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，你在简历中提到参与过一次大规模的数据库迁移。当时迁移了数十亿条数据，并且要求在不停机的情况下完成，这是如何做到的？"

廖志伟："首先，我们采用了并行迁移的方式，将数据分批迁移。具体操作是，使用多线程或多进程的方式，同时对不同的数据分片进行迁移。同时，我们还使用了读写分离的策略，将迁移过程对线上服务的影响降到最低。"

面试官："那么，在迁移过程中如何保证数据的一致性呢？"

廖志伟："为了保证数据一致性，我们在迁移过程中使用了两阶段提交协议。第一阶段，将源数据库中的数据更新操作同步到目标数据库，并标记为未提交状态。第二阶段，将未提交状态的数据更新操作应用到线上服务，确保数据一致性。"

面试官："了解了，那如果在迁移过程中发现数据错误，该如何处理？"

廖志伟："一旦发现数据错误，我们首先会暂停迁移操作，然后通过比对源数据和目标数据来定位错误。对于已迁移的数据，如果错误可以修正，我们会进行修正；如果错误无法修正，我们会将错误数据回滚到源数据库。"

面试官："那如果在迁移过程中遇到了性能瓶颈，该如何解决？"

廖志伟："针对性能瓶颈，我们会先通过性能分析工具定位瓶颈所在。如果瓶颈是网络带宽不足，我们会考虑优化网络配置或增加带宽。如果瓶颈是数据库性能，我们会通过优化SQL语句、调整数据库配置或增加数据库节点来解决。"

面试官："了解了，那么在迁移过程中，如何处理并发请求和数据更新？"

廖志伟："在迁移过程中，我们采用了双活架构。一方面，我们将线上服务的请求流量导向源数据库，确保数据的一致性。另一方面，我们同步更新目标数据库，确保迁移过程中数据的一致性。对于并发请求和数据更新，我们通过分布式锁来保证数据的一致性和原子性。"

面试官："那么，在迁移完成后，如何进行验证？"

廖志伟："迁移完成后，我们会对源数据库和目标数据库进行全面的比对，包括数据量、数据结构、数据内容等。如果比对结果一致，说明迁移成功。同时，我们还会进行一系列的功能测试，确保迁移后的系统可以正常运行。"

面试官："很好，那么在迁移过程中，如何保证数据的安全性？"

廖志伟："为了保证数据的安全性，我们在迁移过程中采用了加密技术，对数据进行加密处理。同时，我们还对迁移过程进行了审计，确保数据的完整性和安全性。"

面试官："了解了，那么在迁移过程中，如何保证迁移的稳定性？"

廖志伟："为了保证迁移的稳定性，我们在迁移过程中对关键操作进行了监控，一旦发现异常，立即进行干预。同时，我们还设置了迁移的阈值，一旦达到阈值，立即暂停迁移，确保迁移过程的稳定性。"

面试官："非常好，廖志伟，你的回答让我很满意。最后一个问题，你在迁移过程中如何保证系统的可用性？"

廖志伟："为了保证系统的可用性，我们在迁移过程中采用了无感迁移的方式。具体来说，我们将迁移过程封装成一个服务，通过服务化的方式实现数据的迁移。在迁移过程中，线上服务仍然可以正常访问源数据库，确保系统的可用性。"

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