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，你在简历中提到参与过一次大型活动，当时系统出现了高并发问题，你提到了使用缓存来缓解数据库压力。那么，针对不同类型的业务数据，如何选择合适的缓存策略呢？"

廖志伟："首先，我们需要根据数据的访问模式和更新频率来选择合适的缓存策略。对于读多写少的业务数据，比如商品信息，我们可以使用Redis这种内存缓存，它有很高的读写性能。而对于读少写多的业务数据，比如订单信息，我们可以考虑使用TTL（Time To Live）策略，设置一个合理的过期时间，这样可以减少对数据库的压力。"

面试官："那么，如果缓存服务器出现了故障，我们如何确保系统的稳定性呢？"

廖志伟："我们可以通过以下措施来确保系统的稳定性：

1. 使用缓存集群，比如Redis Cluster，这样可以提高系统的可用性。
2. 在应用层实现缓存失效的检测和自动重试机制。
3. 对于关键业务数据，可以采用持久化策略，比如Redis的RDB或AOF持久化，确保数据不会丢失。"

面试官："了解了，那如果缓存集群出现性能瓶颈，我们该如何解决呢？"

廖志伟："如果缓存集群出现性能瓶颈，可以考虑以下几种解决方案：

1. 增加缓存节点，水平扩展集群。
2. 优化缓存数据结构，减少缓存访问时间。
3. 对于热点数据，可以考虑使用分布式缓存技术，如Memcached，减轻Redis的压力。"

面试官："那么，在实际应用中，我们如何监控缓存系统的健康状况呢？"

廖志伟："我们可以通过以下方式来监控缓存系统的健康状况：

1. 使用APM工具监控缓存命中率、访问速度等关键指标。
2. 定期检查缓存节点的内存使用情况，避免内存溢出。
3. 通过日志分析工具，监控缓存异常和错误信息。"

面试官："非常好，廖志伟。那么，如果业务需求发生变化，我们需要如何对缓存系统进行升级和优化呢？"

廖志伟："在升级和优化缓存系统时，我们需要遵循以下原则：

1. 制定详细的升级计划，确保业务连续性。
2. 逐步替换旧缓存节点，避免单点故障。
3. 根据业务需求，调整缓存数据结构和策略，提高缓存命中率。
4. 定期进行性能测试，确保系统稳定运行。"

面试官："非常棒，廖志伟。最后一个问题，如果缓存系统遭遇恶意攻击，我们应该如何防范呢？"

廖志伟："防范缓存系统遭受恶意攻击，我们可以采取以下措施：

1. 限制缓存节点的访问权限，只允许授权的客户端访问。
2. 对缓存数据实施加密，防止数据泄露。
3. 监控异常访问行为，及时发现并阻止恶意攻击。
4. 定期更新缓存系统，修复已知的安全漏洞。"

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