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，你在简历中提到对微服务架构有深入研究。那么，假设我们有一个微服务系统，其中一个服务因为网络波动导致服务不可达，这种情况如何处理？"

廖志伟："首先，我们需要设置合理的超时时间，并利用断路器模式来避免雪崩效应。当服务不可达时，断路器会自动切换到备用的降级服务。"

面试官："那如果降级服务也无法满足需求，怎么办？"

廖志伟："这时，我们可以考虑引入限流策略，限制访问量，减轻服务压力。同时，也可以通过服务熔断机制，在服务负载过高时主动熔断，避免系统崩溃。"

面试官："限流后，用户反馈服务响应速度变慢，如何优化？"

廖志伟："我们可以通过缓存机制来优化。将热点数据缓存到Redis等缓存系统中，减少对数据库的访问，提高响应速度。同时，也可以考虑使用异步处理，将耗时操作放入消息队列中，提高系统吞吐量。"

面试官："但缓存数据更新不及时，如何保证数据一致性？"

廖志伟："我们可以采用发布订阅模式，当数据更新时，发布者将消息发送到消息队列，订阅者订阅这个消息，并更新本地缓存。这样，就可以保证缓存数据的一致性。"

面试官："如果消息队列也出现故障，如何解决？"

廖志伟："这时，我们可以引入消息队列的备份机制，当主消息队列出现问题时，自动切换到备份队列。同时，也可以设置消息重试机制，确保消息最终被处理。"

面试官："但如果消息重试次数过多，可能会造成资源浪费，如何优化？"

廖志伟："我们可以设置消息重试次数上限，超过限制后，将消息标记为失败，由人工介入处理。同时，也可以引入限流策略，防止大量失败消息同时重试，造成系统压力。"

面试官："如果人工介入后，问题仍然无法解决，如何定位问题根源？"

廖志伟："我们可以通过日志分析、链路追踪等技术手段，定位问题根源。例如，通过分析数据库慢查询日志，找出性能瓶颈；通过链路追踪，找出故障服务之间的调用关系，定位故障节点。"

面试官："最后，如何确保系统在高并发情况下稳定运行？"

廖志伟："我们可以通过负载均衡、集群部署等技术手段，提高系统并发处理能力。同时，也要关注系统容灾能力，确保在故障发生时，系统可以快速恢复。此外，定期进行压力测试，评估系统性能，也是保证系统稳定运行的重要手段。"

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