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。

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面试官：“廖志伟，你提到使用MQ事务消息进行外围业务层的设计，那么在实际项目中，如何保证消息的顺序性，避免因消息处理延迟导致数据不一致的问题呢？”

廖志伟：“保证消息顺序性通常需要依赖MQ的有序消息机制。比如使用RocketMQ的顺序消息功能，或者RabbitMQ的队列特性。在实际项目中，我会根据业务场景来选择合适的策略：

1. 优先使用顺序消息功能，确保同一消息队列内的消息按照顺序执行。
2. 对于非关键业务，可以使用延迟消息队列，确保消息在指定时间后消费。
3. 如果消息量不大，可以考虑使用事务消息机制，保证消息的可靠性。”

面试官：“那如果业务场景中，消息发送方和接收方在不同的网络区域，网络波动可能会导致消息延迟或丢失，这种情况下该如何处理？”

廖志伟：“针对这种情况，可以采取以下措施：

1. 使用重试机制，在消息发送失败后自动重试，直到成功或达到最大重试次数。
2. 设置合理的超时时间，避免因网络问题导致消息处理长时间阻塞。
3. 引入幂等机制，避免重复处理同一条消息。”

面试官：“在分布式系统中，如何避免消息积压，确保系统的高可用性？”

廖志伟：“避免消息积压通常需要从以下几个方面入手：

1. 合理设计系统架构，确保系统各个组件之间的负载均衡。
2. 使用消息队列的限流功能，控制消息消费速度，避免瞬间涌入大量消息。
3. 对业务进行降级，如减少业务复杂度、关闭部分非核心功能等。

另外，可以引入熔断机制，在系统负载过高时自动熔断，保护系统稳定运行。”

面试官：“如果业务需求变更，需要调整消息队列的消费模式，应该如何进行优化？”

廖志伟：“调整消息队列消费模式时，需要注意以下几点：

1. 分析业务需求，确定调整方案是否满足需求。
2. 预估调整带来的影响，如系统负载、资源消耗等。
3. 在不影响业务的前提下，逐步调整消费模式，观察系统表现。
4. 根据实际情况，优化调整策略，确保系统稳定运行。”

面试官：“在实际项目中，如何评估消息队列的性能？”

廖志伟：“评估消息队列性能可以从以下几个方面进行：

1. 消息吞吐量：统计消息队列在单位时间内处理的消息数量。
2. 消息延迟：统计消息从发送到消费的平均时间。
3. 系统稳定性：观察系统在高负载情况下的表现，如资源消耗、故障率等。
4. 可扩展性：评估系统在处理大量消息时的性能表现，以及扩展性如何。

通过这些指标，可以全面了解消息队列的性能表现，为后续优化提供依据。”

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