分表设计
分表是为了提高数据库的性能和扩展性。通过将数据分散到多个表中，可以减少单个表的大小，从而提高查询效率。
跨库Join
跨库Join可以通过应用层进行数据合并，或者使用分布式数据库中间件来实现。
数据量突增
数据量突增可以通过增加数据库实例、分库分表、使用缓存等方式来解决。
线上问题解决
线上问题可以通过监控、日志分析、性能调优等手段来解决。
CPU狂飙
CPU狂飙可以通过分析线程堆栈、优化代码、增加硬件资源等方式来解决。
频繁Minor GC
频繁Minor GC可能是由于对象创建过多或内存分配不合理造成的。可以通过调整JVM参数、优化代码来避免。
数据库隔离级别
数据库隔离级别包括读未提交、读已提交、可重复读和串行化。通过锁机制和MVCC实现。
分库分表设计
分库分表可以通过按业务、按范围、按哈希等方式进行。需要考虑数据分布、查询效率和扩展性。
分布式事务一致性
分布式事务可能出现不一致，可以通过两阶段提交、TCC、消息队列等方式解决。监控可以通过日志、监控系统实现。
优雅代码
优雅代码是指结构清晰、易读、易维护的代码。代码规范包括命名规范、注释规范、格式规范等。Code Review可以通过工具和人工检查进行。
MySQL主键
InnoDB下必须设置主键，主键不能为空且只能有一个。主键和非主键的区别在于主键唯一且作为聚簇索引。
索引存储形式
索引存储形式包括B+树、哈希等。联合索引失效可能是由于查询条件不符合最左前缀原则。
数据库锁
数据库锁包括乐观锁、悲观锁、记录锁、Next-Key锁等。
不停机扩容
不停机扩容可以通过分库分表、增加实例、使用中间件等方式实现。
Redis与MySQL双写一致性
可以通过事务、消息队列、异步同步等方式实现。
微服务注意事项
微服务需要注意服务拆分、接口设计、数据一致性、监控等问题。
Redis并发竞争
可以通过分布式锁、乐观锁、限流等方式解决。
高并发系统设计
高并发系统设计需要考虑负载均衡、缓存、异步处理、限流等。
高并发限流
可以通过令牌桶、漏桶、计数器等算法实现。
RPC框架设计
RPC框架设计需要考虑通信协议、序列化、负载均衡、容错等。
性能优化
性能优化可以从SQL优化、JVM调优、架构优化、数据库优化等方面入手。
消息不丢失
可以通过消息持久化、确认机制、重试机制等方式保证消息不丢失。
监控告警服务设计
监控告警服务需要考虑数据采集、存储、分析、告警等功能。
消费者消费不及时
可以通过增加消费者实例、优化消费逻辑、使用消息队列等方式解决。
全局唯一递增ID
可以通过数据库自增、分布式ID生成器、雪花算法等方式实现。
评论系统设计
评论系统需要考虑数据存储、分页查询、缓存等问题。
CPU和内存异常排查
可以通过监控工具、日志分析、性能分析工具等进行排查。
Redis大Value解决方案
可以通过分片、压缩、外部存储等方式解决。
接口调用变慢排查
可以通过监控、日志分析、性能测试等手段排查。
死锁排查
可以通过监控工具、日志分析、锁分析工具等进行排查。
架构升级
架构升级需要考虑系统高可用、扩展性、性能等问题。
JVM调优
JVM调优可以通过调整垃圾回收参数、内存分配参数、线程参数等实现。
Redis Cluster扩容
可以通过增加节点、数据迁移、客户端配置等方式实现。
IM系统设计
IM系统需要考虑消息存储、实时通信、群聊单聊等功能。
数据库连接池设计
数据库连接池需要考虑连接管理、连接复用、连接超时等问题。
秒杀场景设计
秒杀场景需要考虑高并发、库存管理、订单处理等问题。
Full GC频繁
可以通过调整JVM参数、优化代码、减少对象创建等方式解决。
大数据量系统设计
大数据量系统需要考虑数据存储、查询效率、负载均衡等问题。
内存泄露和溢出
可以通过内存分析工具、代码优化、合理内存分配等方式解决。
系统交互失败
可以通过重试机制、补偿机制、消息队列等方式解决。
高并发数据插入
可以通过批量插入、分片插入、异步处理等方式实现。
高并发Redis设计
可以通过分片、集群、缓存策略等方式设计。
高并发接口设计
可以通过限流、负载均衡、缓存等方式设计。
大文件处理
可以通过分片读取、多线程处理、外部存储等方式实现。
页面响应慢排查
可以通过监控、日志分析、性能测试等手段排查。
分布式数据一致性
可以通过分布式事务、消息队列、数据同步等方式实现。
Spring Boot启动过程
Spring Boot启动过程包括初始化环境、加载配置、创建上下文、启动应用等步骤。
IP段判断
可以通过IP地址转换、范围判断等方式实现。
Zookeeper挂掉处理
可以通过主备切换、重启、数据恢复等方式处理。
Redis挂掉处理
可以通过主从切换、集群模式、数据恢复等方式处理。
大文件合并
可以通过分片读取、外部存储、排序合并等方式实现。
定时任务设计
可以通过定时任务调度、任务分片、任务重试等方式实现。
线程数异常排查
可以通过监控工具、日志分析、线程分析工具等进行排查。
秒杀系统设计
秒杀系统需要考虑高并发、库存管理、订单处理等问题。
消息通知机制
可以通过消息队列、推送服务、缓存等方式实现。
超卖问题
可以通过库存锁、乐观锁、悲观锁等方式防止超卖。
自动化构建和发布
可以通过CI/CD工具、脚本、版本控制等方式实现。
分布式缓存实现
可以通过分片、集群、缓存策略等方式实现。
Redis集群崩溃处理
可以通过主从切换、数据恢复、重启等方式处理。
大数据文件排序
可以通过分片读取、外部存储、排序合并等方式实现。
网站后台设计
可以通过负载均衡、缓存、分布式存储等方式设计。
最大整数查找
可以通过排序、堆排序、分治等方式实现。
大数据量系统设计
大数据量系统需要考虑数据存储、查询效率、负载均衡等问题。
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