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，在微服务架构中，服务拆分粒度如何把握，才能既保证系统的高可用性，又避免过度拆分带来的复杂性？"

廖志伟："服务拆分粒度应该根据业务需求、团队规模和系统复杂性来综合考虑。一般来说，业务功能独立、数据访问频率低、调用关系简单的模块可以独立成服务。比如，订单系统可以拆分为订单服务、库存服务、支付服务等，这样既能保证高可用性，又不会过度拆分。"

面试官："那么，在微服务架构中，如何处理服务之间的通信问题？"

廖志伟："微服务之间的通信可以通过RESTful API、gRPC、Dubbo等协议进行。为了提高通信效率，可以使用消息队列进行异步通信，减少服务之间的耦合度。同时，还需要考虑服务注册与发现、负载均衡等问题。"

面试官："在分布式系统中，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："保证数据一致性可以通过以下几种方式：强一致性、最终一致性、强最终一致性。在分布式系统中，强一致性较难保证，通常采用最终一致性。可以通过分布式事务、消息队列、补偿事务等方式实现。"

面试官："分布式事务如何实现？"

廖志伟："分布式事务可以通过两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等方式实现。但2PC和3PC存在性能瓶颈，因此，在实际应用中，可以使用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式、SAGA模式等来降低分布式事务的复杂度。"

面试官："TCC模式在哪些场景下适用？"

廖志伟："TCC模式适用于业务流程简单、数据一致性要求不高的场景。例如，订单支付流程、优惠券核销等。在TCC模式下，业务流程分为三个阶段：尝试（Try）、确认（Confirm）、取消（Cancel）。"

面试官："在实际项目中，如何避免TCC模式中的数据不一致问题？"

廖志伟："为了避免TCC模式中的数据不一致问题，可以采取以下措施：1. 严格校验业务逻辑；2. 使用数据库事务；3. 设置超时机制；4. 异常处理机制。"

面试官："在分布式系统中，如何保证服务的容错性？"

廖志伟："保证服务的容错性可以通过以下方式：1. 服务降级和熔断；2. 服务限流；3. 服务熔断；4. 服务超时；5. 优雅停机。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何实现服务限流？"

廖志伟："分布式限流可以通过以下方式实现：1. 令牌桶算法；2. 漏桶算法；3. 限流器；4. 分布式限流框架。其中，令牌桶算法和漏桶算法是两种常见的限流算法。"

面试官："限流算法在哪些场景下适用？"

廖志伟："限流算法适用于高并发、高流量的场景。例如，秒杀活动、抢购活动等。限流算法可以防止系统过载，保证系统的稳定运行。"

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