📕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。
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面试官(架构组负责人张涛):"廖志伟,你提到在处理大促期间的订单系统时,采用了服务层隔离策略。那么,在实际操作中,如何选择合适的线程池来隔离不同业务模块?"
廖志伟:"首先,我会根据业务模块的响应时间和并发量来选择线程池的配置。对于高并发、低延迟的业务,我会使用固定大小的线程池,这样可以减少线程创建和销毁的开销。对于计算密集型的业务,我会使用单线程的线程池,这样可以避免线程间的竞争。当然,这些都需要结合实际业务场景来决定。"
面试官:"那么,在实际操作中,如何监控线程池的性能,以避免出现线程池耗尽的情况呢?"
廖志伟:"我会使用APM工具来监控线程池的性能。通过观察线程池的队列长度、活跃线程数、最大线程数等指标,可以判断线程池是否接近瓶颈。如果发现队列长度持续增加,我会考虑增加线程池的容量,或者对业务进行限流。"
面试官:"了解了,那么在限流的过程中,如何保证用户体验不受太大影响呢?"
廖志伟:"我会采用动态限流策略,根据系统的实时负载来调整限流的阈值。例如,当系统负载较高时,我会适当提高限流的阈值,以保证系统的稳定运行。同时,我会对限流的结果进行缓存,避免频繁的限流请求对系统造成额外的压力。"
面试官:"那么,在限流过程中,如何避免出现热点问题呢?"
廖志伟:"为了避免热点问题,我会采用分布式限流策略。通过在网关层进行限流,可以有效地避免单个节点成为瓶颈。同时,我会使用分布式缓存来存储限流的阈值,这样可以保证限流策略的实时性和一致性。"
面试官:"那么,在实际操作中,如何确保分布式缓存的一致性呢?"
廖志伟:"为了保证分布式缓存的一致性,我会采用一致性哈希算法来分配缓存节点。这样,当某个节点发生故障时,只会影响到一小部分数据,而不会对整个系统造成太大影响。同时,我会使用缓存失效策略,例如TTL(Time To Live)和LRU(Least Recently Used),来保证缓存数据的时效性。"
面试官:"了解了,那么在处理缓存雪崩问题时,有哪些应对措施呢?"
廖志伟:"在处理缓存雪崩问题时,我会采取以下措施:首先,我会使用缓存预热策略,提前加载热点数据到缓存中,以减少缓存雪崩的概率。其次,我会采用分布式缓存集群,避免单点故障。最后,我会使用熔断机制,当缓存雪崩发生时,可以快速切断对后端服务的请求,以保护系统稳定运行。"
面试官:"那么,在实际操作中,如何监控缓存系统的性能呢?"
廖志伟:"我会使用APM工具来监控缓存系统的性能。通过观察缓存命中率、请求延迟、缓存命中率等指标,可以判断缓存系统的健康状况。如果发现缓存命中率持续下降,我会考虑优化缓存策略,或者增加缓存容量。"
面试官:"了解了,那么在处理分布式事务时,如何保证数据的一致性呢?"
廖志伟:"在处理分布式事务时,我会采用两阶段提交(2PC)协议,确保数据的一致性。在第一阶段,协调者会询问参与者是否可以提交事务;在第二阶段,如果所有参与者都同意提交,则协调者会通知所有参与者提交事务。当然,2PC协议存在性能瓶颈,因此我还会考虑使用TCC(Try-Confirm-Cancel)模式,将分布式事务拆分为三个本地事务,以提高系统的性能和可用性。"
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