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，经常使用缓存来减轻数据库压力。那么，如果缓存发生故障，你通常会采取哪些措施来保障系统稳定运行呢？"

廖志伟："缓存故障首先需要确认故障类型，比如是缓存节点宕机还是缓存数据不一致。如果是节点宕机，我会先尝试重启节点。如果重启失败，我会根据业务影响程度，考虑临时切换到降级策略。"

面试官："那如果缓存数据不一致，比如缓存雪崩或者缓存穿透，你会如何应对？"

廖志伟："针对缓存雪崩，我会设置缓存预热机制，在业务高峰前手动刷新缓存，减少缓存雪崩的概率。对于缓存穿透，我会通过布隆过滤器或者白名单机制来过滤非法请求。"

面试官："那么，你如何保证缓存预热的效率？"

廖志伟："为了保证缓存预热的效率，我会根据数据的热度进行分层预热。对于热门数据，我会优先预热；对于冷门数据，我会放在后台慢慢预热。"

面试官："那么，如果业务系统中存在大量的缓存预热任务，你会如何进行管理？"

廖志伟："我会使用定时任务队列来管理缓存预热任务，比如使用Quartz或者Spring Task。这样可以根据不同的业务需求，灵活配置预热任务的时间、频率等参数。"

面试官："那么，如果缓存预热的任务执行过程中出现异常，你会如何进行监控和告警？"

廖志伟："我会使用APM工具对缓存预热任务进行监控，比如监控任务执行时间、异常情况等。一旦发现异常，立即发送告警信息，通知相关人员处理。"

面试官："那么，你如何确保缓存预热的任务不会影响到正常的业务请求？"

廖志伟："为了保证缓存预热的任务不会影响到正常的业务请求，我会使用异步执行的方式来预热缓存。比如使用消息队列，将预热任务发送到队列中，由专门的预热服务进行处理。"

面试官："那么，如果缓存预热的任务处理过程中出现瓶颈，你会如何进行优化？"

廖志伟："针对缓存预热的瓶颈，我会从以下几个方面进行优化：1. 优化数据读取方式，比如使用批处理或者并行处理；2. 调整缓存节点配置，提高缓存节点性能；3. 使用更高效的缓存预热算法，比如优先预热热门数据。"

面试官："那么，你如何保证缓存预热任务的高可用性？"

廖志伟："为了保证缓存预热任务的高可用性，我会采用分布式部署的方式，将预热任务分散到多个节点上。同时，配置故障转移机制，一旦某个节点出现故障，可以自动切换到其他节点。"

面试官："那么，在分布式系统中，你如何保证缓存的一致性？"

廖志伟："为了保证缓存的一致性，我会采用分布式锁或者一致性哈希等技术。分布式锁可以保证在更新缓存数据时，只有一个节点可以操作；一致性哈希可以保证缓存节点之间的数据分布均匀，减少缓存冲突。"

面试官："那么，如果缓存节点频繁更换，你会如何进行优化？"

廖志伟："针对缓存节点频繁更换的问题，我会采用缓存分区策略，将数据按照一定的规则分布到不同的缓存节点上。这样即使节点更换，也不会影响到整体性能。"

面试官："那么，你如何保证缓存的热点数据不被频繁更新？"

廖志伟："为了保证缓存的热点数据不被频繁更新，我会采用缓存过期策略，比如设置合理的过期时间，或者使用LRU算法淘汰不再访问的数据。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何避免缓存穿透和缓存击穿问题？"

廖志伟："为了避免缓存穿透和缓存击穿问题，我会采用布隆过滤器或者白名单机制来过滤非法请求。布隆过滤器可以用来过滤不存在的数据，白名单机制可以用来限制访问频率。"

面试官："那么，如果缓存节点之间的网络延迟较高，你会如何进行优化？"

廖志伟："针对缓存节点之间的网络延迟问题，我会采用CDN技术或者缓存复制机制来降低延迟。CDN可以将数据缓存到距离用户更近的节点上，缓存复制机制可以将数据同步到多个节点上，提高访问速度。"

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