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，你提到在处理大数据量时，经常使用缓存来减轻数据库压力。那么，如果缓存层出现了热点数据问题，你会如何解决？"

廖志伟："首先，我会通过分析访问频率和访问模式，确定热点数据的位置。然后，可以使用缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的策略来缓解问题。例如，对于缓存穿透，可以采用布隆过滤器来过滤非法请求；缓存雪崩则可以通过设置不同的过期时间来分散热点数据；缓存击穿则可以通过设置热点数据的永不过期策略来解决。"

面试官："那如果布隆过滤器误判了，导致正常请求被过滤掉，怎么办？"

廖志伟："这种情况可以设置一个布隆过滤器的误判阈值，当误判率超过这个阈值时，启动备用策略，比如将请求转发到数据库。同时，可以定期对布隆过滤器进行更新，以适应数据的变化。"

面试官："如果数据量很大，缓存更新成本很高，你有什么建议？"

廖志伟："可以考虑使用缓存分区策略，将缓存数据分散到多个节点，这样更新某个节点的缓存时，只会影响到该节点上的数据。另外，可以使用缓存预热技术，在系统启动时就将热点数据加载到缓存中，减少更新成本。"

面试官："那如果缓存分区和数据预热都做了，但系统还是出现性能瓶颈，怎么办？"

廖志伟："这时候可以考虑使用分布式缓存解决方案，如Redis Cluster。它可以将数据分散到多个节点，提高数据访问的并发能力。同时，也可以考虑使用缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的综合策略，以应对各种缓存问题。"

面试官："那么，分布式缓存的数据一致性问题如何解决？"

廖志伟："分布式缓存的数据一致性问题可以通过多种方式解决，如使用缓存锁、缓存队列、分布式事务等。例如，可以使用缓存锁来保证同一时间只有一个节点可以更新数据；使用缓存队列来保证数据更新的顺序性；使用分布式事务来保证数据的一致性。"

面试官："最后，如果你发现分布式缓存仍然存在性能瓶颈，你会如何优化？"

廖志伟："首先，我会分析性能瓶颈的具体原因，是网络延迟、磁盘I/O、CPU资源还是内存带宽。然后，根据具体原因进行优化，比如增加节点、优化缓存配置、使用更快的存储设备等。同时，也可以考虑使用缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的综合策略，以应对各种缓存问题。"

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