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，你提到在设计高并发系统时，采用了限流和熔断机制。那么，在实际应用中，你是如何选择合适的限流策略的？"

廖志伟："在选择限流策略时，我会首先考虑业务需求。比如，对于订单系统，我可能会采用令牌桶或漏桶算法，因为它们能更好地应对突发流量。但如果是秒杀场景，我可能会使用计数器限流，因为它能够实时监控每秒的请求量。"

面试官："那么，如果你发现某个接口的响应时间突然变长，你会如何定位和解决问题？"

廖志伟："我会先通过APM工具分析请求路径，找出瓶颈所在。如果是数据库层面的，我会检查SQL语句是否优化，索引是否正确。如果是网络问题，我会检查网络延迟和带宽使用情况。"

面试官："好的，那假设数据库优化后问题依旧，你会如何考虑？"

廖志伟："如果数据库优化后问题依旧，我会考虑是否有缓存机制的问题。我会检查缓存命中率，是否有过期策略，以及缓存是否能够支持高并发访问。"

面试官："那如果缓存也有问题，你下一步会怎么做？"

廖志伟："如果缓存出现问题，我会考虑分布式系统的缓存同步问题。我会检查缓存一致性，是否有数据更新时没有及时同步到其他节点的情况。"

面试官："那么，如果你发现是数据同步问题，你如何确保数据一致性？"

廖志伟："确保数据一致性，我会采用分布式事务解决方案。比如，使用两阶段提交协议来保证事务的原子性。如果事务失败，我会进行回滚操作，确保数据状态的一致性。”

面试官："在分布式系统中，你如何处理跨节点的数据一致性问题？"

廖志伟："跨节点数据一致性，我会使用分布式锁或分布式事务。例如，利用ZooKeeper或etcd来实现分布式锁，保证在多节点环境中操作的原子性。”

面试官："那么，如果你发现分布式锁的性能瓶颈，你会如何优化？"

廖志伟："优化分布式锁性能，我会考虑锁的类型。对于读多写少的场景，我会使用乐观锁，它通过版本号来避免冲突。对于写多读少的场景，我会使用悲观锁，通过锁定资源来防止并发写操作。”

面试官："最后，如果你发现系统在高并发下依然存在问题，你会如何进行整体架构的优化？"

廖志伟："整体架构优化，我会考虑以下几个方向：一是引入微服务架构，将系统拆分为更小的服务单元，提高系统的伸缩性；二是采用负载均衡策略，如DNS轮询、IP哈希等，以分散请求压力；三是利用缓存机制，减少对后端服务的依赖，提高系统的响应速度。"

📥博主的人生感悟和目标

希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： Java程序员廖志伟

• 👉 开源项目：Java程序员廖志伟

• 🌥 哔哩哔哩：Java程序员廖志伟

• 🎏 个人社区：Java程序员廖志伟

• 🔖 个人微信号： SeniorRD

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~