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减少数据库的压力。在高峰时段，如果缓存服务突然出现故障，你会如何处理这种情况？"

廖志伟："首先，我会立即检查缓存的健康状态，确认是单一节点故障还是整个缓存集群出现问题。如果是单一节点，我们可以通过缓存集群的自动故障转移机制来解决。如果是整个集群，我会立即启动备用缓存集群，并逐步切换业务流量到新集群。"

面试官："那如果备用缓存集群没有及时就绪，怎么办？"

廖志伟："在这种情况下，我会考虑以下几个步骤：一是快速回滚到数据库查询，但要注意这可能带来性能上的下降；二是利用缓存预热策略，尝试在非高峰时段提前加载热点数据到缓存中；三是检查缓存服务的配置，看是否有参数设置不当导致的问题。"

面试官："预热策略如何实现？"

廖志伟："预热策略通常包括以下几个步骤：首先，识别出系统中访问频率最高的数据，然后通过定时任务或后台服务主动将这些数据加载到缓存中；其次，可以设置缓存预热的时间窗口，让缓存数据在高峰到来前达到一个稳定的状态；最后，监控预热效果，确保数据一致性和响应速度满足要求。"

面试官："如果缓存预热没有效果，怎么办？"

廖志伟："如果缓存预热不起作用，我会考虑以下几个方案：一是检查是否有关键数据没有纳入预热范围，确保所有热点数据都被加载；二是优化缓存数据结构，减少缓存数据的大小，提高缓存命中率；三是评估是否需要引入额外的缓存层，比如Redis作为热点缓存，MySQL作为持久层，以减轻数据库的压力。"

面试官："那如果引入新的缓存层，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："为了保证数据一致性，我会采取以下措施：一是设置缓存同步机制，确保主数据库和缓存层的数据实时同步；二是使用消息队列来解耦系统，当主数据库更新数据时，通过消息队列通知缓存层进行更新；三是引入分布式事务管理，确保在分布式环境下数据的一致性和完整性。"

面试官："分布式事务管理有哪些挑战？"

廖志伟："分布式事务管理的主要挑战包括：一是跨多个数据库或服务的事务协调，需要考虑事务的隔离性和持久性；二是网络延迟和分区容错，可能导致事务状态的不确定性；三是性能问题，分布式事务可能会增加系统的延迟和负载。解决这些挑战的方法包括使用TCC模式、SAGA模式等，以及合理设计系统架构，提高系统的容错性和性能。"

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