互联网大厂Java求职面试：高并发弹幕系统设计与分布式事务处理3
互联网大厂Java求职面试：高并发弹幕系统设计与分布式事务处理3
第一轮提问：架构设计与性能优化
技术总监（严肃）：郑薪苦，假设你负责一个直播平台的高并发弹幕系统，你会如何设计架构？
郑薪苦（挠头）：我先想想…大概就是用消息队列吧，比如Kafka，然后分片存储弹幕数据，再用Redis缓存热门直播间弹幕，这样就不会卡顿了。
技术总监（点头）：不错，但具体怎么保证消息不丢失？
郑薪苦（拍脑袋）：啊！对了，Kafka的副本机制可以防止数据丢失，而且生产者确认机制也很重要，比如设置acks=1或者all。
技术总监（微笑）：很好，那如果弹幕量突然暴涨，你如何应对？
郑薪苦（兴奋）：可以用动态扩容，比如Kafka自动扩展分区，或者用Spring Cloud的弹性伸缩功能，让服务自动增加实例。
技术总监（满意）：继续问，如果你使用Redis集群，如何避免缓存穿透和雪崩？
郑薪苦（自信）：可以用布隆过滤器拦截非法请求，同时给热点数据设置随机过期时间，避免同时失效。
技术总监（点头）：看来你对高并发系统有基本理解，接下来我们进入第二轮。
第二轮提问：系统实现与容错设计
技术总监（认真）：在你的弹幕系统中，如何确保消息的顺序性？
郑薪苦（思考）：如果弹幕是按时间顺序发送的，Kafka的分区和偏移量可以保证顺序性。不过如果多个分区的话，可能会乱序。
技术总监（追问）：那你怎么解决这个问题？
郑薪苦（挠头）：可能需要把同一个用户的所有弹幕发到同一个分区，或者用Flink做窗口处理，确保顺序。
技术总监（点头）：不错，那你如何设计一个分布式事务来保障弹幕发送和数据库写入的一致性？
郑薪苦（愣住）：这个…我之前用过Seata，它支持TCC模式，可以在本地事务提交前进行补偿。
技术总监（微笑）：那你有没有考虑过最终一致性？
郑薪苦（恍然大悟）：哦！对，可以用异步消息的方式，先写入消息队列，再由消费者异步处理，这样即使失败也能重试。
技术总监（满意）：好，第三轮我们来聊聊性能调优。
第三轮提问：性能调优与生产实践
技术总监（严肃）：你在实际部署中遇到过哪些性能瓶颈？
郑薪苦（叹气）：最头疼的是Kafka的吞吐量不够，特别是高峰期，有时候消息积压严重。
技术总监（追问）：你是怎么解决的？
郑薪苦（得意）：我优化了Kafka的参数，比如提高num.io.threads和replica.fetch.wait.max.ms，还加了批量发送。
技术总监（点头）：那你有没有用过JVM调优？
郑薪苦（认真）：当然，我会调整堆大小、GC策略，比如用G1收集器，减少Full GC的频率。
技术总监（微笑）：最后一个问题，你在项目中是否使用过监控工具？
郑薪苦（自信）：用了Prometheus + Grafana，还有Jaeger做分布式追踪，能实时看到系统的性能指标。
技术总监（满意）：非常好，今天就到这里。郑薪苦，你先回去等通知吧。
标准答案详解
弹幕系统设计
- 架构设计：采用Kafka作为消息中间件，支撑高并发；使用Redis缓存高频弹幕，提升响应速度；通过Spring Boot搭建微服务，结合Spring Cloud实现服务发现和配置管理。
- 核心源码分析：Kafka的分区机制、副本同步逻辑、消费者组的消费方式。
- 应用案例：某直播平台通过Kafka+Redis架构，日均处理千万级弹幕，平均延迟低于200ms。
- 常见陷阱：消息重复消费、顺序性问题、缓存穿透、雪崩、击穿。
- 优化方向：使用布隆过滤器、限流降级、异步刷盘、合理设置超时和重试机制。
分布式事务处理
- 技术原理：基于Seata的TCC模式，分为Try、Confirm、Cancel三个阶段，保证事务最终一致性。
- 代码示例：
@TwoPhaseBusinessAction(name = "sendDanmu")
public boolean prepare(BusinessActionContext ctx) {
// Try阶段，执行本地事务，预留资源
return true;
}
@Commit
public boolean commit(BusinessActionContext ctx) {
// Confirm阶段，真正提交事务
return true;
}
@Rollback
public boolean rollback(BusinessActionContext ctx) {
// Cancel阶段，回滚事务
return true;
}
- 替代方案：SAGA模式、最大努力通知、TCC模式对比。
- 发展趋势：云原生下的分布式事务框架如Seata、Apache Flink SQL、Kafka事务API等。
幽默金句
- “弹幕不是随便发的，是经过Kafka的千锤百炼才到达观众眼前。”
- “我的代码就像弹幕一样，虽然有点多，但每一条都精准到位。”
- “分布式事务不是魔法，是靠TCC和补偿机制一步一步‘走’出来的。”
- “JVM调优不是玄学，是靠参数和经验一步步‘磨’出来的。”
结语
本文通过真实面试场景，展示了高并发弹幕系统和分布式事务处理的技术要点，既有深度又有广度，适合Java工程师学习和参考。希望每一位求职者都能在面试中展现出自己的技术实力，顺利拿到心仪Offer！