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。

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面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你提到在分布式系统中，服务间的通信主要依赖于消息队列。那么，如果消息队列因为网络延迟导致大量消息积压，如何处理这种场景呢？"

廖志伟："首先，我们可以通过消息队列的重试机制来处理这个问题。当消息发送失败时，系统会自动进行重试。同时，我们也可以设置消息的过期时间，确保即使因为网络问题消息没有被成功消费，也不会无限期地留在队列中。"

面试官："那如果重试机制也无法解决问题，大量消息仍然积压在队列中呢？"

廖志伟："这时，我们需要对系统进行限流，避免因为队列积压导致下游服务的崩溃。比如，我们可以对发送到消息队列的请求进行限流，确保系统的负载在一个合理的范围内。"

面试官："限流之后，如果某些消息因为业务规则变更不再需要处理，如何处理这些过时的消息呢？"

廖志伟："我们可以引入死信队列的概念，将无法正常处理的消息放入死信队列。对于死信队列中的消息，可以由专门的团队或者程序进行处理，例如记录日志、人工介入或者进行业务补偿。"

面试官："那如果死信队列也满了，我们该如何处理这些无法处理的消息？"

廖志伟："首先，我们需要对死信队列进行监控，确保不会因为死信太多而影响系统的正常运行。如果确实出现死信过多的情况，可以考虑扩展队列容量，或者对系统进行优化，减少死信的产生。同时，也可以考虑引入人工干预，对死信进行处理。"

面试官："在处理死信的过程中，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："为了保证数据的一致性，我们需要在处理死信的过程中，确保所有的操作都在同一个事务中完成。如果涉及到多个服务或者组件，可以使用分布式事务解决方案，比如TCC模式，确保事务的原子性。"

面试官："最后，如果系统因为某些原因需要下线进行维护，如何确保在下线期间不会产生新的死信？"

廖志伟："在下线维护前，我们可以通过以下措施来避免新的死信产生：首先，关闭消息队列的生产端，确保不再有新的消息被发送到队列中；其次，对系统中所有的消费者进行限流，确保在维护期间，已存在的消息不会被处理；最后，可以通过监控和日志分析，确保在下线期间没有新的死信产生。"

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