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大规模的线上活动，当时你负责的缓存系统出现了缓存击穿问题，你是如何解决的？"

廖志伟："当时我们采用了热点数据缓存预热策略，同时引入了布隆过滤器来过滤无效请求，防止缓存击穿。"

面试官："听起来不错，那么如果布隆过滤器出现误判，如何避免缓存穿透呢？"

廖志伟："我们可以设置一个黑名单，将那些频繁访问但总是未命中的请求记录下来，然后对这类请求进行额外的校验，比如检查用户权限或者直接返回错误信息。"

面试官："这种情况下，如果黑名单也满了，该如何处理？"

廖志伟："如果黑名单满了，我们可以考虑将请求路由到后端数据库，虽然这会增加数据库的负载，但可以保证数据的安全性。"

面试官："那么，如果数据库也出现了瓶颈，我们该如何应对？"

廖志伟："我们可以通过读写分离来减轻数据库的压力，将读操作和写操作分配到不同的数据库节点上。"

面试官："但如果读写分离后，仍然出现了性能问题，怎么办？"

廖志伟："我们可以考虑使用数据库缓存，比如Redis，来缓存热点数据，这样可以减少对数据库的直接访问。"

面试官："那么，如何确保缓存与数据库的数据一致性呢？"

廖志伟："我们可以采用发布/订阅模式，当数据库更新数据时，通过消息队列通知缓存进行更新。"

面试官："如果消息队列也出现了问题，比如消息丢失，我们该如何处理？"

廖志伟："我们可以设置消息重试机制，当消息发送失败时，系统会自动重试。同时，我们还需要设置消息的死信队列，用于处理无法正常消费的消息。"

面试官："最后，如果整个系统都因为某个节点故障而崩溃，我们该如何保证系统的可用性？"

廖志伟："我们可以通过集群部署来提高系统的可用性，当某个节点故障时，其他节点可以接管其工作，保证系统的正常运行。"

面试官："听起来很全面，廖志伟，你对系统的故障恢复有什么见解？"

廖志伟："故障恢复是一个复杂的过程，需要从多个方面进行考虑。首先，我们需要对系统进行充分的监控，及时发现故障；其次，我们需要设计合理的故障转移机制，确保在故障发生时，系统能够快速恢复；最后，我们需要定期进行故障演练，提高团队应对故障的能力。"

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