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，你在简历中提到对分布式缓存有深入研究，那么如果我们的缓存系统出现雪崩效应，你会如何应对？"

廖志伟："首先，我会通过监控工具查看缓存命中率，确定是否出现大量请求直接落到数据库。如果是，我会从以下几个方面进行应对："

面试官："那么，除了监控，还有哪些手段可以预防缓存雪崩？"

廖志伟："可以采用熔断机制，当缓存命中率低于一定阈值时，触发熔断，避免请求直接打到数据库。同时，可以通过缓存预热策略，提前加载热点数据，降低缓存雪崩的风险。"

面试官："那么，如果熔断机制无法完全预防缓存雪崩，你还有什么应对措施？"

廖志伟："可以设置热点数据的热点限流，防止大量请求同时访问热点数据。另外，可以采用分布式缓存集群，分散热点数据，降低单个节点压力。"

面试官："那么，分布式缓存集群的搭建过程中，你会注意哪些问题？"

廖志伟："首先，要考虑数据一致性，保证数据的一致性和可靠性。其次，要关注集群的可用性，避免单点故障。此外，还要优化缓存节点的性能，提高缓存系统的整体性能。"

面试官："在优化缓存节点性能方面，你会采取哪些措施？"

廖志伟："可以采用内存优化，比如使用LRU算法淘汰冷数据，提高内存利用率。另外，可以通过优化JVM参数，提升缓存节点的处理能力。"

面试官："那么，如果缓存节点出现故障，你会如何处理？"

廖志伟："首先，要确保缓存集群的容错性，当节点故障时，可以自动切换到其他节点。其次，要记录故障日志，分析故障原因，为后续优化提供依据。"

面试官："在故障恢复过程中，你会如何保证数据一致性？"

廖志伟："可以采用分布式锁，确保在故障恢复过程中，数据的一致性得到保障。同时，可以结合分布式事务，保证数据的一致性和完整性。"

面试官："那么，在分布式事务处理中，你会如何处理性能问题？"

廖志伟："可以采用两阶段提交协议，降低事务处理过程中的性能开销。另外，可以引入消息队列，解耦事务处理过程，提高系统的可扩展性。"

面试官："在引入消息队列后，你会如何保证消息的可靠传输？"

廖志伟："可以采用消息队列的幂等性设计，确保消息只被消费一次。同时，可以引入消息确认机制，确保消息被成功消费。"

面试官："最后，你会如何优化消息队列的性能？"

廖志伟："可以采用分区策略，将消息队列分散到多个节点，提高处理能力。另外，可以优化消息序列化方式，减少序列化过程中的性能损耗。"

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