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。

---

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型系统优化项目。在优化前，系统响应时间经常超过5秒，你采取了哪些策略来降低这个指标？"

廖志伟："首先，我们进行了性能瓶颈分析，发现数据库查询是瓶颈所在。我们通过缓存策略减少了数据库访问次数，然后针对热点数据实现了数据分片，降低了查询压力。"

面试官："缓存策略具体是如何实施的？"

廖志伟："我们使用了Redis作为缓存中间件，通过设置合理的过期时间和缓存失效策略来保证数据一致性。同时，我们实现了缓存穿透和缓存雪崩的预防机制。"

面试官："那在数据分片方面，你遇到了哪些挑战？如何解决的？"

廖志伟："数据分片最大的挑战是如何保证分片键的选择和分片策略的合理性。我们通过分析数据访问模式，确定了分片键，并采用了基于哈希的均匀分片策略。对于分片键不均匀的问题，我们通过动态调整分片策略来解决。"

面试官："动态调整分片策略，具体是如何操作的？"

廖志伟："我们实现了分片键的监控和动态调整机制，当发现某个分片的数据量过大或过小，会自动进行分片键的重新分配。这个过程需要保证数据的完整性和一致性，我们通过事务操作来确保这一点。"

面试官："在事务操作中，如何处理可能的并发问题？"

廖志伟："我们采用了乐观锁和悲观锁相结合的策略。对于读多写少的场景，使用乐观锁来提高并发性能；而对于写操作较多的场景，则使用悲观锁来保证数据的一致性。"

面试官："那么，如果遇到分布式事务的场景，你会如何处理？"

廖志伟："对于分布式事务，我们会根据业务需求选择合适的事务类型。对于跨服务的事务，我们会使用分布式事务框架，如Seata，来保证事务的一致性。"

面试官："在实施分布式事务时，你遇到过哪些问题？如何解决的？"

廖志伟："在实施过程中，我们遇到了跨服务事务性能问题。为了解决这个问题，我们采用了异步补偿事务的方式，减少了对数据库的锁竞争，从而提高了系统的吞吐量。"

面试官："异步补偿事务是如何实现的？"

廖志伟："我们通过消息队列来实现异步补偿，将事务的各个阶段的消息发送到队列中，由专门的补偿服务来处理这些消息，确保事务的最终一致性。"

面试官："那么，这个消息队列是如何保证数据不丢失的？"

廖志伟："我们采用了持久化存储和消息确认机制来保证数据不丢失。消息队列的每个消息都会被持久化存储，并且在消息被成功处理后会发送确认消息，确保消息不会重复处理。"

面试官："了解到你在处理消息队列时非常注重数据的一致性和可靠性。那么，在实际操作中，你是如何保证消息队列的稳定性的？"

廖志伟："为了保证消息队列的稳定性，我们采用了以下措施：一是监控消息队列的运行状态，及时发现并处理异常；二是进行负载均衡，避免单点故障；三是定期进行备份和恢复演练，确保在发生故障时能够快速恢复服务。"

📥博主的人生感悟和目标

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： Java程序员廖志伟

• 👉 开源项目：Java程序员廖志伟

• 🌥 哔哩哔哩：Java程序员廖志伟

• 🎏 个人社区：Java程序员廖志伟

• 🔖 个人微信号： SeniorRD

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~