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，你提到在设计订单系统时采用了分布式缓存来提高读取速度。那如果在高峰时段，缓存命中率下降，导致数据库压力增大，你如何应对这种情况？"

廖志伟："首先，我会通过缓存预热策略来提高缓存命中率。对于热点数据，可以在非高峰时段提前加载到缓存中。如果缓存命中率仍然不高，我会考虑以下措施："

面试官："缓存预热能完全解决命中率问题吗？如果还是不行，如何进一步优化？"

廖志伟："缓存预热是基础策略，但可能不足以解决所有问题。接下来，我会考虑以下优化措施："

1. 缓存分区策略："根据数据访问模式对缓存进行分区，将热点数据集中在更快的存储介质上，比如SSD。"

2. 缓存淘汰策略："采用LRU（最近最少使用）或LFU（最不经常使用）算法淘汰不常访问的数据，保持缓存的高效性。"

3. 动态缓存调整："根据实时访问数据，动态调整缓存大小和分区策略，以适应不同的访问模式。"

面试官："如果缓存仍然不能完全满足需求，你会考虑增加缓存层吗？"

廖志伟："如果增加缓存层能显著减轻数据库压力，我会考虑增加缓存层。但在此之前，我会评估以下因素："

1. 缓存层的成本："增加缓存层可能会增加硬件和运维成本，需要评估是否划算。"

2. 缓存一致性："如果增加缓存层，需要确保数据的一致性，避免数据不一致导致的问题。"

3. 缓存命中率："增加缓存层是否能有效提高缓存命中率，从而减轻数据库压力。"

面试官："假设我们采用了Redis作为缓存，但发现Redis持久化机制对性能有影响，你会如何解决这个问题？"

廖志伟："针对Redis持久化对性能的影响，我会考虑以下方案："

1. RDB持久化："使用RDB持久化，通过定期创建数据快照来保证数据安全，同时减少对性能的影响。"

2. AOF持久化："如果对数据安全性要求较高，可以考虑使用AOF持久化，但要注意它会消耗更多的磁盘空间和I/O资源。"

3. 延迟持久化："调整Redis的持久化策略，使其在内存使用率达到一定阈值时进行持久化，减少对性能的干扰。"

面试官："如果系统中的数据量非常大，缓存管理变得复杂，你会如何简化这个过程？"

廖志伟："面对大量数据，我会通过以下方式简化缓存管理："

1. 缓存抽象层："设计一个缓存抽象层，隐藏底层数据存储细节，使得缓存操作更加简单和一致。"

2. 缓存监控和自动调优："引入缓存监控工具，实时跟踪缓存命中率、命中率变化趋势等，并根据监控结果自动调整缓存策略。"

3. 缓存数据分区："将缓存数据按照访问频率、业务类型等进行分区，简化缓存管理，提高缓存效率。"

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