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，你提到在订单系统中使用了缓存来提高性能，那么当缓存雪崩时，系统会如何应对？"

廖志伟："缓存雪崩通常是由于缓存中的热点数据失效，导致大量请求直接访问数据库，从而造成数据库压力激增。系统可以采取以下措施应对："

面试官："那么，除了缓存预热和过期策略，还有哪些方法可以减少缓存雪崩的风险？"

廖志伟："除了缓存预热和过期策略，还可以采用以下方法："

1. 缓存失效时的降级策略，如对部分功能进行限流或降级；
2. 设置合理的缓存过期时间，避免过期时间过于集中；
3. 使用分布式缓存，如Redis集群，提高缓存的可用性和稳定性；
4. 引入缓存穿透的解决方案，如布隆过滤器。

面试官："如果缓存穿透问题无法完全解决，应该如何应对？"

廖志伟："缓存穿透问题可以通过以下方法应对："

1. 使用布隆过滤器，过滤掉不存在的数据请求；
2. 设置请求频率限制，防止恶意攻击；
3. 将不存在的数据缓存起来，减少对数据库的访问。

面试官："在分布式系统中，如何保证数据的一致性？"

廖志伟："分布式系统保证数据一致性通常有以下几种方法："

1. 强一致性：通过分布式事务或两阶段提交协议保证数据一致性；
2. 最终一致性：通过事件驱动的方式，最终达到数据一致；
3. 事件溯源：通过记录事件的方式，在需要时重新处理事件，达到数据一致性。

面试官："你提到最终一致性，那么在最终一致性中，如何处理数据不一致的情况？"

廖志伟："在最终一致性中，处理数据不一致的情况通常有以下几种方法："

1. 乐观锁：通过版本号或时间戳来判断数据是否被修改，避免冲突；
2. 悲观锁：通过加锁机制保证数据在一段时间内不会被修改，避免冲突；
3. 事件补偿：通过记录事件的方式，在需要时重新处理事件，达到数据一致性。

面试官："在分布式系统中，如何解决网络分区问题？"

廖志伟："解决网络分区问题通常有以下几种方法："

1. 负载均衡：通过负载均衡算法，将请求分发到健康的节点；
2. 选举主节点：在网络分区恢复后，通过选举算法选出新的主节点；
3. 容灾备份：在异地部署备份节点，当主节点故障时，备份节点可以接管服务。

面试官："在分布式系统中，如何保证服务的可用性？"

廖志伟："保证分布式系统的可用性通常有以下几种方法："

1. 高可用架构：通过冗余设计，提高系统的容错能力；
2. 自动故障转移：当检测到节点故障时，自动将请求转发到健康的节点；
3. 服务限流：通过限流算法，避免系统过载。

面试官："在分布式系统中，如何保证服务的安全性？"

廖志伟："保证分布式系统的安全性通常有以下几种方法："

1. 认证授权：通过用户认证和权限控制，保证系统资源的安全；
2. 加密传输：使用TLS/SSL等加密协议，保证数据传输的安全性；
3. 安全审计：记录系统操作日志，及时发现并处理安全事件。

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