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，你提到在项目中对数据库进行了读写分离处理，那么请问，如果出现主库故障，你该如何确保数据的一致性？"

廖志伟："首先，我会通过主从复制来保证主库故障时，从库能够立即接管。其次，对于写操作，我会在应用层面实现双写策略，即同时写入主库和从库，确保数据不会丢失。至于读操作，则根据业务需求，通过读写分离路由，将读操作分配到从库。"

面试官："那么，当出现大量的写操作时，如何避免主库成为瓶颈？"

廖志伟："在这种情况下，我会采用分库分表策略，将数据分散到多个数据库中，从而降低单个数据库的压力。同时，对于热点数据，我会考虑使用缓存技术，如Redis，来提高访问速度。"

面试官："你提到了缓存，那么在缓存失效或者数据不一致的情况下，如何保证系统的稳定性？"

廖志伟："首先，我会使用缓存雪崩和穿透的解决方案，如设置热点数据过期时间、使用布隆过滤器等。其次，对于数据一致性，我会采用缓存双写策略，即每次修改数据库的同时，也更新缓存，确保两者数据的一致性。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："分布式系统中，数据一致性通常通过分布式事务来实现。我一般会使用两阶段提交协议（2PC）或三阶段提交协议（3PC）来保证分布式事务的一致性。当然，在实际应用中，我还会根据业务需求，选择合适的事务隔离级别，如读已提交（Read Committed），来降低系统开销。"

面试官："那么，如何解决分布式事务中可能出现的性能瓶颈？"

廖志伟："分布式事务的性能瓶颈主要来自于网络延迟和锁的开销。针对网络延迟，我会采用异步处理的方式，如消息队列，来降低事务的执行时间。至于锁的开销，我会使用乐观锁或悲观锁的策略，根据业务场景选择合适的锁机制。"

面试官："最后，请问你在项目中对分布式锁的实现有哪些经验？"

廖志伟："在分布式锁的实现上，我主要使用了Redisson和ZooKeeper。Redisson基于Raft协议，提供了强一致性保障，适用于配置管理和高频次锁竞争的场景。而ZooKeeper则适用于需要强一致性的场景，如分布式锁和分布式选举。在实际应用中，我会根据业务需求选择合适的锁实现方案。"

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