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，你提到在设计高并发系统时，特别强调了缓存的重要性。那么，面对海量数据，如何设计一个既高效又稳定的缓存策略呢？"

廖志伟："首先，我会根据数据的特点和访问频率来选择合适的缓存技术。比如，对于热点数据，我会使用Redis这样的内存缓存来提供快速的读写速度。同时，为了防止缓存雪崩，我会实施缓存预热和过期策略，并使用分布式缓存来提高系统的可用性。"

面试官："那如果缓存系统出现了缓存穿透的情况，你会如何应对？"

廖志伟："缓存穿透通常是因为查询了不存在的数据。为了解决这个问题，我会实现一个布隆过滤器，用来过滤掉那些不存在的查询。此外，对于不存在的查询，我还会在数据库中设置一个特殊的返回值，并缓存这个返回值，以避免后续的无效查询。"

面试官："布隆过滤器确实有效，但是它有一定的误报率。如果误报影响了用户体验，你会怎么处理？"

廖志伟："为了减少误报，我会定期对布隆过滤器进行校准，确保其准确性。另外，对于关键的查询，如果布隆过滤器返回了误报，我会允许用户通过额外的验证步骤来确认数据的存在，比如发送验证码。"

面试官："那如果布隆过滤器也出现了性能瓶颈，怎么办？"

廖志伟："如果布隆过滤器的性能成为瓶颈，我会考虑使用更高效的数据结构，比如位图。同时，我还会考虑将布隆过滤器部署到分布式系统中，以支持更高的并发量和更快的查询速度。"

面试官："分布式系统中的数据一致性如何保证？"

廖志伟："在分布式系统中，数据一致性通常通过分布式事务来实现。我会使用最终一致性模型，结合事件溯源和补偿事务来保证数据的一致性。"

面试官："如果最终一致性无法满足业务需求，如何保证数据强一致性？"

廖志伟："为了保证数据强一致性，我会使用分布式锁或者事务协调服务，如两阶段提交（2PC）或者三阶段提交（3PC）。这些机制可以确保在分布式环境下，多个操作要么全部成功，要么全部失败。"

面试官："那么，分布式锁的实现原理是什么？"

廖志伟："分布式锁的实现通常依赖于一个中心化的协调服务，比如ZooKeeper或者etcd。这些服务通过协调不同节点上的锁状态，确保同一时间只有一个节点能够持有锁。"

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何避免分布式锁的竞争导致死锁呢？"

廖志伟："为了避免死锁，我会确保分布式锁的获取和释放顺序一致，并且使用超时机制。如果锁在超时时间内没有被释放，系统会自动释放锁，防止死锁的发生。此外，合理设计锁的粒度和持有时间也是避免死锁的关键。"

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