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，你的简历上提到你在设计订单系统时，面对日均10亿次的调用量，这确实是个挑战。那我来考考你，假设大促期间，我们的下单量瞬间突破到50万QPS，系统告警显示数据库连接池耗尽，你该如何从技术层面来解决这个问题？"

廖志伟："首先，我会通过APM工具来查看慢查询，比如优惠券核销时的JOIN操作，是否存在未命中索引的全表扫描。接着，我会检查线程池的配置，比如默认连接数是200，是否在流量激增时触发了拒绝策略。最后，我会排查是否存在事务泄漏，特别是@Transactional注解嵌套使用时可能引发的长事务问题。"

面试官："明白了，那如果经过排查，确认是真正的流量冲击，你打算在不扩容的情况下如何保障核心链路呢？"

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

第二轮：连环故障的蝴蝶效应

面试官："限流之后，客服反馈大量用户投诉付款失败，日志显示分布式锁超时。这种情况该如何定位问题呢？"

廖志伟："这涉及到Redisson看门狗机制的失效场景。我会先检查GC日志，看看是否因为Full GC导致STW超时，锁被误释放。接着，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交换机抖动影响。最后，我会关注时钟漂移问题，NTP服务器同步间隔过大可能导致锁提前过期。"

面试官："如果我们改用etcd实现分布式锁，与Redis方案相比，有哪些优劣呢？"

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。写入性能方面，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更适合配置管理，而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，我们该如何处理？"

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事务消息加本地事件表。对账补偿层可以建立定时核对任务，修复状态不一致。但要注意CAP的权衡，强一致性必然导致可用性下降。"

面试官："如果产品团队坚持为了用户体验放弃数据准确性，作为架构师，你该如何应对？"

廖志伟："这需要建立技术红线意识。我们可以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，包括架构评审委员会和核心业务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：系统容灾的韧性建设

面试官："廖志伟，你提到技术红线，那么在系统容灾方面，你有什么特别的见解吗？"

廖志伟："系统容灾的关键在于韧性建设。我会设计多地域部署，确保业务连续性。同时，我会引入故障自愈机制，比如自动切换到灾备节点。此外，定期进行容灾演练也是必不可少的。"

第五轮：数据库优化与扩展

面试官："在数据库优化方面，你有哪些经验可以分享？"

廖志伟："数据库优化主要从索引、查询优化和分库分表三个方面入手。我会根据业务需求设计合适的索引，优化查询语句，同时考虑分库分表策略，以提高数据库的扩展性和性能。"

第六轮：微服务架构的演进

面试官："微服务架构在你们的项目中扮演了怎样的角色？"

廖志伟："微服务架构使得系统更加模块化、可扩展。我们通过服务拆分，将复杂的业务逻辑解耦，提高了系统的可维护性和可扩展性。同时，微服务架构也带来了新的挑战，比如服务治理和服务间通信问题。"

第七轮：云原生技术的应用

面试官："你提到云原生技术，那么在你们的架构中，是如何应用云原生技术的？"

廖志伟："我们采用了Kubernetes进行容器化部署，利用容器编排能力提高资源利用率。同时，我们还采用了Istio等服务网格技术，实现服务间通信的安全性和可观测性。"

第八轮：持续集成与持续部署

面试官："持续集成和持续部署在你们的开发流程中起到了什么作用？"

廖志伟："持续集成和持续部署大大提高了开发效率。通过自动化测试和部署，我们可以快速发现并修复问题，确保代码质量和系统稳定性。"

第九轮：安全防护策略

面试官："在安全防护方面，你们采取了哪些措施？"

廖志伟："我们采取了多种安全防护措施，包括网络安全、数据安全、应用安全等。比如，通过防火墙、入侵检测系统等保障网络安全；通过数据加密、访问控制等保障数据安全；通过漏洞扫描、代码审计等保障应用安全。"

第十轮：团队协作与知识分享

面试官："在团队协作和知识分享方面，你们有哪些经验可以分享？"

廖志伟："我们注重团队协作，通过敏捷开发、Scrum等方法提高团队效率。同时，我们鼓励知识分享，定期举办技术沙龙、内部分享会等，促进团队成员之间的交流和学习。"

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