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，你提到在设计订单系统时使用了缓存来减轻数据库压力，那么在缓存雪崩的情况下，你是如何避免系统崩溃的？"

廖志伟："缓存雪崩通常是由于热点key过期同时触发大量请求造成的。我会从以下几个角度来避免这种情况："

面试官："那如果热点key非常多，单靠缓存预热能解决吗？"

廖志伟："缓存预热确实能减少雪崩的概率，但对于大量热点key，还需要结合以下策略："

面试官："那如果还是出现了缓存雪崩，你会如何快速定位问题呢？"

廖志伟："我会通过监控工具实时观察缓存命中率，一旦发现异常，立即检查日志，查找热点key，并针对性地处理。"

面试官："在处理完缓存雪崩后，如何防止未来再次发生？"

廖志伟："为了避免缓存雪崩的再次发生，我会实施以下措施："

面试官："那么在分布式系统中，如何保证缓存的一致性呢？"

廖志伟："保证分布式系统中的缓存一致性，通常会采用以下几种策略："

面试官："在分布式事务中，如果涉及到跨多个服务的数据操作，你会如何设计事务的补偿机制？"

廖志伟："对于跨服务的数据操作，我会采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式来设计事务的补偿机制，确保数据的一致性。"

面试官："那么在分布式系统中，如何保证数据的一致性和可用性呢？"

廖志伟："为了保证分布式系统中的数据一致性和可用性，我会采用以下措施："

面试官："在分布式系统中，如何应对网络分区问题？"

廖志伟："网络分区是分布式系统中常见的问题，我会通过以下策略来应对："

面试官："在分布式系统中，如何保证服务的高可用性？"

廖志伟："为了保证分布式系统中的服务高可用性，我会实施以下措施："

面试官："在分布式系统中，如何优化服务间的调用延迟？"

廖志伟："优化服务间的调用延迟，我会从以下几个方面入手："

面试官："在分布式系统中，如何处理负载均衡问题？"

廖志伟："处理分布式系统中的负载均衡问题，我会采取以下策略："

面试官："那么在分布式系统中，如何进行服务治理？"

廖志伟："分布式系统的服务治理是一个复杂的过程，我会通过以下方式进行服务治理："

面试官："最后，在分布式系统中，如何进行性能监控和调优？"

廖志伟："分布式系统的性能监控和调优，我会通过以下步骤进行："

通过以上追问，面试官不仅深入了解了廖志伟对分布式系统各个方面的理解和应对策略，也展示了他在技术决策和系统设计方面的哲学思考。

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