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采用了缓存机制提高性能，那么在高并发场景下，如果缓存雪崩了，你如何应对？"

廖志伟："首先，我会检查缓存命中率，如果发现命中率大幅下降，可能会是缓存雪崩的迹象。接下来，我会采取以下措施：

1. 使用缓存预热策略，预先加载热门数据；
2. 设置缓存过期时间，避免数据长时间未更新；
3. 引入缓存穿透防护，比如布隆过滤器。

面试官："那如果缓存穿透防护失效了，用户发起大量无效请求，怎么办？"

廖志伟："如果缓存穿透防护失效，我会考虑以下解决方案：

1. 增加缓存存储，扩大容量；
2. 设置合理的缓存淘汰策略，确保热点数据优先加载；
3. 对于频繁发起无效请求的用户，实施限流措施。

面试官："假设我们采用限流措施，但是用户反馈访问速度仍然很慢，如何定位问题？"

廖志伟："我会检查以下方面：

1. 查看系统日志，查找异常和错误信息；
2. 使用性能监控工具，分析系统瓶颈；
3. 分析数据库查询，优化慢查询。

面试官："如果数据库查询是瓶颈，如何优化？"

廖志伟："我会从以下几个方面进行优化：

1. 优化SQL语句，减少查询次数；
2. 增加数据库索引，提高查询效率；
3. 优化数据库配置，比如调整缓存大小、连接数等。

面试官："假设数据库优化后，性能仍然不理想，如何进一步优化？"

廖志伟："如果数据库优化后，性能仍然不理想，我会考虑以下措施：

1. 引入读写分离，减轻数据库压力；
2. 使用缓存层，减少数据库访问；
3. 优化服务器硬件，提高系统性能。

面试官："那么，如何确保系统在优化过程中不出现故障？"

廖志伟："为确保系统在优化过程中不出现故障，我会：

1. 进行充分的测试，验证优化方案；
2. 分阶段实施优化措施，逐步推进；
3. 建立完善的监控系统，及时发现和解决问题。

面试官："最后，如果系统在优化过程中出现故障，如何快速定位和解决？"

廖志伟："如果系统在优化过程中出现故障，我会：

1. 使用日志分析工具，查找故障原因；
2. 根据故障现象，分析系统架构和配置；
3. 与团队成员沟通，共同解决问题。"

通过以上问答，面试官和面试者围绕缓存机制、限流措施、数据库优化等方面展开了深入的技术探讨，展现了廖志伟在系统性能优化方面的丰富经验和思考。

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