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，你提到了在订单系统中使用了分布式缓存来提高数据读取效率。那么，如果分布式缓存因为网络波动导致数据读取失败，你会如何处理这个问题？"

廖志伟："首先，我会确保缓存的数据有备份机制，比如使用Redis的持久化功能。然后，我会设置一个合理的超时时间，当缓存未命中时，系统能够快速回退到数据库读取数据。此外，我会采用缓存穿透和缓存雪崩的预防策略，比如布隆过滤器来防止缓存穿透，设置合理的过期策略来预防缓存雪崩。"

面试官："那么，如果在缓存失效期间，数据库也出现了性能瓶颈，如何解决这个问题？"

廖志伟："如果数据库性能瓶颈是由于查询操作导致的，我会考虑以下几种策略：优化SQL语句，减少查询中的JOIN操作；使用数据库索引，提高查询效率；如果查询量特别大，可以考虑使用读写分离，将查询操作分散到多个从库上。"

面试官："但如果优化后，数据库的压力依然很大，这时候怎么办？"

廖志伟："如果数据库的压力是由于数据量太大导致的，我会考虑分库分表，将数据分散到多个数据库实例或表中，以此来减轻单个数据库的压力。同时，也可以考虑使用缓存分层策略，将热点数据放在一级缓存中，非热点数据放在二级缓存中。"

面试官："那么，分库分表后，如何保证数据的完整性和一致性？"

廖志伟："分库分表后，我会采用分布式事务解决方案，比如两阶段提交（2PC）或者乐观锁。同时，对于跨库跨表的操作，我会使用分布式ID生成器来保证主键的唯一性，并利用分布式缓存来减少跨库操作。"

面试官："分布式ID生成器如何设计才能保证高效且唯一？"

廖志伟："分布式ID生成器可以采用Snowflake算法，它可以生成64位的长整型ID，其中包含时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号，保证了ID的唯一性和高效性。"

面试官："那么，如果系统中的服务版本更新，如何确保数据的一致性不被破坏？"

廖志伟："服务版本更新时，我会采用版本控制和灰度发布策略。对于依赖旧版本服务的请求，我会使用版本号进行区分，确保旧版本的数据不会因为新版本的服务而损坏。同时，灰度发布可以帮助我们逐步推广新版本，减少对现有系统的冲击。"

面试官："最后，如何监控和调试分布式系统中的问题？"

廖志伟："我会使用APM（应用性能管理）工具来监控系统的性能指标，比如响应时间、吞吐量等。同时，通过日志收集和分析工具来追踪问题。在调试时，我会使用分布式追踪系统，比如Zipkin或Jaeger，来追踪请求在各个服务之间的调用过程，快速定位问题所在。"

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