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，你在简历中提到你的系统使用了微服务架构。那么，在微服务架构下，如何处理服务之间的通信问题，尤其是当服务之间网络延迟较高时？"

廖志伟："首先，我们会采用消息队列来解耦服务之间的直接调用，这样即使网络延迟较高，服务之间的通信也不会受到影响。同时，我们还会使用服务发现机制，确保服务之间的动态注册和发现，从而提高系统的可用性和容错性。"

面试官："那么，如果消息队列因为某种原因出现了故障，如何保证消息的可靠传输呢？"

廖志伟："为了保证消息的可靠传输，我们会实现消息的持久化存储，确保在队列服务出现故障时，消息不会丢失。此外，我们还会在发送和接收消息时实现确认机制，确保消息被正确处理。"

面试官："了解了，那如果服务之间需要实时通信，如何处理这种情况？"

廖志伟："对于实时通信，我们可以使用WebSocket或者长轮询等技术，这些技术能够提供全双工的通信通道，使得服务之间能够实时交换数据。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何确保数据的一致性呢？"

廖志伟："确保数据一致性通常需要考虑分布式事务。我们可以采用两阶段提交（2PC）或者三阶段提交（3PC）协议来确保事务的原子性。另外，还可以通过分布式锁来同步不同服务之间的操作，确保数据的一致性。"

面试官："在分布式锁的实现上，除了Redisson，还有哪些选择？"

廖志伟："除了Redisson，还有ZooKeeper和etcd等分布式协调服务。ZooKeeper通过临时顺序节点实现分布式锁，而etcd则是基于Raft协议，提供了强一致性的保证。"

面试官："那如果系统需要处理大量的并发请求，如何进行限流呢？"

廖志伟："限流可以通过多种方式实现，比如使用令牌桶算法或者漏桶算法。在服务网关层，可以使用像Sentinel这样的限流组件，基于规则进行流量控制。"

面试官："那么，当限流后，如何处理用户的排队等待问题呢？"

廖志伟："处理排队等待问题，可以通过以下几种方式：一是增加服务器的处理能力，二是使用队列来缓冲请求，三是优化服务逻辑减少处理时间，四是提供降级服务，让用户等待时间更长时能够得到一些补偿，比如提供静态资源或者简化版的操作流程。"

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