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采用了分布式缓存来减轻数据库压力。那如果缓存服务器发生故障，系统会如何应对？"

廖志伟："首先，我们会通过一致性哈希算法确保缓存数据的高可用性。如果缓存服务器故障，系统会自动将数据迁移到其他健康节点。同时，我们会设置缓存预热机制，确保新节点上数据及时更新。"

面试官："那如果缓存预热速度太慢，如何提高系统性能？"

廖志伟："我们可以通过以下几种方式提高缓存预热速度：1. 提前加载热点数据，减少预热时间；2. 使用缓存穿透策略，如布隆过滤器，避免缓存大量无效请求；3. 采用缓存预热脚本，利用空闲时间批量加载数据。"

面试官："如果业务场景中存在热点数据，如何解决缓存雪崩问题？"

廖志伟："针对热点数据，我们可以采用以下措施：1. 设置热点数据缓存预热时间，确保数据及时更新；2. 使用缓存穿透策略，如布隆过滤器，避免缓存大量无效请求；3. 针对热点数据，采用分布式缓存，如Redis集群，提高数据可用性。"

面试官："在分布式缓存架构中，如何保证数据一致性？"

廖志伟："为了保证数据一致性，我们可以采用以下策略：1. 使用分布式锁，防止多个节点同时修改数据；2. 使用事件总线，实现缓存与数据库的同步；3. 采用最终一致性原则，确保数据最终一致。"

面试官："那么，如果数据库发生故障，系统如何保证数据不丢失？"

廖志伟："为了保证数据不丢失，我们可以采用以下措施：1. 数据库主从复制，确保数据实时同步；2. 数据库双机热备，提高系统可用性；3. 使用消息队列，实现数据的异步处理，降低系统压力。"

面试官："在分布式系统中，如何保证消息队列的可靠性？"

廖志伟："为了保证消息队列的可靠性，我们可以采用以下措施：1. 使用持久化存储，确保消息不丢失；2. 设置消息确认机制，确保消息正确消费；3. 使用消息队列集群，提高系统可用性。"

面试官："那么，在分布式系统中，如何保证服务之间的调用可靠性？"

廖志伟："为了保证服务之间的调用可靠性，我们可以采用以下措施：1. 使用服务熔断和降级机制，防止故障传播；2. 设置超时机制，避免服务调用过长时间；3. 使用链路追踪，定位故障源头。"

面试官："最后，如何在分布式系统中进行故障排查和性能优化？"

廖志伟："在分布式系统中，我们可以通过以下方式进行故障排查和性能优化：1. 使用APM工具，监控系统性能；2. 分析日志，定位故障原因；3. 定期进行性能测试，优化系统架构。"

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