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，你提到在设计订单系统时使用了缓存来优化性能，那么当缓存服务器出现故障时，系统该如何应对呢？"

廖志伟："首先，我们需要确保缓存数据的持久性，通过数据同步或持久化机制来减少缓存丢失带来的影响。其次，在应用层面，可以实施缓存预热策略，即在高峰时段前将热点数据加载到缓存中。如果缓存出现故障，系统会自动从数据库读取数据，但这可能会导致数据库压力增大，因此需要合理配置数据库连接池，防止数据库连接池耗尽。"

面试官："那如果缓存故障是偶发的，我们该如何处理这种情况？"

廖志伟："在这种情况下，可以采用缓存故障转移机制。比如，使用Redis Cluster来实现高可用性，当某个节点出现问题时，自动从其他节点读取数据。此外，还可以利用本地缓存和分布式缓存相结合的方式，即使分布式缓存出现故障，本地缓存也能提供一定的数据支持。"

面试官："如果故障转移仍然无法解决缓存问题，我们该如何处理数据库压力增大的问题？"

廖志伟："我们可以通过数据库分片来减轻数据库压力。将数据库表拆分成多个分片，根据业务需求分配到不同的数据库服务器上，这样可以提高查询效率，降低单台数据库的压力。同时，也可以考虑使用读写分离，将读操作和写操作分配到不同的数据库服务器上，提高系统的整体性能。"

面试官："在分布式系统中，数据一致性问题如何解决？"

廖志伟："分布式系统中的数据一致性通常通过分布式事务解决方案来保证。例如，TCC（Try-Confirm-Cancel）模式可以保证分布式事务的原子性。此外，还可以使用分布式锁来保证在多个节点上对同一份数据的修改是串行进行的，从而保证数据一致性。"

面试官："那么，分布式锁如何避免死锁问题？"

廖志伟："分布式锁可以通过超时机制来避免死锁。如果在指定时间内没有释放锁，系统会自动进行解锁操作。此外，还可以采用锁顺序策略，确保锁的申请顺序一致，从而降低死锁的可能性。"

面试官："在实际项目中，如何保证分布式系统的性能和稳定性？"

廖志伟："保证分布式系统的性能和稳定性需要从多个方面入手。首先，需要合理设计系统架构，确保系统具有高可用性和可扩展性。其次，要关注系统瓶颈，对关键资源进行监控和优化，如数据库、缓存、网络等。此外，还要定期进行系统测试和故障演练，确保系统在面对突发情况时能够稳定运行。"

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