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，你提到在订单系统中实现了分布式事务，那在分布式系统中，事务的ACID属性如何保证的？"

廖志伟："在分布式系统中，保证ACID属性通常采用两阶段提交（2PC）或者三阶段提交（3PC）协议。2PC在事务提交时需要协调者参与，而3PC则通过引入预提交和提交两个阶段来减少协调者的压力。"

面试官："那么，如果分布式系统中某个节点发生故障，2PC和3PC会有什么不同？"

廖志伟："在2PC中，如果协调者故障，会导致所有事务参与者都无法提交或回滚，形成阻塞。而在3PC中，即使协调者故障，事务参与者也可以独立地提交或回滚，从而避免全局阻塞。"

面试官："了解了，那么在分布式事务中，如何解决网络延迟和分区问题呢？"

廖志伟："网络延迟可以通过增加节点数量来分散，从而减少单个节点的压力。而分区问题可以通过设计容错机制来解决，比如使用ZooKeeper来维护节点状态和协调分布式锁。"

面试官："如果使用ZooKeeper进行分布式锁，那它的优缺点是什么呢？"

廖志伟："ZooKeeper的优点在于它的高可用性和一致性保证。但缺点是性能开销较大，特别是在高并发场景下。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何进行数据一致性的保证？"

廖志伟："数据一致性可以通过多种方式保证，比如使用分布式缓存、消息队列等中间件，或者通过分布式数据库如Cassandra来实现。"

面试官："消息队列在分布式系统中扮演着怎样的角色？"

廖志伟："消息队列在分布式系统中起到了解耦的作用，可以缓冲请求，提高系统的伸缩性，同时也可以作为事务的补偿机制，实现最终一致性。"

面试官："那么，如果消息队列出现故障，会有什么影响？如何避免？"

廖志伟："消息队列故障可能导致消息丢失或重复消费，影响系统的一致性。为了避免这种情况，可以采用持久化消息、确认机制以及重试策略。"

面试官："了解了，那么在分布式系统中，如何进行负载均衡？"

廖志伟："负载均衡可以通过多种方式实现，如轮询、随机、最少连接数等算法。在分布式系统中，可以使用Nginx、HAProxy等负载均衡器来实现。"

面试官："那么，如何监控分布式系统的健康状态？"

廖志伟："监控分布式系统的健康状态可以通过APM（应用性能管理）工具、日志分析、告警系统等来实现。这些工具可以帮助我们及时发现系统中的问题并进行处理。"

面试官："最后，谈谈你对微服务架构的理解？"

廖志伟："微服务架构将一个大型应用拆分成多个独立的小服务，每个服务负责特定的功能。这样做的好处是提高了系统的可扩展性和可维护性，但也带来了服务治理和通信复杂性等问题。"

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