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（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历中提到成功解决了多次分布式系统中的数据一致性问题。那么，如果你在系统中使用了分布式缓存，比如Redis，但发现缓存的数据和数据库中的数据不一致，你会怎么排查和解决这个问题呢？"

廖志伟："首先，我会检查Redis的持久化配置，确认是哪种持久化模式（如RDB或AOF）以及其同步策略。然后，我会查看Redis的日志，看是否有数据变更操作没有正确同步到持久化介质。接下来，我会检查数据库的事务日志，确保数据变更的原子性没有被破坏。"

面试官："了解到缓存和数据库的不一致可能是由事务隔离级别引起的，你如何确定问题的根源是否与事务隔离级别有关？"

廖志伟："我会检查事务隔离级别的设置，如果发现是脏读、不可重复读或幻读问题，我会考虑提升隔离级别。同时，我会使用数据库的查询语句来模拟这些隔离级别，看看是否能重现问题。"

面试官："那么，如果你发现是由于脏读导致的数据不一致，你有什么解决方案吗？"

廖志伟："针对脏读问题，我可能会考虑使用乐观锁或悲观锁。如果使用乐观锁，我会通过版本号或时间戳来检查数据是否在读取和写入之间被修改。如果是悲观锁，我会确保在更新数据前，持有对应的锁，这样可以防止其他事务修改数据。"

面试官："那么，在实际的生产环境中，你如何避免因为锁机制不当导致的高并发问题？"

廖志伟："我会使用Redisson等成熟的分布式锁实现，它们内置了锁的竞争和等待策略。此外，我会确保锁的粒度尽可能细，以减少锁竞争。如果可能，我也会考虑使用锁降级策略，在确保数据安全的前提下，减少锁的使用范围和持有时间。"

面试官："在处理高并发场景下，除了锁，你还会考虑哪些机制来保证数据一致性？"

廖志伟："除了锁，我还会考虑使用分布式事务解决方案，比如两阶段提交（2PC）或SAGA模式。此外，我也会考虑使用消息队列来实现最终一致性，比如使用Kafka或RabbitMQ来异步处理数据更新，确保数据的一致性不会因为单个服务故障而受到影响。"

面试官："最后，如果你发现了一个可能影响数据一致性的潜在风险点，你会如何与团队成员沟通，确保整个团队都意识到这个问题并采取相应的预防措施？"

廖志伟："我会组织一个技术研讨会，与团队成员共同分析问题，明确风险点，并制定相应的预防策略。同时，我会在代码审查和测试阶段强化这些风险点的检查，确保它们得到充分的关注和处理。如果需要，我还会编写相关的文档，确保所有团队成员都了解并遵守这些最佳实践。"

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