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。

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面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历中提到参与过一次大型系统重构，当时面临的最大挑战是什么？"

廖志伟："当时最大的挑战是系统在高并发下的性能瓶颈。我们采用了一个基于缓存的设计，但在大促期间，缓存命中率急剧下降，导致系统响应时间大幅增加。"

面试官："那么，你是如何解决这个问题的呢？"

廖志伟："首先，我们分析了缓存命中率下降的原因，发现主要是热点数据缓存不足。于是，我们采用了分布式缓存方案，并优化了缓存策略，提高了缓存命中率。"

面试官："这个方案在实施过程中遇到了哪些困难？"

廖志伟："在实施过程中，最大的困难是分布式缓存的同步问题。我们采用了缓存一致性协议，但同步过程中仍然存在数据不一致的情况。"

面试官："那么，你们是如何解决数据不一致的问题的？"

廖志伟："我们通过引入分布式锁来保证数据的一致性。在数据更新时，使用分布式锁来保证同一时间只有一个节点可以操作数据，从而避免了数据不一致的问题。"

面试官："分布式锁的实现方式有哪些？"

廖志伟："分布式锁的实现方式主要有两种：基于Redis的分布式锁和基于ZooKeeper的分布式锁。Redis分布式锁简单易用，但性能较差；ZooKeeper分布式锁性能较好，但实现复杂。"

面试官："那么，你们最终选择了哪种方案？为什么？"

廖志伟："我们最终选择了基于Redis的分布式锁。因为Redis分布式锁简单易用，且性能较好，适合我们这种对性能要求较高的场景。"

面试官："在使用Redis分布式锁的过程中，有没有遇到过什么问题？"

廖志伟："在使用Redis分布式锁的过程中，我们遇到过锁超时的问题。这是因为Redis的锁过期时间设置较短，当业务处理时间较长时，锁会超时，导致数据不一致。"

面试官："那么，你们是如何解决锁超时问题的？"

廖志伟："为了解决锁超时问题，我们采用了以下策略：1）增加锁的过期时间；2）在业务处理过程中，定期检查锁的状态，如果锁即将过期，则延长锁的过期时间；3）在业务处理完成后，立即释放锁。"

面试官："这些策略在实施过程中效果如何？"

廖志伟："这些策略在实施过程中效果较好，锁超时问题得到了有效解决。"

面试官："那么，你们在解决性能瓶颈的过程中，还采取了哪些措施？"

廖志伟："除了优化缓存策略和解决锁超时问题外，我们还采取了以下措施：1）优化数据库查询；2）使用读写分离；3）引入缓存预热机制。"

面试官："这些措施在实施过程中效果如何？"

廖志伟："这些措施在实施过程中效果显著，系统性能得到了大幅提升。"

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