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，你在简历中提到对分布式缓存系统有深入研究。那我就从缓存说起，你提到分布式缓存可以有效提升系统性能，那如果遇到缓存雪崩的场景，你该如何应对呢？"

廖志伟："缓存雪崩通常是由于热点key同时失效导致的，这会导致大量请求直接打到后端数据库，造成数据库压力剧增。首先，我会通过限流、降级等手段减轻数据库压力。其次，可以考虑以下几种方案：

1. 使用热点数据预热：提前加载热点数据到缓存中，避免缓存失效时直接访问数据库。
2. 使用缓存失效策略：如随机过期时间、最近最少使用（LRU）等策略，降低缓存雪崩的概率。
3. 使用缓存穿透防护：如布隆过滤器，拦截大量无效的缓存请求。"

面试官："那如果缓存预热和失效策略都失效了，缓存雪崩还是发生了，你该如何应对？"

廖志伟："在这种情况下，可以考虑以下方案：

1. 限流降级：对数据库访问进行限流，降低数据库压力。
2. 负载均衡：使用数据库读写分离、主从复制等策略，分散数据库访问压力。
3. 使用缓存集群：将缓存分布到多个节点，降低单个节点的压力。"

面试官："了解了，那么缓存穿透和缓存击穿又是怎样的概念呢？"

廖志伟："缓存穿透指的是查询不存在的数据，缓存和数据库都会被频繁访问。缓存击穿则是指热点key在缓存中过期，第一个请求直接访问数据库，后续请求因为缓存击穿而继续访问数据库。

针对缓存穿透，可以使用以下策略：

1. 布隆过滤器：拦截大量无效的缓存请求。
2. 请求重试：对查询结果为空的数据进行重试，避免缓存穿透。

针对缓存击穿，可以使用以下策略：

1. 设置热点key的过期时间：避免热点key在缓存中过期。
2. 使用分布式锁：保证热点key在缓存过期期间，只有一个请求访问数据库。"

面试官："你提到使用分布式锁，那么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以下几种：

1. 基于数据库的锁：通过数据库行锁或表锁实现分布式锁。
2. 基于Redis的锁：利用Redis的SETNX命令实现分布式锁。
3. 基于ZooKeeper的锁：利用ZooKeeper的临时顺序节点实现分布式锁。

其中，基于Redis的锁具有实现简单、性能高、易于扩展等优点，但需要注意锁的释放和续期等问题。"

面试官："了解了，那么分布式事务又是如何实现的呢？"

廖志伟："分布式事务的实现方式主要有以下几种：

1. 两阶段提交（2PC）：将事务分为准备阶段和提交阶段，通过协调者保证事务的原子性。
2. 三阶段提交（3PC）：改进2PC的缺点，减少协调者的压力。
3. 最终一致性：通过消息队列、分布式缓存等方式实现分布式事务的最终一致性。

其中，两阶段提交和三阶段提交具有实现简单、易于理解等优点，但存在性能瓶颈和单点故障等问题。最终一致性则更适合高并发、低延迟的场景。"

面试官："了解了，那么如何保证分布式事务的最终一致性呢？"

廖志伟："保证分布式事务的最终一致性主要依赖于以下几种策略：

1. 消息队列：通过异步消息传递，确保事务的执行顺序和一致性。
2. 分布式缓存：利用分布式缓存保证数据的一致性。
3. 分布式锁：保证分布式事务的执行顺序和一致性。

通过以上策略，可以保证分布式事务在分布式环境下的一致性。"

面试官："廖志伟，你提到的消息队列在分布式系统中有什么作用？"

廖志伟："消息队列在分布式系统中具有以下作用：

1. 解耦：将发送者和接收者解耦，提高系统的可扩展性和可维护性。
2. 异步处理：实现异步消息传递，降低系统间耦合度，提高系统性能。
3. 流量削峰：在高峰时段将请求暂存于消息队列中，降低系统压力。
4. 数据持久化：将消息持久化存储，保证消息传递的可靠性。

消息队列在分布式系统中具有重要的地位，可以提高系统的可靠性和可扩展性。"

面试官："了解了，那么分布式系统中的数据一致性是如何保证的？"

廖志伟："分布式系统中的数据一致性主要依赖于以下几种策略：

1. 强一致性：通过分布式锁、分布式事务等方式保证数据的一致性。
2. 最终一致性：通过消息队列、分布式缓存等方式实现分布式事务的最终一致性。
3. 一致性哈希：通过一致性哈希算法保证数据在分布式系统中的均匀分布。

在实际应用中，需要根据业务需求和系统特点选择合适的数据一致性策略。"

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