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，你在简历中提到优化过数据库性能，具体能谈谈你是如何提升数据库查询效率的吗？"

廖志伟："当然可以。首先，我会通过分析慢查询日志，找出性能瓶颈。比如，优化查询语句，避免全表扫描，或者添加合适的索引。另外，合理配置数据库连接池，确保在高并发情况下，连接资源充足。"

面试官："听起来很专业。那么，如果遇到数据库读写分离的场景，你会如何设计分库分表策略？"

廖志伟："分库分表策略需要根据业务特点和数据规模来制定。通常，我会先分析数据访问模式，确定分片键，然后按照业务模块划分数据库。对于分表，可以考虑水平切分或垂直切分，具体取决于业务需求。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证数据的一致性呢？"

廖志伟："保证数据一致性可以通过多种方式实现。比如，使用分布式事务框架，如Seata；或者采用最终一致性原则，通过消息队列等方式，保证数据最终一致。"

面试官："你提到最终一致性，那么在实现过程中，如何处理可能出现的消息丢失问题？"

廖志伟："处理消息丢失问题，可以通过重试机制、幂等性设计、消息确认机制等方式。同时，在消息队列层面，确保高可用和备份策略，减少消息丢失风险。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何解决网络分区问题？"

廖志伟："解决网络分区问题，可以通过一致性协议，如Raft、Paxos等，确保数据在不同节点间的一致性。此外，还可以采用多活部署、故障转移等策略，提高系统的容错能力。"

面试官："你提到多活部署，那么在多活部署场景下，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："在多活部署场景下，保证数据一致性需要通过分布式事务框架来实现。同时，可以采用数据同步、数据校验等方式，确保不同节点间数据的一致性。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何优化缓存的使用？"

廖志伟："优化缓存的使用，首先要合理配置缓存大小和过期策略。其次，针对热点数据，可以使用分布式缓存解决方案，如Redis、Memcached等。此外，还可以通过缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩等策略，提高缓存命中率。"

面试官："你提到缓存穿透，那么在缓存穿透场景下，如何避免缓存击穿？"

廖志伟："在缓存穿透场景下，可以采用以下策略避免缓存击穿：

1. 使用布隆过滤器，过滤掉不存在的key；
2. 使用缓存穿透处理策略，如设置默认值、返回空结果等；
3. 对于热点数据，可以考虑使用分布式缓存解决方案，提高缓存命中率。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何进行限流和降级？"

廖志伟："分布式系统中的限流和降级可以通过以下方式实现：

1. 限流：可以使用令牌桶、漏桶等算法，限制请求速率；
2. 降级：可以通过熔断、限流、降级等策略，保证系统在高并发情况下，仍能稳定运行。"

面试官："你提到熔断，那么在熔断场景下，如何实现熔断策略？"

廖志伟："实现熔断策略，可以通过以下方式：

1. 定义熔断条件，如请求失败率、超时时间等；
2. 设置熔断阈值，当达到阈值时，触发熔断；
3. 熔断后，进行降级处理，如返回默认值、返回错误信息等。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何进行服务监控和告警？"

廖志伟："分布式系统中的服务监控和告警可以通过以下方式实现：

1. 使用APM工具，监控系统性能、请求成功率等指标；
2. 建立告警机制，当指标超过阈值时，发送告警信息；
3. 定期进行故障演练，提高团队应对故障的能力。"

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