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。

面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你提到在设计订单系统时，采用了缓存策略来提高性能。那么，在面对缓存雪崩的场景时，你是如何预防和解决的？"

廖志伟："缓存雪崩通常是由于缓存数据过期或大量缓存同时失效导致的。我会从以下几个方面来预防和解决缓存雪崩：

1. 设置合理的过期时间：避免所有缓存数据在同一时间过期，可以采用随机过期时间或者阶梯式过期策略。

2. 使用缓存预热：在系统启动时或者在高流量时，预先加载热点数据到缓存中，减少缓存失效带来的影响。

3. 缓存集群：通过缓存集群来分散热点数据，即使部分缓存失效，也不会影响到整个系统的性能。

4. 缓存穿透和缓存击穿：通过布隆过滤器或互斥锁来防止缓存穿透，以及使用互斥锁来避免缓存击穿。

5. 设置缓存穿透黑名单：对于频繁发起缓存穿透请求的IP进行限制，减少缓存穿透对系统的冲击。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证缓存数据的一致性呢？"

廖志伟："为了保证分布式系统中缓存数据的一致性，可以采用以下几种方法：

1. 发布/订阅模式：当数据更新时，发布者将更新事件发送到消息队列，订阅者监听队列中的事件并更新本地缓存。

2. 分布式锁：在更新数据时，使用分布式锁来保证同一时间只有一个进程可以操作数据，从而保证数据的一致性。

3. 数据库双写：在更新数据时，同时更新数据库和缓存，确保数据的一致性。

4. 缓存同步机制：通过缓存同步机制，如Redis的Pub/Sub功能，实现缓存数据的一致性。

5. 分布式缓存一致性框架：使用如Consul、Zookeeper等分布式缓存一致性框架，实现缓存数据的一致性。"

面试官："你提到使用分布式锁来保证数据的一致性，那么分布式锁有哪些常见的实现方式呢？"

廖志伟："分布式锁的实现方式主要有以下几种：

1. 基于数据库的分布式锁：通过数据库的行锁或表锁来实现分布式锁。

2. 基于Redis的分布式锁：使用Redis的SETNX命令来实现分布式锁。

3. 基于Zookeeper的分布式锁：使用Zookeeper的临时顺序节点来实现分布式锁。

4. 基于etcd的分布式锁：使用etcd的Raft协议来实现分布式锁。

5. 基于Kafka的分布式锁：使用Kafka的消费者组来实现分布式锁。"

面试官："在分布式系统中，如何避免分布式锁的死锁问题呢？"

廖志伟："为了避免分布式锁的死锁问题，可以采取以下措施：

1. 锁超时：设置锁的超时时间，超过超时时间仍未释放锁，则认为发生了死锁，并尝试进行锁的清理。

2. 锁顺序：按照一定的顺序获取锁，避免多个线程同时获取多个锁，从而造成死锁。

3. 锁监控：对分布式锁进行监控，及时发现并处理死锁问题。

4. 锁降级：当发生死锁时，尝试将分布式锁降级为本地锁，以解决死锁问题。

5. 锁自旋：使用自旋锁来避免频繁的锁请求，降低锁的竞争度，从而降低死锁的风险。"

面试官："你提到使用分布式缓存一致性框架，那么在使用这些框架时，需要注意哪些问题呢？"

廖志伟："在使用分布式缓存一致性框架时，需要注意以下问题：

1. 集群规模：根据业务需求选择合适的集群规模，避免集群过大导致性能下降。

2. 节点故障：合理配置节点故障转移策略，确保系统的高可用性。

3. 数据分区：合理配置数据分区策略，避免数据倾斜。

4. 网络延迟：关注网络延迟对系统性能的影响，优化网络配置。

5. 安全性：确保分布式缓存一致性框架的安全性，防止数据泄露。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证数据的一致性呢？"

廖志伟："为了保证分布式系统中数据的一致性，可以采取以下措施：

1. 分布式事务：使用分布式事务框架，如Seata，实现跨多个数据库的事务一致性。

2. 分布式缓存一致性框架：使用如Consul、Zookeeper等分布式缓存一致性框架，实现缓存数据的一致性。

3. 发布/订阅模式：通过发布/订阅模式，实现数据更新的广播和同步。

4. 分布式锁：使用分布式锁来保证数据操作的原子性。

5. 数据库双写：在更新数据时，同时更新数据库和缓存，确保数据的一致性。"

面试官："你提到使用分布式事务框架，那么在使用这些框架时，需要注意哪些问题呢？"

廖志伟："在使用分布式事务框架时，需要注意以下问题：

1. 事务性能：分布式事务可能会带来性能损耗，需要合理配置事务参数，优化事务性能。

2. 事务恢复：确保分布式事务在故障发生时能够正确恢复，避免数据不一致。

3. 事务隔离性：合理配置事务隔离级别，避免事务间的干扰。

4. 事务日志：确保事务日志的完整性和一致性，方便故障恢复。

5. 事务监控：对分布式事务进行监控，及时发现并处理问题。"

面试官："你提到使用分布式缓存一致性框架，那么在使用这些框架时，如何确保数据的一致性呢？"

廖志伟："在使用分布式缓存一致性框架时，确保数据一致性的方法如下：

1. 集群配置：合理配置集群节点，确保数据在集群中均匀分布。

2. 数据分区：合理配置数据分区策略，避免数据倾斜。

3. 数据同步：确保数据在集群节点之间同步，避免数据不一致。

4. 数据监控：对数据一致性进行监控，及时发现并处理问题。

5. 数据修复：在数据不一致的情况下，进行数据修复，确保数据的一致性。"

面试官："你提到使用分布式锁来保证数据的一致性，那么在使用分布式锁时，如何避免死锁问题呢？"

廖志伟："在使用分布式锁时，避免死锁问题的方法如下：

1. 锁超时：设置锁的超时时间，超过超时时间仍未释放锁，则认为发生了死锁，并尝试进行锁的清理。

2. 锁顺序：按照一定的顺序获取锁，避免多个线程同时获取多个锁，从而造成死锁。

3. 锁监控：对分布式锁进行监控，及时发现并处理死锁问题。

4. 锁降级：当发生死锁时，尝试将分布式锁降级为本地锁，以解决死锁问题。

5. 锁自旋：使用自旋锁来避免频繁的锁请求，降低锁的竞争度，从而降低死锁的风险。"

面试官："你提到使用分布式缓存一致性框架，那么在使用这些框架时，如何确保数据的一致性呢？"

廖志伟："在使用分布式缓存一致性框架时，确保数据一致性的方法如下：

1. 集群配置：合理配置集群节点，确保数据在集群中均匀分布。

2. 数据分区：合理配置数据分区策略，避免数据倾斜。

3. 数据同步：确保数据在集群节点之间同步，避免数据不一致。

4. 数据监控：对数据一致性进行监控，及时发现并处理问题。

5. 数据修复：在数据不一致的情况下，进行数据修复，确保数据的一致性。"

📥博主的人生感悟和目标

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： Java程序员廖志伟

• 👉 开源项目：Java程序员廖志伟

• 🌥 哔哩哔哩：Java程序员廖志伟

• 🎏 个人社区：Java程序员廖志伟

• 🔖 个人微信号： SeniorRD

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~