一、高并发与分布式系统设计

1. 百万级QPS秒杀系统

问题：如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统？
解决方案：

• Redis预减库存：使用Lua脚本保证原子性操作，防止超卖。

• 异步下单：通过MQ（如Kafka/RocketMQ）削峰，降低数据库压力。

• 限流降级：Sentinel/Nginx限流，防止恶意请求。

• 热点数据隔离：独立Redis集群存储秒杀商品数据。

2. 分布式事务一致性

问题：跨服务下单如何保证数据一致性？
方案对比：

方案	适用场景	优缺点
TCC	金融级强一致性	实现复杂，但可靠性高
SAGA	长事务场景	最终一致性，实现简单
本地消息表	中等一致性要求	有延迟，但开发成本低

3. 同城多活架构

需求：如何实现机房故障自动切换，数据同步延迟<500ms？
关键技术：

• 数据同步：MySQL Binlog + Kafka跨机房同步。

• 流量调度：GSLB/DNS智能解析6。

• 冲突解决：时间戳+版本号向量时钟算法。

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二、数据库与缓存优化

1. MySQL深度分页优化

问题：SELECT * FROM order_history LIMIT 1000000,10 如何优化？
方案：

• 游标分页：WHERE id > last_id ORDER BY id LIMIT 10。

• 延迟关联：先查ID再回表6。

2. Redis缓存一致性

问题：如何保证MySQL与Redis数据同步？
方案：

• 延迟双删：先删缓存→更新DB→再删缓存。

• Canal监听Binlog：异步更新Redis。

3. 分布式ID生成

方案对比：

• Snowflake：适合高并发，但存在时钟回拨问题。

• Leaf-Segment：DB号段缓冲，适合金融场景。

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三、微服务与架构设计

1. 服务熔断与降级

问题：如何防止服务雪崩？
方案：

• Sentinel熔断：慢调用比例阈值触发降级。

• Hystrix线程隔离：避免资源耗尽。

2. API网关设计

需求：如何实现鉴权、限流、日志聚合？
技术选型：

• Spring Cloud Gateway vs Zuul：前者性能更高。

• JWT/OAuth2：无状态鉴权。

3. 全链路灰度发布

实现：

• Header传递流量标记：Nginx/Apache动态路由。

• Service Mesh（Istio）：Sidecar代理流量控制。

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四、JVM与性能调优

1. FullGC频繁排查

步骤：

1. jmap -dump 导出堆内存。

2. MAT分析：定位内存泄漏对象6。

3. 优化JVM参数：-Xms/-Xmx调整，G1垃圾回收器2。

2. 线程池优化

问题：如何设置核心线程数？
公式：

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五、新兴技术场景

1. Serverless在后台任务中的应用

适用场景：

• 定时对账（AWS Lambda）。

• 图片转码（阿里云函数计算）。

2. Service Mesh落地难点

挑战：

• Sidecar性能损耗（约10%延迟）。

• 多语言服务治理统一化。

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