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。

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面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历中提到对微服务架构有深入的理解。那么，如果你在构建一个分布式系统时，遇到了跨服务间的数据一致性挑战，你会如何解决？"

廖志伟："首先，我会选择基于分布式事务解决方案，比如Seata。它支持两阶段提交协议，能够保证跨服务间操作的原子性。如果操作失败，Seata会回滚事务，保证数据一致性。"

面试官："了解到Seata的工作原理，但如果Seata的某个节点故障，会如何影响分布式事务的执行？"

廖志伟："如果Seata的某个节点出现故障，可能会影响事务协调的过程。在这种情况下，我们可以采用以下策略：

1. 备用节点：提前准备一个可用的Seata节点作为备用，一旦主节点故障，自动切换到备用节点。

2. 异步重试：在事务协调过程中，如果出现节点故障，可以异步重试，直到事务完成。

3. 限流降级：在系统负载较高时，对分布式事务进行限流和降级，防止节点过载导致故障。"

面试官："那如果在微服务架构中，每个服务都有自己的数据库，那么跨服务的数据一致性如何保证？"

廖志伟："针对这种情况，我们可以采用以下方法：

1. 分布式ID生成：使用雪花算法等分布式ID生成器，确保每个服务生成的ID在全局范围内唯一。

2. 数据库事务管理：采用数据库级别的锁机制，如乐观锁或悲观锁，确保并发操作时的数据一致性。

3. 分布式缓存：使用Redis等分布式缓存系统，缓存跨服务间的共享数据，减少数据库的读写压力。"

面试官："了解了分布式ID和数据库事务，那么如果遇到分布式缓存雪崩或击穿问题，应该如何应对？"

廖志伟："针对分布式缓存雪崩或击穿问题，可以采取以下措施：

1. 雪崩预防：通过设置合理的过期时间和预热策略，减少缓存失效的几率。

2. 击穿应对：利用布隆过滤器等技术，对热点数据进行预处理，避免缓存击穿。

3. 负载均衡：对缓存服务进行负载均衡，分散访问压力，降低单点故障的风险。"

面试官："最后，你如何看待分布式系统的监控和运维？"

廖志伟："分布式系统的监控和运维至关重要。我认为应该做到以下几点：

1. 监控体系：构建全面的监控体系，包括日志、指标、事件等，实时监控系统的运行状态。

2. 运维自动化：通过自动化脚本、工具和平台，实现运维流程的自动化，提高运维效率。

3. 故障演练：定期进行故障演练，提高团队应对突发事件的应对能力。"

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