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，采用了服务拆分来降低单点压力。那么，在拆分过程中，如何确保服务的稳定性，防止因某个服务的异常而影响整个系统？"

廖志伟："确保服务稳定性，我会从以下几个方面入手："

面试官："具体来说，你能详细谈谈如何监控和预警服务稳定性吗？"

廖志伟："首先，我会使用Prometheus等监控工具来收集关键性能指标，比如服务响应时间、错误率等。对于异常值，可以设置告警阈值，一旦超出阈值，立即通知开发人员。"

面试官："那如果告警触发，如何快速定位问题根源？"

廖志伟："这需要结合日志分析。通过日志聚合工具如ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）来分析日志，找出异常行为的模式。比如，如果发现某个服务响应时间突然增加，可以进一步查看该服务的请求日志，定位具体请求或用户行为。”

面试官："那如果某个服务频繁触发告警，你会如何优化它？"

廖志伟："首先，我会检查代码逻辑是否有性能瓶颈，如循环、递归等。其次，评估数据库查询是否优化，避免全表扫描。另外，可以考虑引入缓存机制，减少数据库访问次数。”

面试官："在优化过程中，如何保证系统平滑过渡？"

廖志伟："我会采用灰度发布的方式，逐步将流量切换到优化后的服务。这样可以观察优化效果，同时减少对生产环境的影响。”

面试官："那么，如果优化后的服务仍然出现性能问题，你会如何定位和解决？"

廖志伟："在这种情况下，我会使用分布式追踪工具，如Zipkin或Jaeger，来分析请求在整个系统中的流转过程，找出性能瓶颈所在。然后，针对性地进行优化，比如调整数据库索引、优化业务逻辑等。”

面试官："在服务拆分过程中，如何保证数据一致性？"

廖志伟："保证数据一致性，我会采用分布式事务解决方案，如Seata。通过两阶段提交协议，确保在分布式环境下，多个服务协同操作时，要么全部成功，要么全部回滚。”

面试官："那如果业务场景复杂，如何设计合适的分布式事务策略？"

廖志伟："这需要根据业务场景来设计。对于简单的场景，可以使用两阶段提交；对于复杂的场景，可能需要引入TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，将事务拆分为三个步骤，确保最终状态的一致性。”

面试官："那么，在分布式系统中，如何处理网络分区问题？"

廖志伟："网络分区问题可以通过设计容错机制来解决。比如，采用多活部署，确保即使某些节点出现故障，系统仍能正常运行。此外，使用一致性哈希算法来分配数据，减少因网络分区导致的数据倾斜问题。”

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证数据安全？"

廖志伟："保证数据安全，需要从以下几个方面入手：数据加密、访问控制、备份恢复等。对于敏感数据，采用加密存储和传输；对于访问控制，设置合理的权限策略；对于备份恢复，定期进行数据备份，确保数据安全。”

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证服务的可用性？"

廖志伟："保证服务的可用性，需要从以下几个方面入手：高可用架构、负载均衡、故障转移等。采用集群部署，确保服务的高可用性；通过负载均衡算法，合理分配请求；在故障发生时，能够快速进行故障转移。”

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