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，你在简历中提到设计过日均10亿次调用的订单系统。我了解到，为了确保系统在高并发场景下稳定运行，你采用了分布式缓存技术。那么，在分布式缓存中，你是如何保证数据一致性的？"

廖志伟："在分布式缓存中，我们通常采用缓存失效和消息队列机制来保证数据一致性。当后端数据更新时，首先更新数据库，然后发送消息通知缓存更新或失效。这样，下次查询时，缓存中的数据就会是一致的。"

面试官："那如果消息发送失败或处理延迟，缓存数据可能出现不一致的情况，如何解决？"

廖志伟："我们可以通过设置合理的过期时间，使得缓存中的数据在过期前失效。同时，利用缓存穿透、缓存击穿等技术手段，降低缓存失效对系统的影响。"

面试官："了解了，那么在分布式系统中，数据分区和数据冗余有什么作用？"

廖志伟："数据分区可以将数据分散存储到多个节点上，提高系统并发能力和可扩展性。数据冗余可以确保在某个节点故障时，其他节点仍能提供相同的数据，提高系统的可用性。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何处理节点故障和数据不一致的问题？"

廖志伟："我们可以通过心跳检测、选举算法、分布式锁等技术手段，保证节点故障时，系统可以自动恢复。对于数据不一致的问题，可以通过数据校验、版本控制、补偿机制等技术手段解决。"

面试官："那么，在实际项目中，你如何选择合适的分布式系统架构？"

廖志伟："选择合适的分布式系统架构需要考虑业务需求、性能要求、扩展性、可靠性等因素。例如，对于高并发、高可用性的业务场景，可以选择微服务架构；对于需要高性能、可扩展性的场景，可以选择分布式数据库架构。"

面试官："了解了，那么在微服务架构中，服务之间是如何通信的？"

廖志伟："在微服务架构中，服务之间通常通过API网关、RESTful接口、消息队列等技术进行通信。这样可以降低服务之间的耦合度，提高系统的可维护性。"

面试官："那么，在微服务架构中，如何解决服务调用链路长、服务间依赖复杂的问题？"

廖志伟："为了解决这些问题，我们可以采用服务拆分、限流降级、熔断机制等技术手段。通过服务拆分，可以将大型服务拆分为多个小型服务，降低服务间的依赖；限流降级和熔断机制可以防止系统过载，保证系统的稳定性。"

面试官："了解了，那么在实际项目中，如何监控微服务系统的性能和稳定性？"

廖志伟："我们可以通过APM工具、日志分析、性能监控平台等技术手段，实时监控微服务系统的性能和稳定性。通过收集和分析数据，及时发现和解决潜在的问题。"

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