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负载均衡，那如果在集群中某个节点突然宕机，你是如何保证服务的连续性的？"

廖志伟："首先，我们会使用心跳机制来监控每个节点的状态。当检测到节点宕机后，我们可以立即将流量重新路由到其他健康节点。同时，我们采用了无状态设计，这样即使节点宕机，也不会影响到服务的可用性。"

面试官："那如果是在高并发的情况下，如何避免单点过载？"

廖志伟："我们可以通过增加节点来水平扩展，同时使用一致性哈希算法来保证数据分布的均匀性，减少热点问题。另外，我们还可以使用限流器来控制访问量，防止某个节点被过多请求压垮。"

面试官："限流了，但用户反馈有时还是会遇到超时，这是为什么？"

廖志伟："超时可能是因为后端服务处理速度慢，或者是网络延迟。我们可以通过增加缓存来减轻后端压力，同时优化服务端代码，减少处理时间。另外，监控网络延迟，优化网络配置也是关键。"

面试官："如果缓存服务也出现了故障，如何确保整个系统不会崩溃？"

廖志伟："对于缓存服务，我们可以使用哨兵模式来保证高可用性。一旦主节点挂掉，哨兵会自动选举新的主节点。同时，我们还可以使用分布式缓存解决方案，比如Redis Cluster，这样即使某个节点出现问题，也不会影响整体服务。"

面试官："那么在分布式系统中，如何保证数据的一致性呢？"

廖志伟："在分布式系统中，我们通常会采用分布式事务解决方案，比如两阶段提交（2PC）。不过，两阶段提交也有其局限性，比如性能问题。我们可以考虑使用最终一致性模型，结合事件溯源和补偿事务来保证数据的一致性。"

面试官："但如果业务场景要求必须强一致性，我们应该如何设计系统？"

廖志伟："在这种情况下，我们可以设计一个双中心架构，确保核心交易操作在两个中心都成功后，才会对外界做出响应。同时，我们可以使用消息队列来保证数据传输的可靠性，确保信息不会丢失。"

面试官："在双中心架构中，如果中心之间出现了网络分区，我们应该如何处理？"

廖志伟："网络分区时，我们需要确保每个中心都能独立处理请求，避免数据冲突。我们可以使用幂等性设计，确保即使请求被重复处理，最终结果也是正确的。此外，我们还需要实现跨中心的故障转移机制，确保在任意中心故障时，业务可以无缝切换到另一个中心。"

面试官："最后，如果你发现系统设计上存在潜在的瓶颈，你会如何优化？"

廖志伟："首先，我会对系统进行性能分析，找出瓶颈所在。然后，根据瓶颈的类型，我会选择合适的优化策略，比如增加资源、优化算法、减少网络延迟等。在优化过程中，我会持续监控系统性能，确保改动不会引入新的问题。"

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