互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-08 09:33:17 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： java 八股文面试求职 Java

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📕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。

Java程序员廖志伟

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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