处理稳健性

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如何向面试官展示系统稳健性设计能力

程序员面试中最容易被低估的能力点，就是处理稳健性的实战经验。最近在帮粉丝复盘面试录音时发现，有候选人虽然算法题都做对了，却因为没回答好"如何保证系统稳定性"这类问题而被淘汰。今天我们就用真实面试场景来拆解应对策略。

系统设计层面要主动防御

当面试官问"你的系统如何应对突发流量"时，千万别只说加机器。可以这样回答： "我习惯在架构层预设弹性策略，比如在网关层设置动态熔断规则。当某个接口响应时间超过500ms连续5次，自动触发降级策略返回预设响应，避免雪崩效应。同时对接了实时监控系统，当CPU利用率超过70%就触发自动扩容"

代码冗余要分场景处理

遇到"如何处理冗余代码"这种问题，很多候选人直接说删除旧代码，这会暴露经验不足。更好的回答是： "我首先会用Sonar做静态扫描分类处理：对于工具类冗余会合并到公共模块，业务代码冗余会通过版本号标注并存运行三个月再下线。特别注意保留原始git记录，方便回滚和问题追溯"

第三方服务故障应对方案

当被问到依赖服务挂掉怎么办时，不要只说超时重试。参考这个回答： "我们团队强制要求对每个外部调用配置两级容灾：第一级是带有指数退避的智能重试（最多3次），第二级是走本地缓存+降级开关。像上次支付接口故障时，我们自动切换到了预存的离线支付码方案，保证核心交易链路不中断"

数据验证要动态防御

关于数据校验的问题，切忌只说参数校验。可以这样深入： "除了常规的非空校验，我们会在业务层做动态规则校验。比如用户输入地址时，不仅校验格式合法性，还会根据IP所在地与收货地址做逻辑验证。对于可疑操作会触发二次验证流程，这种方案曾帮我们拦截了80%的异常订单"

防御性编程要落到实处

当面试官质疑"你们的防御措施真能用上吗"，可以用具体案例回应： "去年我们通过Chaos Engineering主动注入故障，发现日志服务存在单点风险。后来改造为双写方案：关键日志同时写入ES和对象存储，某次ES集群故障时，正是靠对象存储里的日志快速恢复了订单数据"

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