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。

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面试官（架构组负责人张涛）："廖志伟，你提到在处理高并发订单系统时，使用了动态降级策略。那么，你能具体解释一下什么是动态降级，它通常用于解决什么问题吗？"

廖志伟："动态降级是指系统在检测到某些服务或资源达到预设阈值时，主动减少服务质量或关闭某些功能，以防止系统崩溃。通常用于解决资源不足导致的服务不可用问题，比如数据库连接池耗尽、缓存击穿等。”

面试官："那么，在动态降级的过程中，你如何确保用户体验不受太大影响？"

廖志伟："确保用户体验的关键在于合理设置降级的粒度和时机。比如，我们可以针对非核心功能进行降级，而核心交易仍然保证高可用性。另外，通过前端灰度开关，可以逐步向用户推出降级方案，观察用户反馈后再做调整。”

面试官："了解到动态降级可以缓解压力，那么当系统压力持续高企时，如何进一步优化系统性能？"

廖志伟："我们可以从以下几个方面优化系统性能：1) 增加系统资源，如增加服务器、数据库连接数等；2) 优化代码，减少不必要的数据库访问和计算；3) 优化数据库性能，如索引优化、查询优化等；4) 引入缓存机制，减轻数据库压力。”

面试官："缓存机制听起来是个好办法，那么如何设计缓存策略以减少对数据库的访问呢？"

廖志伟："设计缓存策略时，首先要明确热点数据。针对热点数据，我们可以采用以下几种策略：1) 使用本地缓存，如Redis、Memcached等；2) 分布式缓存，如Memcached Cluster、Redis Cluster等；3) 缓存失效策略，如定时失效、LRU算法等。”

面试官："了解了缓存策略，那么在实际应用中，如何保证缓存的一致性呢？"

廖志伟："保证缓存一致性可以通过以下几种方式：1) 写入时，先将数据更新到数据库，然后再更新缓存；2) 删除时，先删除缓存，再删除数据库中的数据；3) 使用发布/订阅机制，当数据更新时，通知相关服务更新缓存。”

面试官："那么，在实际开发过程中，如何监控和评估缓存效果呢？"

廖志伟："监控和评估缓存效果可以通过以下几种方式进行：1) 统计缓存命中率，分析缓存数据的使用情况；2) 监控缓存命中率变化趋势，及时发现潜在问题；3) 评估缓存对系统性能的影响，如响应时间、吞吐量等。”

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