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，你在简历中提到你优化过一次大促期间的缓存命中率，提升了80%。能具体谈谈你是如何做到的，以及在这个过程中遇到了哪些挑战吗？"

廖志伟："当然，首先我分析了大促期间的访问热点，发现了大部分请求都集中在几个核心的商品页面上。针对这些热点，我采取了以下策略："

面试官："听起来很有条理。那么，在实施过程中，你如何确保缓存系统能够承受瞬时的大流量冲击？"

廖志伟："为了保证缓存系统的稳定性，我做了以下几点调整："

面试官："很好，你提到了缓存系统的稳定性。但在大促期间，如果缓存服务器出现故障，该如何处理呢？"

廖志伟："如果缓存服务器出现故障，我会立即启用缓存降级策略，比如使用数据库回源，同时通过监控工具快速定位故障点，并尝试恢复服务。"

面试官："那么，在实际操作中，你如何快速定位缓存服务器的故障点呢？"

廖志伟："我会通过日志分析、网络诊断和性能监控来定位故障点。例如，如果发现缓存命中率下降，我会检查是否有缓存击穿或缓存雪崩的情况发生。"

面试官："缓存雪崩是一种常见的故障情况，你能详细解释一下吗？"

廖志伟："缓存雪崩是指缓存中大量数据同时过期，导致请求直接打到数据库，数据库压力剧增，最终可能造成数据库崩溃。为了避免这种情况，我会在缓存层面实施缓存预热和过期策略的优化。"

面试官："那么，在大促期间，如果数据库出现压力，你会如何进行扩容？"

廖志伟："如果数据库出现压力，我会根据监控数据进行分析，确定是否是读多写少的场景。如果是，我会考虑增加读副本，提高数据库的并发处理能力。如果是写操作压力，我会考虑增加写副本或优化索引。"

面试官："在优化数据库的过程中，你如何平衡读写性能和一致性要求？"

廖志伟："我会根据业务需求，采用读写分离、索引优化、分库分表等技术手段来平衡读写性能和一致性要求。对于核心交易层，我会保证强一致性，而对于外围业务层，我会采用最终一致性模型。"

面试官："非常好，你对最终一致性模型的实现有什么具体方法吗？"

廖志伟："实现最终一致性，我会采用分布式事务补偿机制，比如两阶段提交（2PC）和最终一致性事务（TCC）。"

面试官："了解了，那么在实际应用中，你会如何选择合适的分布式事务解决方案呢？"

廖志伟："我会根据业务场景和系统复杂性来选择合适的解决方案。例如，对于高并发、低延迟的场景，我会选择TCC模式；对于对一致性要求不高的场景，我会采用本地事务加异步消息队列的方式。"

面试官："很好，你对消息队列的使用很有经验。那么，在消息队列中，你如何保证消息的顺序性呢？"

廖志伟："为了保证消息的顺序性，我会使用消息队列的有序队列功能，或者在消息生产者端实现消息排序逻辑。"

面试官："那么，在处理消息队列的积压问题时，你有什么经验可以分享吗？"

廖志伟："处理消息队列积压问题，我会从以下几个方面入手：优化消息消费逻辑、增加消费线程、调整消息过期时间、以及监控和报警机制。"

面试官："听起来非常全面。最后一个问题，你如何确保系统的容灾能力？"

廖志伟："确保系统的容灾能力，我会从以下几个方面着手：数据备份和恢复、故障转移和切换、灾难恢复计划等。"

面试官："非常好，你对系统容灾有深刻的理解。感谢你的分享，廖志伟。"

廖志伟："谢谢面试官，我也很感谢这次面试的机会。"

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