权衡这三者。比如，对于高可用性要求高的场景，我们可以牺牲一部分一致性来保证系统的可用性。同时，通过设计良好的分布式系统架构，比如使用分布式数据库和缓存，来提高系统的分区容错性。”
第五轮：数据库优化策略
面试官："在大促期间，如何优化数据库性能，减少数据库压力？"
廖志伟："优化数据库性能可以从多个方面入手。比如，优化SQL语句，使用索引，减少全表扫描。此外，可以考虑使用读写分离，将读操作和写操作分离到不同的数据库实例上，以提高系统的并发能力。”
第六轮：缓存策略与一致性
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多种策略实现，比如使用分布式缓存框架，如Redis Cluster，它提供了数据分片和复制机制。另外，还可以使用缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的解决方案来提高系统的稳定性。”
第七轮：服务拆分与治理
面试官："在大型系统中，如何进行服务拆分和治理？"
廖志伟："服务拆分需要根据业务模块的独立性和依赖关系来决定。治理方面，可以通过服务注册与发现、配置中心、API网关等技术来实现服务的自动化管理和监控。”
第八轮：微服务架构的挑战
面试官："微服务架构带来了哪些挑战？如何应对这些挑战？"
廖志伟："微服务架构的挑战包括服务间通信、数据一致性、部署和运维复杂性等。应对这些挑战，可以通过使用服务网格、分布式事务解决方案、容器化和自动化部署工具来提高系统的可维护性和可扩展性。”
第九轮：安全性与合规性
面试官："在架构设计中，如何确保系统的安全性和合规性？"
廖志伟："确保安全性和合规性需要从多个层面考虑，包括网络安全、数据安全和隐私保护。具体措施包括使用HTTPS、数据加密、访问控制、安全审计和符合相关法规要求的数据处理流程。”
第十轮：持续集成与持续部署
面试官："在敏捷开发中，如何实现持续集成和持续部署？"
廖志伟："持续集成和持续部署可以通过使用CI/CD工具链来实现，比如Jenkins、GitLab CI/CD等。通过自动化测试、构建和部署流程，可以确保代码质量，提高开发效率，并减少人工错误。"
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