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）："廖先生，您在简历中提到在系统架构设计时考虑了高可用性和容错性。那么，如果我们的系统在极端情况下出现了服务不可用，您会如何进行故障恢复？"

廖志伟："首先，我们会通过监控平台来识别故障发生，然后根据预设的故障恢复策略来行动。比如，我们会使用故障转移机制，将流量切换到备用节点上，同时通知运维人员介入。"

面试官："那如果备用节点也出现故障，该怎么办？"

廖志伟："在这种情况下，我们需要启用更高级别的故障恢复策略，比如故障域隔离，将受影响的服务从整个集群中分离出来，并逐步恢复。同时，我们可能会启用一些降级措施，比如减少响应时间或者限制服务功能，以确保系统的基本可用性。"

面试官："如果降级后，用户仍然遇到了问题，您会怎么定位问题的根本原因？"

廖志伟："我们会从日志、监控数据和用户反馈中寻找线索。比如，检查日志中是否有异常信息，监控数据中是否有异常波动，用户反馈中是否有特定模式的问题。"

面试官："假设我们发现问题的根源在于某个数据库的瓶颈，那您会如何解决这个问题？"

廖志伟："首先，我们会分析瓶颈的根源，是读多写少，还是读少写多。如果是读多写少，我们可能会考虑分库分表，或者使用缓存技术。如果是写多读少，那么可能会考虑数据库分区或者读写分离。"

面试官："那在实施这些方案时，如何保证数据的一致性和完整性？"

廖志伟："为了保证数据的一致性和完整性，我们会采取多种措施，比如使用事务、锁机制、分布式事务解决方案等。对于分布式系统，我们还会考虑使用分布式数据库或者消息队列来确保数据在不同节点之间的一致性。"

面试官："如果这些措施仍然不能解决问题，您会考虑什么其他方法？"

廖志伟："如果问题仍然存在，我们可能会考虑采用更高级别的解决方案，比如数据库集群、分布式数据库系统，甚至云数据库服务，这些方案可以提供更强大的处理能力和更高的可用性。"

面试官："最后，您如何看待系统架构的持续优化和迭代？"

廖志伟："系统架构的持续优化和迭代是一个不断学习和适应的过程。我们需要根据业务发展、技术进步和用户需求的变化，不断调整和优化系统架构，确保系统能够持续稳定地运行，满足用户的需求。"

📥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~