一、高并发场景设计

1. 如何设计一个百万级QPS的秒杀系统？

实战方案：

关键技术点：

• 分层削峰：静态页面 + Nginx限流 + 队列泄洪

• 库存预热：Redis集群预加载库存数据

• 热点隔离：单独Redis集群处理秒杀商品

• 熔断降级：当库存耗尽时直接返回售罄

 

二、分布式系统设计

2. 如何实现分布式系统唯一ID生成？

方案对比：

方案	优点	缺点	适用场景
UUID	简单无网络依赖	无序且存储空间大	日志跟踪
数据库自增	绝对递增	单点故障风险	数据量小的内部系统
Redis INCR	性能好(10w+/s)	依赖Redis可用性	中等规模分布式系统
Snowflake	趋势递增且不依赖存储	时钟回拨问题	大型分布式系统
Leaf-Segment	高可用、号段缓冲	需要DB支持	电商、金融等业务系统

Snowflake实现要点：

 

三、缓存场景实战

3. 如何解决缓存穿透与雪崩？

组合拳解决方案：

缓存穿透应对：

 

缓存雪崩预防：

1. 过期时间随机化：基础过期时间 + 随机偏移量（1-5分钟）

2. 多级缓存架构：本地缓存（Caffeine）→ Redis集群 → DB

3. 热点数据永不过期：后台定时更新

4. 熔断降级机制：Hystrix/Sentinel保护DB

四、数据库优化场景

4. 十亿级数据分页查询优化

终极解决方案：

 

完整优化策略：

1. 深度分页：使用ES search_after或游标方式

2. 读写分离：查询走从库

3. 索引优化：覆盖索引+索引下推

4. 业务妥协：禁止跳页（只允许上一页/下一页）

五、微服务场景

5. 如何设计可靠的分布式事务？

Seata实战配置：

 

选型对比：

方案	一致性	性能	复杂度	适用场景
2PC	强一致	差	低	金融支付
TCC	最终一致	中	高	积分、优惠券
SAGA	最终一致	好	中	长流程业务
本地消息表	最终一致	中	中	订单创建等异步场景

 

六、实际工程问题

6. 线上CPU飙高如何快速定位？

实战排查步骤：

1. 快速定位问题容器/主机

 

     2.分析线程栈

     3.结合性能工具

 

1. 常见原因

   • 死循环（检查递归/while条件）

   • 锁竞争（查看BLOCKED状态线程）

   • GC频繁（结合jstat -gcutil分析）

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