📕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,你提到在订单系统中使用了缓存来优化性能,那如果在缓存雪崩的情况下,系统应该如何应对?"
廖志伟:"缓存雪崩通常是因为缓存失效后,大量的请求直接打到数据库,导致数据库压力骤增。我们可以采取以下措施:
1. 设置合理的缓存过期策略,避免集中过期。
2. 使用热点数据缓存,即使部分缓存失效,也能保证核心数据的快速访问。
3. 引入分布式缓存,如Redis集群,提高缓存可用性。
4. 在应用层实现降级和限流策略,防止数据库崩溃。"
面试官:"那如果系统采用了限流,但业务方反馈用户感知差怎么办?"
廖志伟:"我们可以采用以下策略:
1. 优化限流策略,根据业务需求调整限流阈值。
2. 引入流量整形技术,如漏桶或令牌桶算法,平滑流量。
3. 结合业务特点,使用动态限流,根据实时流量调整限流阈值。"
面试官:"在分布式系统中,如何保证数据一致性?"
廖志伟:"保证数据一致性通常有以下几种方式:
1. 分布式事务,如TCC模式。
2. 使用分布式锁,确保同一时间只有一个进程能操作数据。
3. 使用最终一致性架构,如事件溯源、CQRS等。
面试官:"你提到最终一致性,那如果业务方要求实时性,如何处理?"
廖志伟:"在追求实时性的同时,可以采取以下措施:
1. 使用异步消息队列,如Kafka,实现消息的有序和可靠传输。
2. 采用微服务架构,提高系统响应速度。
3. 引入缓存技术,减少数据库访问压力。"
面试官:"在微服务架构中,如何实现服务间通信?"
廖志伟:"微服务间通信可以通过以下几种方式实现:
1. RESTful API,使用HTTP协议进行通信。
2. RPC框架,如Dubbo、Thrift等。
3. 消息队列,如Kafka、RabbitMQ等,实现异步通信。
面试官:"在服务拆分的过程中,如何避免雪崩效应?"
廖志伟:"在服务拆分过程中,可以采取以下措施:
1. 使用服务发现和负载均衡技术,如Consul、Nginx等。
2. 引入熔断和降级策略,防止单个服务的故障影响整个系统。
3. 优化服务间调用链路,提高系统整体稳定性。"
面试官:"在分布式系统中,如何保证服务的健康检查和监控?"
廖志伟:"分布式系统的健康检查和监控可以通过以下方式实现:
1. 使用APM工具,如Jaeger、Zipkin等,监控服务调用链路。
2. 引入监控告警系统,如Prometheus、Grafana等。
3. 定期进行压力测试,及时发现潜在问题。"
面试官:"最后,谈谈你对云原生技术的理解,以及它在实际项目中如何应用?"
廖志伟:"云原生技术是指基于容器、服务网格、微服务等架构,使应用程序能够更好地适应云计算环境。在实际项目中,可以采用以下应用场景:
1. 容器化部署,提高应用的可移植性和可扩展性。
2. 微服务架构,实现业务解耦,提高开发效率。
3. 服务网格,实现服务间通信的安全、可靠和高效。"
通过以上问答,面试官和廖志伟共同探讨了分布式系统中的多个技术点,形成了一个连贯的技术链条,有助于考察面试者的实际经验和解决问题的能力。
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