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，你在简历中提到负责过分布式缓存系统的设计。那我来考考你，如果我们的缓存系统在高峰时段突然出现了大量的缓存击穿，你会如何应对这种情况呢？"

廖志伟："首先，我会通过监控工具查看缓存击穿的具体情况，比如是哪些热点的缓存被频繁访问，然后针对这些热点数据进行处理。比如，可以设置热点数据的缓存过期时间，或者采用缓存预热策略，提前加载这些热点的数据到缓存中。"

面试官："那么，如果这些热点数据更新非常频繁，缓存预热的效果不佳，你还有什么方法？"

廖志伟："在这种情况下，我会考虑引入缓存穿透的解决方案，比如布隆过滤器，它可以快速判断一个键是否存在于缓存中，从而避免大量的无效缓存请求。"

面试官："布隆过滤器确实是一个不错的选择，但如果系统对实时性要求很高，布隆过滤器可能会引入一定的延迟，你如何平衡这个矛盾？"

廖志伟："为了提高实时性，我们可以结合使用布隆过滤器和内存缓存。当请求到来时，首先使用布隆过滤器进行判断，如果判断为不存在，则直接从内存缓存中读取数据，这样可以减少对布隆过滤器的依赖，提高系统的响应速度。"

面试官："那么，如果内存缓存也出现了瓶颈，你又会怎么办？"

廖志伟："如果内存缓存出现瓶颈，我会考虑增加缓存节点的数量，或者使用分布式缓存系统，比如Redis Cluster，这样可以提高缓存的存储能力和访问速度。"

面试官："分布式缓存系统确实可以解决单点问题，但分布式系统本身也会引入一些复杂性，你如何保证分布式缓存系统的稳定性？"

廖志伟："为了保证分布式缓存系统的稳定性，我会采取以下措施：首先，确保数据的一致性，使用如Redis的复制和分片功能；其次，通过监控和告警机制及时发现和解决系统问题；最后，进行定期的系统压力测试和故障演练，以验证系统的稳定性和容错能力。"

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