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，你提到在订单系统中使用了分布式缓存来提升性能，那么在面对缓存雪崩的场景时，你通常会如何应对？"

廖志伟："首先，我会评估缓存依赖的稳定性。比如，对于热点数据，我会设置较长的过期时间，而对于非热点数据，则可以设置较短的过期时间。如果系统出现缓存雪崩，我会立即启动缓存预热机制，通过预先加载热点数据来缓解问题。"

面试官："那么，如果缓存预热无法快速解决问题，你还有哪些手段？"

廖志伟："我会考虑使用分布式限流，减少对缓存的压力。同时，可以设置缓存失效时的降级策略，比如从数据库直接读取数据，或者使用缓存数据的一个副本。"

面试官："如果降级策略也无法解决，你打算如何进一步优化？"

廖志伟："在这种情况下，我会考虑引入分布式缓存一致性解决方案，如Redis的哨兵模式或集群模式，以避免单点故障。同时，我会优化数据结构，减少缓存依赖，降低对缓存系统的依赖度。"

面试官："那么，分布式缓存一致性如何保证？"

廖志伟："分布式缓存一致性通常通过一致性协议来实现，比如Redis的复制协议。在数据写入时，主节点会同步数据到从节点，从而保证数据的强一致性。此外，还可以通过版本号或者时间戳来保证数据的一致性。"

面试官："如果采用版本号或时间戳，如何处理数据更新问题？"

廖志伟："在更新数据时，我会使用乐观锁或悲观锁来避免数据冲突。乐观锁通过版本号判断数据是否被修改，而悲观锁则在读取数据时加锁，直到数据被更新。"

面试官："最后，你如何确保数据的一致性和可靠性？"

廖志伟："我会采用数据持久化策略，如Redis的RDB和AOF持久化。同时，我会定期进行数据备份，确保在数据丢失时能够快速恢复。此外，我还会对系统进行监控和报警，以便及时发现和解决问题。"

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