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、CSDN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。

个人编著书籍

• 《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）：简体字版链接、繁体字版链接

• 《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（进阶篇）：https://item.jd.com/14616418.html

• 《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（架构篇）：待上架

• 《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》：待上架

第一轮：流量洪峰下的生存法则

面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你在简历中提到曾经设计过一个日均10亿次调用的订单系统。那我们假设一下，如果在大促期间，瞬时下单量突破了50万QPS，我们的数据库连接池出现了耗尽告警，你作为架构师，会如何从技术链的角度来解决这个问题？"

廖志伟："首先，我会通过APM工具来查看慢查询，看看是否存在未命中索引的全表扫描，比如优惠券核销时的JOIN操作。然后，我会检查线程池的配置，如果默认连接数是200，当流量达到300%时是否会触发拒绝策略。最后，我还会排查是否存在事务泄漏，特别是在@Transactional注解嵌套使用时，容易引发长事务。"

面试官："明白了，那如果确认是真实流量冲击，我们又不打算扩容，如何在不影响用户体验的情况下保障核心链路呢？"

廖志伟："我会启动三级熔断预案。首先，客户端可以动态降级，比如对非VIP用户隐藏促销弹窗。其次，网关层可以基于Sentinel的热点参数限流，针对SKU维度进行限流。最后，服务层可以将库存预扣服务迁移到独立线程池，避免拖垮整个Tomcat。"

第二轮：连环故障的蝴蝶效应

面试官："限流之后，客服反馈说有很多用户投诉付款失败，日志显示分布式锁超时了。这种情况你怎么定位问题呢？"

廖志伟："这涉及到Redisson看门狗机制的失效场景。我会检查GC日志，看看是否有Full GC导致STW超时，导致锁误释放。同时，我也会排查网络分区风险，比如ZooKeeper临时节点的心跳检测是否受交换机抖动影响。还有，时钟漂移问题也不能忽视，NTP服务器同步间隔过大可能导致锁提前过期。"

面试官："如果我们改用etcd实现分布式锁，与Redis方案相比，有哪些优劣？"

廖志伟："etcd基于Raft协议，具有强一致性优势，但相应延迟会增加。写入性能上，Redis单节点可以达到10w+/s，而etcd集群大约是1w+/s。适用场景上，etcd适合配置管理，而Redis适合高频次锁竞争。容灾成本上，etcd需要奇数节点部署，运维复杂度更高。"

第三轮：技术决策的哲学思考

面试官："你在技术方案中多次提到最终一致性，但如果财务要求资金操作必须强一致，我们该如何处理呢？"

廖志伟："这需要分层设计。核心交易层可以采用TCC模式加事务状态表，比如支付宝的XTS架构。外围业务层可以使用MQ事务消息加本地事件表。对账补偿层可以建立定时核对任务，修复状态不一致。但要注意CAP的权衡，强一致必然导致可用性下降。"

面试官："如果产品方坚持要为了用户体验放弃数据准确性，作为架构师，你该如何应对？"

廖志伟："这需要建立技术红线意识。比如，用生产故障案例教育团队，设计双层验收机制，架构评审委员会加核心业务SLA公示。还可以开发降级演练工具，比如ChaosBlade模拟数据不一致场景。"

第四轮：分布式系统的挑战

面试官："在分布式系统中，如何处理跨服务的事务一致性？"

廖志伟："跨服务的事务一致性可以通过分布式事务解决方案来实现，比如Seata。它通过两阶段提交协议来保证事务的原子性。"

面试官："那如果服务之间存在依赖关系，如何保证服务的顺序执行？"

廖志伟："可以通过消息队列来实现服务的顺序执行。比如使用Kafka或者RabbitMQ，确保消息的顺序性，从而保证服务的顺序执行。"

第五轮：性能优化的艺术

面试官："在优化系统性能时，你通常会从哪些方面入手？"

廖志伟："优化系统性能时，我会从以下几个方面入手：数据库优化、缓存策略、代码优化、网络优化、硬件升级等。"

面试官："你能举例说明一下如何通过代码优化来提升性能吗？"

廖志伟："当然可以。比如，使用缓存来减少数据库的访问次数，使用异步编程来提高系统的响应速度，使用批处理来减少网络传输的数据量等。"

第六轮：安全防护的堡垒

面试官："在系统设计中，如何保证系统的安全性？"

廖志伟："保证系统的安全性需要从多个方面入手：网络安全、数据安全、身份认证、访问控制、安全审计等。"

面试官："你能具体谈谈如何实现访问控制吗？"

廖志伟："访问控制可以通过权限管理来实现。比如，使用RBAC（基于角色的访问控制）或者ABAC（基于属性的访问控制）来控制用户对资源的访问。"

第七轮：持续集成与持续部署

面试官："持续集成和持续部署（CI/CD）在软件开发中扮演着重要角色，你能谈谈CI/CD的优势吗？"

廖志伟："CI/CD的优势在于提高开发效率、缩短发布周期、减少人工干预、保证代码质量等。通过自动化构建、测试和部署，可以大大提高软件开发的效率和质量。"

面试官："你熟悉哪些CI/CD工具？"

廖志伟："我熟悉Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具。"

第八轮：云原生技术的应用

面试官："云原生技术近年来备受关注，你能谈谈云原生技术的优势吗？"

廖志伟："云原生技术的优势在于容器化、微服务、动态管理、服务网格等。它可以帮助企业快速构建、部署和扩展应用程序，提高系统的可扩展性和可靠性。"

面试官："你熟悉哪些云原生技术？"

廖志伟："我熟悉Docker、Kubernetes、Istio等云原生技术。"

第九轮：数据治理的挑战

面试官："数据治理是当前企业面临的重要挑战之一，你能谈谈数据治理的重要性吗？"

廖志伟："数据治理的重要性在于确保数据的准确性、完整性和安全性。通过数据治理，可以提升数据质量，降低数据风险，提高数据价值。"

面试官："你熟悉哪些数据治理工具和技术？"

廖志伟："我熟悉DataGovernance、Talend、Informatica等数据治理工具和技术。"

第十轮：未来趋势的洞察

面试官："你认为未来技术发展趋势是什么？"

廖志伟："未来技术发展趋势包括人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等。这些技术将推动各行各业的发展，为企业带来新的机遇和挑战。"

面试官："你对这些技术有哪些见解？"

廖志伟："我对这些技术的见解是，它们将相互融合，形成新的应用场景和商业模式。企业需要紧跟技术发展趋势，不断创新，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。"

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