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，你提到在项目中使用了分布式缓存Redis来提高系统性能，那么当Redis单点故障时，你是如何保证系统的高可用性的？"

廖志伟："首先，我们通过Redis哨兵（Sentinel）机制来实现高可用性。哨兵可以监控多个Redis节点，当主节点发生故障时，能够自动进行故障转移，保证服务的持续可用。"

面试官："那么，如果哨兵本身也出现问题，系统又该如何应对？"

廖志伟："在这种情况下，我们可以采用Redis集群（Cluster）来进一步提高系统的容错能力。Redis集群通过分片机制，将数据分散存储在多个节点上，即使部分节点故障，也不会影响整体服务的可用性。"

面试官："了解，那么在分布式系统中，数据一致性问题如何解决？"

廖志伟："数据一致性问题通常通过分布式事务来解决。我们可以采用两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）协议来保证事务的原子性。"

面试官："那么，在实际项目中，你遇到过哪些分布式事务的挑战？又是如何解决的？"

廖志伟："在项目中，我们遇到过分布式事务的锁冲突问题。为了解决这个问题，我们采用了乐观锁和悲观锁相结合的策略。在乐观锁中，我们通过版本号来检测数据是否被修改；而在悲观锁中，我们通过分布式锁来保证数据的一致性。"

面试官："那么，分布式锁的实现方式有哪些？"

廖志伟："分布式锁的实现方式主要有基于数据库、基于Redis、基于ZooKeeper等。其中，Redis因其高性能和简单易用，被广泛使用。"

面试官："那么，在使用Redis作为分布式锁时，如何避免死锁问题？"

廖志伟："为了避免死锁，我们可以在获取锁时设置超时时间，并在锁的持有者发生故障时，由其他节点进行锁的释放。同时，我们还可以通过锁的自动续期机制来避免锁过期导致的死锁问题。"

面试官："了解了，那么在分布式系统中，如何保证消息的顺序性？"

廖志伟："为了保证消息的顺序性，我们可以采用消息队列的顺序保证机制。例如，在Kafka中，我们可以通过设置分区和消费者组的方式来保证消息的顺序性。"

面试官："那么，在实际项目中，你遇到过哪些消息顺序性问题？又是如何解决的？"

廖志伟："在项目中，我们遇到过消息顺序错乱的问题。为了解决这个问题，我们采用了消息队列的顺序保证机制，并在消息消费端进行数据校验，确保数据的正确性。"

面试官："了解了，那么在分布式系统中，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："为了保证数据的一致性，我们可以采用分布式事务、分布式锁、消息队列等机制。同时，我们还可以通过数据同步、数据校验等方式来保证数据的一致性。"

面试官："那么，在实际项目中，你遇到过哪些数据一致性问题？又是如何解决的？"

廖志伟："在项目中，我们遇到过分布式事务的锁冲突和数据不一致的问题。为了解决这个问题，我们采用了分布式锁和消息队列的顺序保证机制，并在数据消费端进行数据校验，确保数据的正确性。"

面试官："了解了，那么在分布式系统中，如何保证服务的容错性？"

廖志伟："为了保证服务的容错性，我们可以采用服务注册与发现、负载均衡、熔断降级等机制。这些机制可以帮助系统在部分节点故障时，仍然能够保证服务的可用性。"

面试官："那么，在实际项目中，你遇到过哪些服务容错性问题？又是如何解决的？"

廖志伟："在项目中，我们遇到过服务注册与发现失败、负载均衡失效等问题。为了解决这个问题，我们采用了服务注册与发现、负载均衡等机制，并在系统设计时考虑了容错性。"

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