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采用了缓存策略，请问在缓存雪崩的情况下，你是如何避免系统崩溃的？"

廖志伟："首先，我会通过设置合理的过期时间来避免缓存雪崩。其次，我会引入缓存预热机制，提前加载热点数据到缓存中。此外，我还采用了缓存穿透和缓存击穿的处理策略，比如对不存在的数据使用布隆过滤器，避免大量无效请求直接打到数据库上。"

面试官："那如果缓存预热仍然无法完全避免缓存雪崩，你有什么其他的应对措施？"

廖志伟："如果缓存预热效果不佳，我会考虑使用分布式缓存系统，如Redis Cluster，通过分片和复制机制来提高缓存系统的可用性和容错性。同时，我会实施缓存隔离策略，对不同的业务模块使用不同的缓存实例，降低缓存雪崩对整个系统的影响。"

面试官："分布式缓存系统虽然提高了可用性，但可能会引入网络延迟的问题，如何解决？"

廖志伟："为了解决网络延迟问题，我会优化缓存读写策略，比如使用本地缓存和远程缓存相结合的方式，提高缓存命中率。此外，我还会通过缓存穿透和缓存击穿的处理策略，如布隆过滤器，减少对数据库的访问。"

面试官："在分布式系统中，数据一致性是一个重要的问题，你如何保证分布式缓存中的数据一致性？"

廖志伟："保证分布式缓存中的数据一致性，我会采用分布式锁或者乐观锁的方式。例如，使用Redis的SETNX命令实现分布式锁，或者使用乐观锁的CAS操作来保证数据的一致性。"

面试官："在分布式系统中，如何解决分布式事务的问题？"

廖志伟："解决分布式事务的问题，我会采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，将事务拆分为三个阶段：尝试阶段、确认阶段和取消阶段，确保事务的原子性。"

面试官："你提到TCC模式，那么在实际应用中，如何处理TCC模式中的超时问题？"

廖志伟："处理TCC模式中的超时问题，我会设置超时时间，并在超时后进行补偿操作。同时，我会引入消息队列，确保事务的异步处理，降低系统压力。"

面试官："在分布式系统中，如何保证数据的一致性和可靠性？"

廖志伟："保证数据的一致性和可靠性，我会采用分布式数据库，如MySQL Cluster，通过复制和分片机制提高数据的一致性和可靠性。同时，我会引入数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。"

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