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，你在简历中提到曾优化过一次分布式数据库的读写分离架构。那如果在高并发场景下，读写分离导致大量写操作积压，这时候该如何处理？"

廖志伟："首先，我会监控数据库的写入延迟和吞吐量，判断是否真的因为写操作积压导致性能问题。如果是，我会采取以下措施："

面试官："那除了监控，具体的技术方案有哪些？"

廖志伟："我会实施以下策略："

• 增加从库数量：在读写分离架构中，增加从库的数量可以分散写操作的负载，减少单个从库的写入压力。
• 异步写入队列：在应用层引入异步写入队列，将写请求先放入队列中，然后由从库批量处理写入操作，这样可以减少实时写入请求对主库的压力。
• 缓存策略优化：优化缓存策略，对于热点数据采用更频繁的刷新策略，减少对数据库的写入请求。
• 读写分离策略调整：根据业务特点调整读写分离策略，例如，对非核心业务数据使用读缓存，减少对数据库的写操作。

面试官："如果上述方法都尝试了，但问题依旧，你还会考虑哪些方面？"

廖志伟："在这种情况下，我会考虑以下方面："

• 数据库分区：通过数据库分区将数据分散到多个分区中，每个分区对应一个从库，这样可以有效分散写操作的负载。
• 读写分离中间件优化：优化读写分离中间件，如MySQL Proxy或ProxySQL，使其能够更高效地管理读写请求。
• 数据库优化：对数据库进行优化，如调整索引策略、优化SQL语句等，减少写操作的执行时间。

面试官："那如果业务需求要求在保证数据一致性的前提下，提升写操作的吞吐量，你会如何设计解决方案？"

廖志伟："为了在保证数据一致性的同时提升写操作的吞吐量，我会考虑以下设计："

• 多版本并发控制（MVCC）：利用MVCC机制，允许多个事务同时写入，但只读取最新版本的数据，这样可以提高并发写入的能力。
• 分布式事务框架：采用分布式事务框架，如Seata，它支持跨多个数据库的事务一致性，同时优化了写操作的执行效率。
• 负载均衡：通过负载均衡技术，将写请求均匀分配到多个数据库节点上，减少单个节点的压力。

面试官："那么，在实施上述方案时，如何避免因为分布式事务而导致的性能问题？"

廖志伟："为了避免分布式事务导致的性能问题，我会采取以下措施："

• 优化事务粒度：尽量将事务粒度保持在一个合理范围内，避免大事务带来的性能瓶颈。
• 使用本地事务：对于非核心业务场景，可以采用本地事务，减少跨库事务的开销。
• 异步处理：对于一些非关键的业务操作，可以采用异步处理的方式，减少对主事务的影响。

面试官："最后，在实施这些方案的过程中，如何保证系统的高可用性和容错性？"

廖志伟："为了保证系统的高可用性和容错性，我会考虑以下措施："

• 集群部署：将数据库和应用层都部署在集群中，确保在某个节点故障时，其他节点可以接管其工作。
• 故障转移机制：实施故障转移机制，如数据库的主从切换，确保在主库故障时，从库可以迅速接管。
• 监控和告警：实施严格的监控和告警机制，确保在系统出现异常时，能够及时发现并处理。

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