互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-12 19:29:18 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： java 八股文面试求职 Java

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📕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。

Java程序员廖志伟

面试官：“廖志伟，你在设计系统时提到使用TCC模式处理事务，那么你能详细解释一下TCC模式是如何保证最终一致性的吗？”

廖志伟：“当然可以。TCC模式，即Try-Confirm-Cancel模式，它通过三个阶段来保证最终一致性。首先，在Try阶段，尝试提交业务操作；接着在Confirm阶段，如果业务操作成功，则进行确认；最后在Cancel阶段，如果业务操作失败，则进行取消。通过这三个阶段，我们可以在不牺牲可用性的前提下，保证数据的一致性。”

面试官：“那如果Confirm和Cancel阶段同时失败怎么办？”

廖志伟：“这种情况确实存在，我们可以通过补偿事务来处理。例如，在Confirm失败时，我们可以在Cancel阶段执行一个与Confirm相反的操作，以恢复系统的状态。这样，即使在Confirm和Cancel阶段同时失败的情况下，我们也能保证最终一致性。”

面试官：“听起来不错。那么，在分布式系统中，如何确保TCC模式在不同节点上的正确执行呢？”

廖志伟：“在分布式系统中，我们需要保证TCC模式的原子性。为此，我们可以采用分布式事务中间件，如Seata，它能够协调分布式事务的执行。Seata通过两阶段提交协议来保证事务的原子性，确保在所有参与节点上，要么全部成功，要么全部失败。”

面试官：“那如果在执行过程中，某个节点突然宕机怎么办？”

廖志伟：“如果某个节点宕机，Seata会启动一阶段的重试机制。在这个阶段，Seata会尝试重新连接该节点，并重新执行Try操作。如果重试失败，Seata会进入第二阶段的处理，即Rollback操作，以确保事务回滚。”

面试官：“了解了。那么，在实际应用中，如何优化TCC模式的性能呢？”

廖志伟：“优化TCC模式的性能主要从以下几个方面考虑：首先，减少事务粒度，尽量将多个操作合并成一个事务；其次，使用本地锁代替分布式锁，减少网络开销；最后，合理配置数据库连接池，提高数据库操作的响应速度。”

面试官：“那么，在分布式系统中，如何处理分布式锁的性能问题呢？”

廖志伟：“分布式锁的性能问题主要表现在锁竞争和锁粒度上。为了解决这个问题，我们可以采用以下策略：首先，优化锁粒度，将锁粒度细化到最小粒度；其次，使用锁代理技术，如Redisson的分布式锁，来减少锁竞争；最后，采用读写锁分离策略，提高锁的并发性能。”

面试官：“听起来不错。那么，在实际项目中，如何监控分布式锁的性能呢？”

廖志伟：“监控分布式锁的性能可以通过以下方式实现：首先，收集锁的请求次数和响应时间；其次，分析锁的请求趋势，找出性能瓶颈；最后，通过日志分析，定位锁的异常情况，及时进行调整和优化。”