互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-07 06:19:31 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： java 八股文面试求职 Java

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📕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。

Java程序员廖志伟

第一轮：流量洪峰下的生存法则

面试官（架构组负责人张涛）："你在简历中提到设计过日均10亿次调用的订单系统。假设大促期间瞬时下单量突破50万QPS，系统出现数据库连接池耗尽告警，此时从技术链角度应该如何破局？"

廖志伟："首先，我会通过APM工具查看慢查询，找出是否存在未命中索引的全表扫描。比如优惠券核销时的JOIN操作可能会引起这样的问题。接着，我会检查线程池配置，确保连接数足够应对突发流量。最后，排查事务泄漏，特别是@Transactional注解嵌套使用时可能引发的长事务。"

面试官："那如果确认是真实流量冲击，如何在不扩容的情况下保障核心链路呢？"

廖志伟："我会启动三级熔断预案。首先是客户端动态降级，对非VIP用户隐藏促销弹窗。然后是网关层熔断，基于Sentinel的热点参数限流，针对SKU维度进行限流。最后是服务层隔离，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："限流后客服反馈大量用户投诉付款失败，日志显示分布式锁超时，此时如何定位？"

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，看看是否发生了Full GC导致STW超时，锁被误释放。同时，也会排查网络分区风险，以及ZooKeeper临时节点的心跳检测是否受交换机抖动影响。还有，时钟漂移问题也是需要关注的，NTP服务器同步间隔过大可能导致锁提前过期。"

面试官："如果改用etcd实现分布式锁，与Redis方案相比有何优劣？"

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。写入性能方面，Redis单节点可达10w+/s，而etcd集群1w+/s。适用场景上，etcd适合配置管理，Redis适合高频次锁竞争。容灾成本方面，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强调最终一致性，如果财务要求资金操作必须强一致，如何处理？"

廖志伟："这需要分层设计。核心交易层可以采用TCC模式+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+本地事件表。对账补偿层则建立定时核对任务，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："如果产品坚持要为了用户体验放弃数据准确性，作为架构师如何应对？"

廖志伟："这需要建立技术红线意识。用生产故障案例教育团队，比如某电商因订单丢失导致的集体诉讼。设计双层验收机制，架构评审委员会+核心业务SLA公示。开发降级演练工具，比如ChaosBlade模拟数据不一致场景。"

第四轮：分布式事务的挑战

面试官："你在简历中提到参与过分布式事务的设计，那么在分布式系统中，如何解决事务的一致性问题呢？"

廖志伟："在分布式系统中，事务的一致性问题通常通过两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）来解决。2PC是将事务分为两个阶段：准备阶段和提交阶段。3PC则是在2PC的基础上增加了预提交阶段。这两种方案各有优缺点，需要根据具体场景进行选择。"

第五轮：微服务架构的演进

面试官："你提到在微服务架构中，服务之间的通信是一个关键问题。那么，如何设计服务之间的通信机制呢？"