互联网大厂java求职者面试

我是廖志伟

于 2025-06-11 07:16:42 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： java 八股文面试求职 Java

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📕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。

Java程序员廖志伟

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缓存策略来提高性能。能否具体说明一下，在系统面临高并发时，如何通过缓存来优化数据库压力？"

廖志伟："当然可以。在高并发场景下，我们通常会采用Redis等缓存系统来减轻数据库压力。具体做法是，将频繁访问且不经常变动的数据存储在缓存中，例如商品信息和用户信息。当用户请求这些数据时，首先从缓存中获取，如果缓存中没有，再从数据库中读取并更新缓存。这样，数据库的读取压力会大大减轻。"

面试官："那如果缓存中的数据更新了，如何保证缓存和数据库的一致性呢？"

廖志伟："为了保证缓存和数据库的一致性，我们可以采用以下几种策略："

缓存更新策略：当数据库中的数据更新时，同时更新缓存中的数据。这可以通过数据库触发器或应用层逻辑来实现。
缓存失效策略：当数据库中的数据被删除时，同时使缓存中的对应数据失效。这可以通过定时任务或事件监听来实现。
缓存穿透策略：对于数据库中不存在的数据，通过缓存穿透策略来避免对数据库的直接查询。例如，可以使用布隆过滤器来过滤掉不存在的数据。

面试官："那如果缓存系统出现故障，会对系统造成什么影响？如何应对这种风险？"

廖志伟："如果缓存系统出现故障，可能会导致以下影响："

性能下降：缓存失效后，系统需要从数据库中读取数据，这会导致性能下降。
数据不一致：在缓存和数据库更新不同步的情况下，可能会出现数据不一致的情况。

为了应对这种风险，我们可以采取以下措施："

数据备份：定期备份数据库，以便在缓存系统故障时能够快速恢复数据。
降级策略：在缓存系统故障时，可以采取降级策略，例如减少对缓存的依赖，降低系统负载。
监控和告警：实时监控缓存系统的运行状态，一旦发现异常，及时报警并进行处理。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何保证缓存的一致性和可用性？"

廖志伟："在分布式系统中，保证缓存的一致性和可用性是一个挑战。以下是一些常见的策略："

分布式缓存：使用分布式缓存系统，如Redis Cluster，可以提供更高的可用性和分区容错性。
缓存一致性协议：采用缓存一致性协议，如Paxos或Raft，来保证多个节点上的缓存数据一致性。
本地缓存：在应用层实现本地缓存，以减少对远程缓存系统的依赖。
故障转移和恢复：在分布式缓存系统中，实现故障转移和恢复机制，确保在节点故障时系统仍能正常运行。

面试官："那么，在分布式系统中，如何实现分布式锁？"

廖志伟："在分布式系统中，实现分布式锁可以保证多个进程或线程在访问共享资源时的一致性。以下是一些常用的分布式锁实现方式："

基于Redis的分布式锁：使用Redis的SETNX命令实现分布式锁。当尝试获取锁时，如果键不存在，则将其设置为指定的值并设置过期时间。
基于ZooKeeper的分布式锁：使用ZooKeeper的临时顺序节点实现分布式锁。通过监听节点的创建和删除事件来控制锁的获取和释放。
基于etcd的分布式锁：使用etcd的Raft协议实现分布式锁。通过在etcd中创建临时节点来控制锁的获取和释放。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何处理分布式事务？"

廖志伟："在分布式系统中，处理分布式事务需要考虑数据一致性和系统可用性。以下是一些常见的分布式事务处理方法："

两阶段提交（2PC）：将事务分为两个阶段，准备阶段和提交阶段。在准备阶段，协调者询问所有参与者是否准备好提交事务。在提交阶段，协调者根据参与者的响应来决定是否提交事务。
三阶段提交（3PC）：改进了2PC的缺点，将提交阶段分为三个子阶段，以减少阻塞和等待时间。
TCC模式：将事务分为三个阶段：尝试（Try）、确认（Confirm）和补偿（Compensate）。每个阶段都保证数据的一致性和系统可用性。
分布式事务框架：使用分布式事务框架，如Seata，来简化分布式事务的处理。

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证数据一致性和系统可用性？"

廖志伟："在分布式系统中，保证数据一致性和系统可用性是一个重要的挑战。以下是一些常用的策略："

一致性哈希：通过一致性哈希算法将数据均匀分布到多个节点上，以减少数据迁移和节点故障的影响。
分区容错性：将数据存储在多个分区中，以实现故障隔离和数据恢复。
副本机制：在多个节点上存储数据的副本，以实现数据冗余和故障恢复。
负载均衡：通过负载均衡技术将请求分配到多个节点上，以实现系统的高可用性。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何处理网络分区问题？"

廖志伟："在分布式系统中，网络分区问题是一个常见的问题。以下是一些处理网络分区问题的策略："

故障转移：当检测到网络分区时，将服务迁移到其他可用区域。
断路器模式：在网络分区或服务故障时，使用断路器模式来隔离故障，并允许系统进行降级处理。
选举机制：在网络分区时，通过选举机制选择新的领导者来恢复服务。
一致性协议：使用一致性协议，如Raft或Paxos，来确保数据的一致性和系统可用性。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何处理分布式部署和扩展问题？"

廖志伟："在分布式系统中，分布式部署和扩展是一个重要的挑战。以下是一些处理分布式部署和扩展问题的策略："

容器化技术：使用容器化技术，如Docker和Kubernetes，来实现分布式服务的自动化部署和扩展。
服务网格：使用服务网格，如Istio，来简化分布式服务的通信和治理。
微服务架构：采用微服务架构将系统拆分为多个独立的服务，以实现服务的独立部署和扩展。
水平扩展：通过增加更多节点来提高系统的吞吐量和处理能力。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何处理数据一致性问题？"

廖志伟："在分布式系统中，数据一致性问题是一个重要的挑战。以下是一些处理数据一致性的策略："

一致性模型：选择合适的一致性模型，如强一致性、最终一致性或因果一致性。
分布式事务框架：使用分布式事务框架，如Seata，来保证分布式事务的数据一致性。
一致性协议：使用一致性协议，如Raft或Paxos，来确保数据的一致性和系统可用性。
分布式缓存：使用分布式缓存系统，如Redis Cluster，来保证数据的一致性和系统可用性。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何处理分布式事务的协调问题？"

廖志伟："在分布式系统中，分布式事务的协调是一个重要的挑战。以下是一些处理分布式事务协调问题的策略："

两阶段提交（2PC）：将事务分为两个阶段，准备阶段和提交阶段。在准备阶段，协调者询问所有参与者是否准备好提交事务。在提交阶段，协调者根据参与者的响应来决定是否提交事务。
三阶段提交（3PC）：改进了2PC的缺点，将提交阶段分为三个子阶段，以减少阻塞和等待时间。
TCC模式：将事务分为三个阶段：尝试（Try）、确认（Confirm）和补偿（Compensate）。每个阶段都保证数据的一致性和系统可用性。
分布式事务框架：使用分布式事务框架，如Seata，来简化分布式事务的协调问题。

面试官："了解了。那么，在分布式系统中，如何处理分布式缓存的一致性问题？"

廖志伟："在分布式系统中，分布式缓存的一致性问题是一个重要的挑战。以下是一些处理分布式缓存一致性的策略："