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，你提到在订单系统中采用了分布式缓存Redis来提高性能。那如果Redis因为网络波动导致大量数据丢失，你会如何处理这个紧急情况？"

廖志伟："首先，我会立即启用Redis的持久化机制，确保数据可以快速恢复。接着，我会通过监控工具检查网络状况，定位故障点。然后，我会启动数据恢复流程，从备份中恢复数据。在这个过程中，我还会对系统进行压力测试，确保数据恢复后系统能够稳定运行。"

面试官："那在恢复数据的过程中，如何确保订单系统的连续性和稳定性？"

廖志伟："我会采取以下措施：1. 限制写入操作，确保数据在恢复过程中不会损坏；2. 逐步释放缓存，避免瞬间大量数据写入数据库造成压力；3. 对系统进行压力测试，确保恢复后的系统性能稳定。"

面试官："那如果Redis恢复后，发现部分订单数据与数据库不一致，你会如何处理？"

廖志伟："我会启动数据比对流程，对比订单系统中的订单数据与数据库中的数据，找出不一致的部分。然后，根据业务规则，对不一致的数据进行处理，确保数据的一致性。"

面试官："如果数据比对后发现大量数据不一致，如何快速定位问题所在？"

廖志伟："我会从以下几个方面进行分析：1. 检查订单系统的日志，找出异常操作；2. 分析Redis的监控数据，找出数据丢失的具体时间点；3. 检查数据库的备份，确定数据丢失的具体范围。通过这些分析，找出问题所在，从而解决问题。"

面试官："在数据恢复过程中，如何保证用户不会受到太大影响？"

廖志伟："我会采取以下措施：1. 优先恢复核心数据，确保订单系统的基本功能正常运行；2. 在数据恢复过程中，提供部分功能受限的提示，告知用户当前系统处于恢复状态；3. 在数据恢复完成后，进行全面的系统测试，确保所有功能正常运行。"

面试官："如果在数据恢复过程中，发现订单系统的性能下降，你会如何优化性能？"

廖志伟："我会从以下几个方面进行优化：1. 优化数据库查询，减少查询时间；2. 优化缓存策略，提高缓存命中率；3. 调整系统配置，提高系统并发处理能力。通过这些优化措施，提高订单系统的性能。"

面试官："在数据恢复过程中，如何确保系统安全？"

廖志伟："我会采取以下措施：1. 限制外部访问，防止恶意攻击；2. 对系统进行安全检查，确保没有安全隐患；3. 定期进行安全演练，提高系统的安全防护能力。通过这些措施，确保系统在数据恢复过程中的安全。"

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