互联网大厂java求职者面试

原创于 2025-06-15 10:25:36 发布 · 980 阅读

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📕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。

Java程序员廖志伟

面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历中提到优化过电商平台的秒杀系统，面对用户请求量激增，如何确保高可用性？"

廖志伟："首先，我会通过负载均衡分散请求压力，比如使用Nginx或HAProxy。其次，利用缓存技术减少数据库压力，比如Redis和Memcached。最后，采用限流降级策略，比如使用Guava的RateLimiter或Redis的Lua脚本进行限流。"

面试官："那在限流策略中，你更倾向于使用哪种限流算法？为什么？"

廖志伟："我倾向于使用令牌桶算法，因为它既能保证系统在高负载下的稳定性，又能允许一定程度的突发流量。相比漏桶算法，令牌桶算法在保证系统稳定性的同时，允许更高的通过率。"

面试官："那么，在高可用架构中，如何实现服务的故障转移？"

廖志伟："可以实现故障转移的方式有很多，比如使用Zookeeper实现服务的注册与发现，当某台服务实例故障时，自动将请求转发到其他可用实例。另外，还可以使用Consul或Etcd等工具实现服务发现和故障转移。"

面试官："那么，在高并发场景下，如何优化数据库性能？"

廖志伟："首先，可以通过读写分离和数据库分片来提高数据库性能。其次，针对热点数据，可以使用缓存技术。另外，还可以通过优化SQL语句、索引优化、查询缓存等技术手段来提高数据库性能。"

面试官："你提到了缓存，那么在缓存策略中，如何避免缓存雪崩和缓存击穿？"

廖志伟："为了避免缓存雪崩，可以采用缓存预热和设置过期时间策略。缓存预热可以在系统启动时将热点数据加载到缓存中，而设置过期时间可以避免缓存长时间不更新导致的雪崩问题。至于缓存击穿，可以设置热点数据的过期时间，或者使用互斥锁来保证热点数据在缓存过期时的访问顺序。"

面试官："那么，在高并发场景下，如何保证分布式系统的数据一致性？"

廖志伟："保证分布式系统数据一致性，可以采用分布式事务解决方案，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）或TCC模式。此外，还可以通过分布式锁、分布式队列等手段来保证数据一致性。"

面试官："在分布式系统中，如何解决分布式锁的竞争问题？"

廖志伟："解决分布式锁的竞争问题，可以采用以下几种策略：1. 使用Redisson等分布式锁框架，它们基于Redis实现，可以有效解决分布式锁的竞争问题；2. 使用ZooKeeper或etcd等分布式协调服务，通过临时顺序节点实现分布式锁；3. 使用基于数据库的分布式锁，如MySQL的行锁或表锁。"

面试官："在分布式系统中，如何解决服务调用的延迟问题？"

廖志伟："解决服务调用延迟问题，可以采用以下几种策略：1. 使用服务降级和限流策略，降低系统负载；2. 优化网络传输，如使用CDN、负载均衡等技术；3. 优化服务调用流程，减少不必要的中间件调用；4. 使用异步消息队列，如Kafka、RabbitMQ等，将任务放入队列，由其他服务处理。"

面试官："最后，谈谈你对微服务架构的理解，以及如何应对微服务架构带来的挑战？"

廖志伟："微服务架构将单体应用拆分为多个独立服务，可以提高系统的可扩展性和可维护性。但同时也带来了一些挑战，如服务调用链路复杂、服务间通信、服务配置管理、数据一致性等问题。应对这些挑战，可以采取以下措施：1. 使用服务注册与发现、配置中心、API网关等技术解决服务调用问题；2. 通过服务拆分和限流策略，降低系统负载；3. 采用分布式事务解决方案，如分布式锁、分布式事务框架等保证数据一致性；4. 定期进行服务治理，优化服务质量和性能。"

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