一、电商领域高频场景题
1. 百万级QPS秒杀系统设计
场景需求：设计一个支持百万级QPS的秒杀系统，要求解决超卖问题，保证系统高可用。
技术方案：
分层削峰：前端页面静态化+按钮防重复点击
Redis集群：采用Lua脚本实现原子性的库存预减
消息队列：RocketMQ实现订单异步化处理
限流降级：Sentinel实现接口级QPS控制
优化要点：
热点数据隔离：单独Redis集群处理秒杀商品
本地缓存：使用Caffeine缓存商品基本信息
动态扩容：Kubernetes自动扩缩容应对流量峰值
2. 分布式事务在订单系统中的实践
问题场景：用户下单需要同时操作订单服务、库存服务和账户服务，如何保证数据一致性？
解决方案对比：
| 方案 | 原理 | 适用场景 | 优缺点 |
|---|---|---|---|
| TCC | Try-Confirm-Cancel三阶段 | 金融级一致性 | 开发复杂，性能中等 |
| SAGA | 事务拆分+补偿机制 | 长事务场景 | 最终一致性，实现简单 |
| 本地消息表 | 数据库+定时任务 | 中等一致性要求 | 实现简单，有延迟 |
最佳实践：
二、分布式系统设计难题
1. 跨机房数据同步方案
业务需求：实现新加坡和印尼机房的数据同步，延迟控制在500ms内。
技术选型：
数据传输：Canal监听MySQL Binlog + Kafka跨机房同步
冲突解决：时间戳+版本号向量时钟算法
数据校验：定期全量比对+实时校验
架构图：
2. 分布式锁的进阶用法
典型问题：Redis分布式锁在集群模式下的可靠性问题。
解决方案演进：
基础版：SETNX + 过期时间
Redisson实现：Watch Dog自动续期
多级锁：Redis + Zookeeper双重校验
三、性能优化实战案例
1. JVM调优：大促场景下的GC策略
问题现象：大促期间Full GC频繁，导致接口超时。
优化步骤：
诊断工具：
jstat -gcutil [pid] 1000GC日志分析：
-XX:+PrintGCDetails
参数调整：
效果验证：通过JMeter压测，GC时间从2s降至200m
2. MySQL深度分页优化
慢查询：
优化方案：
游标分页：
2.延迟关联：
四、新兴技术场景挑战
1. Service Mesh在微服务架构中的应用
落地难点：
Sidecar带来的性能损耗（约增加10%延迟）
多语言服务治理的统一化
全链路灰度发布实现
Istio最佳实践：
2. Serverless在后台任务中的实践
适用场景：
定时对账任务
图片/视频转码
日志分析处理
AWS Lambda示例：
