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，你在简历中提到参与过一次系统性能优化项目，当时是如何解决高并发场景下的数据库访问瓶颈的？"

廖志伟："当时我们采用了读写分离的策略，通过主从复制将读操作分散到多个从库上，减轻了主库的压力。同时，我们还对SQL语句进行了优化，减少了查询时间。"

面试官："那么，在读写分离的基础上，如果遇到从库数据不一致的问题，你如何解决？"

廖志伟："从库数据不一致可能是由于主从复制延迟或主库故障导致的。针对这种情况，我们可以采用以下几种方法来解决：一是设置合理的复制延迟阈值，一旦超出阈值，立即报警；二是通过监控从库的延迟情况，及时发现主库故障；三是使用双主复制，提高系统的容灾能力。"

面试官："在分布式系统中，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："保证数据一致性通常有以下几种方法：一是采用分布式事务，如两阶段提交协议；二是使用分布式锁，如Redisson；三是利用消息队列，如Kafka，实现最终一致性。"

面试官："那么，在分布式锁的使用过程中，如何避免死锁问题？"

廖志伟："为了避免死锁，我们可以采取以下措施：一是设置锁的超时时间，一旦超时则释放锁；二是采用锁的顺序依赖，确保锁的获取顺序一致；三是使用锁的代理，如Redisson的代理模式，减少锁的竞争。"

面试官："在分布式系统中，如何处理网络分区问题？"

廖志伟："网络分区问题可以通过以下方法来解决：一是采用容错机制，如分布式算法（如Zab协议）；二是设置合理的分区容忍度，确保系统在高可用性下运行；三是使用一致性哈希算法，提高数据分布的均匀性。"

面试官："在分布式系统中，如何保证数据的安全性和可靠性？"

廖志伟："保证数据的安全性和可靠性主要从以下几个方面入手：一是采用数据加密技术，如SSL/TLS；二是设置数据备份和恢复机制；三是采用数据压缩技术，提高数据传输效率；四是定期进行安全审计，确保系统安全。"

面试官："在分布式系统中，如何优化缓存的使用？"

廖志伟："优化缓存的使用可以从以下几个方面入手：一是合理设置缓存过期时间，避免缓存雪崩；二是采用缓存穿透策略，如布隆过滤器；三是根据业务特点，选择合适的缓存数据结构，如Redis的hash、set等；四是合理配置缓存大小，避免缓存溢出。"

面试官："在分布式系统中，如何进行性能监控和调优？"

廖志伟："性能监控和调优可以从以下几个方面入手：一是采用APM工具对系统进行全链路跟踪；二是设置合理的性能指标，如响应时间、吞吐量等；三是定期进行压力测试，发现性能瓶颈；四是根据监控数据，调整系统参数，优化性能。"

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