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，你在设计订单系统时提到了缓存的使用，那么当缓存失效时，如何保证系统的稳定性呢？"

廖志伟："缓存失效通常是因为数据更新导致的，这时我们可以通过以下步骤来保证系统稳定性：

1. 使用消息队列确保数据一致性：比如使用Kafka将数据变更推送到消息队列，确保每个缓存节点都能接收到数据变更通知。

2. 设置缓存失效策略：比如使用Redis的TTL（Time To Live）功能，设置合理的过期时间，防止缓存雪崩。

3. 实施热点数据预热：在缓存失效前，对热点数据进行预热，确保系统在高并发情况下仍能稳定运行。"

面试官："那么，如果缓存数据更新频繁，如何优化缓存更新策略呢？"

廖志伟："缓存更新策略可以从以下几个方面进行优化：

1. 采用缓存穿透策略：对于热点数据，可以采用缓存穿透策略，避免重复查询数据库。

2. 使用缓存批量更新：对于批量更新的数据，可以先将数据变更推送到消息队列，再由缓存节点批量更新。

3. 实施缓存预热和冷启动：预热策略可以在系统启动时提前加载热点数据，冷启动策略可以在数据变更后重新加载热点数据。"

面试官："在分布式系统中，如何确保数据的一致性呢？"

廖志伟："分布式系统数据一致性通常可以通过以下几种方式实现：

1. 使用分布式事务：比如Seata可以解决分布式事务问题，保证数据一致性。

2. 采用最终一致性：通过消息队列将数据变更推送到其他节点，确保数据最终一致。

3. 使用分布式锁：保证在分布式环境下，对同一数据的操作是串行化的，避免数据冲突。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何解决网络分区问题呢？"

廖志伟："网络分区问题可以通过以下几种方式解决：

1. 使用Raft协议：Raft协议是一种分布式一致性算法，可以保证在分区情况下，系统仍能保持一致性。

2. 使用ZooKeeper：ZooKeeper可以通过选举机制解决网络分区问题，保证系统在高可用性。

3. 采用数据副本：通过数据副本，即使在部分节点发生故障的情况下，系统也能保证数据的可用性。"

面试官："在分布式系统中，如何进行故障转移呢？"

廖志伟："故障转移可以通过以下几种方式实现：

1. 使用服务发现：通过服务发现机制，系统可以根据节点状态动态调整请求路由，实现故障转移。

2. 使用负载均衡：通过负载均衡，可以将请求均匀分配到各个节点，降低单个节点的压力，实现故障转移。

3. 使用高可用集群：通过集群部署，可以在节点故障时自动切换到其他节点，保证系统的高可用性。"

面试官："在分布式系统中，如何进行性能调优呢？"

廖志伟："分布式系统性能调优可以从以下几个方面进行：

1. 优化数据库访问：比如使用索引、优化SQL语句等，减少数据库访问压力。

2. 优化网络传输：比如使用压缩算法、减少数据传输量等，提高网络传输效率。

3. 优化系统资源：比如优化JVM参数、调整线程池大小等，提高系统资源利用率。"

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