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，你在简历中提到你曾优化过一次大数据处理流程，降低了99.9%的延迟。能否详细描述一下你是如何做到的？"

廖志伟："首先，我们对数据处理流程进行了深入分析，发现数据读取是瓶颈。于是，我们引入了读写分离，将读取和写入操作分离到不同的服务器上。接着，我们使用了缓存技术，将热点数据缓存起来，减少了数据库的读取压力。最后，我们优化了SQL语句，避免了不必要的全表扫描。"

面试官："很好，那么在优化过程中，如何确保数据的一致性？"

廖志伟："为了保证数据一致性，我们在数据写入时使用了乐观锁。当检测到数据冲突时，系统会自动回滚，保证数据的一致性。此外，我们还引入了分布式事务，确保跨服务的数据操作能够同时成功或同时失败。"

面试官："那么，如何解决分布式事务中的性能问题呢？"

廖志伟："针对分布式事务的性能问题，我们采用了两阶段提交协议。首先，在本地事务成功后，发送预提交请求；然后，在所有参与事务的服务器都预提交成功后，再执行真正的提交操作。这样可以避免在事务过程中发生长时间的锁等待。"

面试官："了解到你使用了两阶段提交协议，那么如何解决分布式事务中的数据隔离问题？"

廖志伟："为了解决数据隔离问题，我们采用了隔离级别。在分布式事务中，我们使用可重复读的隔离级别，确保同一事务中的查询操作能够看到一致的数据。"

面试官："在分布式系统中，如何处理网络分区问题？"

廖志伟："在网络分区的情况下，分布式系统可能会出现数据不一致的情况。为了解决这个问题，我们引入了一致性哈希算法，确保数据均匀分布在各个节点上。同时，我们还使用了故障转移机制，确保在某个节点故障时，其他节点可以接管其工作。"

面试官："那么，如何优化分布式系统的数据复制性能？"

廖志伟："为了优化数据复制性能，我们可以采用以下方法：1. 减少数据复制量，只复制必要的数据；2. 使用多线程进行数据复制，提高复制速度；3. 采用压缩算法，减小数据传输大小。"

面试官："最后，如何保证分布式系统的容灾能力？"

廖志伟："为了保证分布式系统的容灾能力，我们可以采取以下措施：1. 构建多活数据中心，实现跨地域容灾；2. 使用负载均衡技术，将流量均匀分配到各个节点；3. 定期进行数据备份和恢复演练，确保在发生故障时能够快速恢复业务。"

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