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。

---

面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历中提到参与过大型电商平台的核心系统开发。我想了解一下，你如何确保系统在高并发情况下保持稳定的性能？"

廖志伟："首先，我会对系统进行压力测试，评估在高并发情况下的表现。然后，通过监控和分析系统资源使用情况，找出瓶颈并进行优化。比如，我们可以通过缓存热点数据来减少数据库访问，或者使用读写分离来分散负载。"

面试官："那如果遇到数据库访问延迟过高的问题，你会如何定位和解决？"

廖志伟："我会先查看数据库慢查询日志，找出导致延迟的SQL语句。然后，分析SQL语句的执行计划，优化索引和查询语句。如果数据库访问压力过大，可以考虑增加数据库副本，或者使用数据库分片技术。"

面试官："听起来你很熟悉数据库优化。那么，如果数据库连接池出现瓶颈，你会如何处理？"

廖志伟："首先，我会检查数据库连接池的配置，确保连接数能够满足系统需求。如果配置合理但仍然出现瓶颈，我会考虑使用数据库连接池扩展技术，比如通过连接池代理或者连接池集群来提高连接池的可用性。"

面试官："了解了。那么，如果应用层也出现大量请求，你会如何应对？"

廖志伟："应用层通常可以通过增加服务器来提高并发处理能力。但是，这会增加运维成本。因此，我会考虑使用负载均衡技术，将请求分发到多个服务器上。同时，也可以通过代码层面的优化，比如异步处理、批处理等，来提高应用的并发性能。"

面试官："很好，你提到了负载均衡。那么，如果负载均衡器也出现瓶颈，你会如何解决？"

廖志伟："负载均衡器出现瓶颈可能是因为流量太大或者配置不当。我会先检查流量情况，确保负载均衡器能够处理当前的流量。如果流量确实过大，可以考虑增加负载均衡器的节点，或者使用更强大的负载均衡器。如果配置不当，我会根据实际业务需求调整负载均衡策略。"

面试官："那么，如果应用层和数据库层都出现瓶颈，你会如何平衡这两层的负载？"

廖志伟："我会根据业务需求和数据访问模式，调整数据库和应用的负载分配。比如，如果应用层对某些数据库表访问频繁，我会考虑将这些表缓存起来，减少数据库访问。同时，我也会根据数据库的性能特点，优化数据库配置和索引，以提高数据库的访问效率。"

面试官："最后，如果整个系统在高并发情况下仍然出现性能问题，你会如何定位和解决？"

廖志伟："首先，我会使用APM工具监控系统性能，找出瓶颈所在。然后，根据瓶颈的具体情况，采取相应的优化措施，比如增加服务器资源、优化代码、调整数据库配置等。如果问题复杂，我还会考虑引入新技术或者重构系统架构来解决性能问题。"

📥博主的人生感悟和目标

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： Java程序员廖志伟

• 👉 开源项目：Java程序员廖志伟

• 🌥 哔哩哔哩：Java程序员廖志伟

• 🎏 个人社区：Java程序员廖志伟

• 🔖 个人微信号： SeniorRD

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~