• 一致性方案：
• Cache Aside
• 删除缓存而不是更新缓存
• 延迟双删
• MQ / PubSub 通知本地缓存失效

• 稳定性方案：
• 热点 key：逻辑过期、互斥重建
• 穿透：BloomFilter、空值缓存
• 雪崩：TTL 抖动、预热、限流降级
• 击穿：分布式锁、异步刷新

建索引原则

1. 给高频查询建

2. 优先考虑 where / join / order by

3. 联合索引顺序按常用过滤和排序设计

4. 尽量做覆盖索引

5. 不要滥建，写入有成本

2）索引什么时候失效？

• 对索引列做函数/计算

• 隐式类型转换

• 没遵守最左前缀

• 范围条件后，后续列利用能力下降

• like '%xx'

Redis

单线程模型

核心

• Redis 是“核心执行单线程 + 周边能力多线程/子进程”的模型。

缺点

• 大 Key、慢命令、Lua 脚本、阻塞命令都会卡主线程，导致延迟抖动。

什么不是单线程

• 多线程

• unlink - 异步删除

• AOF - fsync

• 网络socket IO（小包很多，网络读写开销大）

• 多进程

• bgsave - RDB

• bgrewriteaof - AOF重写

性能 - 为什么快

• 基于内存，CPU 不是主要瓶颈

• 数据结构实现简单高效

• IO多路复用epoll

• 单线程执行命令，没有锁竞争、线程切换成本低

缓存异常

• 穿透

• 击穿 - 逻辑过期（长TTL兜底，value存expireTime），独立线程重建

• 雪崩

IO多路复用

• select | poll | epoll

数据结构

• String | List | Set | Hash | Zset

• 底层实现 listpack(7/ziplist(

• SDS 压缩列表 跳表 复杂度

• 应用场景 排行榜

大热key

• 大key

• 热key

• 治理

数据淘汰

• lru lfu

集群

• 脑裂

持久化

• AOF AOF膨胀 AOF重写

• RDB

• 混合

应用

• 分布式锁（Redisson实现原理，红锁替代）

• 布隆过滤器（误判率）

• 一致性（双删，CDC）

• lua原子执行业务逻辑（读 判断 写）| Redis 事务：解决“多条命令一起执行”

MySQL

存储引擎

• InnoDB vs MyISAM（事务不完整）

事务

ACID

• A - undo log + 2PC(redo|bin)

• C - 一致性实现 A/I/D + 约束 + 正确业务逻辑共同保证

• I - 隔离性实现 MVCC + 锁

• D - redo log WAL + doublewrite（恢复半写入页） + 落盘fsync（bin|redo）

隔离级别

• （RU RC RR Serializable 脏读 不可重复 幻读 - MVCC + gap/nextkey锁索引）

• 锁 2PL 行锁 间隙锁 Next-Key锁

MVCC

• 一行数据留多个版本，读历史版本减少快照读与写冲突；

• 行隐藏信息：最后修改trx_id，undo log指针

ReadView

• 快照读时，事务提交与活跃状态的快照，决定当前事务可见版本

• min [active] max

WAL

• 内存更新页，日志落盘后commit，随后刷盘

• 随机写改顺序写，延迟数据页刷盘（结合doublewrite保障刷盘完整，先顺序写doublewrite，落盘，然后根据doublewrite(LSN redo log更新）落实际位置，查checksum确认是否需要）

• 性能更高 更安全

索引

• b+结构
• 支持范围查询；
• 天然有序，支持 order by / group by / 区间扫描；
• 更适合磁盘/页存储，层高低，IO 次数少；
• 叶子层顺序扫描效率高，适合大量连续数据读取；
• 支持最左前缀匹配，复合索引利用率高。
对比b树
• B+ 树非叶子节点只存键，不存行数据，单页能放更多 key，树更矮；
• 所有数据都在叶子节点，更适合范围扫描。

• 建索引考虑因素 - 高频查询条件建索引、选择区分度大的列，插入/更新频繁的列谨慎建立索引

• 索引失效 - 索引列函数计算、联合索引不满足最左前缀原则、索引列模糊匹配、隐式类型转换

• 索引类型 - 划分

• 查看表索引，是否走索引

索引下推

• Server层 WHERE 条件中包含的索引条件，下推到存储引擎层，在扫描索引时就先过滤一部分数据，减少回表次数。

• explain - Using index condition 索引下推 Using where 表示还有条件需要在 Server 层继续过滤 Using index 表示用了 覆盖索引

SQL调优

explain -id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra

• type - 访问方式 - const（唯一索引常量比较） | eq_ref（唯一索引等值join） | ref（索引常量比较） | range（范围比较）| index（全索引） | all（全表）

• possible_keys - 索引候选

• key - 索引

• key_len - 索引长度 - 联合索引

• rows - 预估扫描行数

• filtered - 过滤留存百分比

• extra - Using index | index condition | where | filesort | temporary | join buffer

• type - key - key_len - rows - extra

• 深分页

日志

• bin log - Server 层、偏逻辑、用于主从复制/恢复

• undo log - MVCC，事务回滚

• redo log - InnoDB 层、偏物理、用于崩溃恢复 innodb_flush_log_at_trx_commit

• 2PC - InnoDB redo log prepare | MySQL Server binlog | InnoDB redo log commit

• 崩溃恢复 prepare [binlog] commit

• group commit

JVM

内存模型/运行时数据

• 线程独占：栈（HotSpot合并native）PC 线程共享：堆 方法区（旧永久代在堆里内存受限，元空间实现动态）

JVM调优

• 堆大小

• 直接内存

类加载生命周期

• 加载（Loading） → 链接（Linking：验证、准备、解析） → 初始化（Initialization） → 使用（Using） → 卸载（Unloading）

• 加载 - 1. 通过类的全限定名获取二进制字节流 2.将字节流转成运行时数据结构 3.在堆中生成一个 java.lang.Class 对象

• 链接 - 验证：确保这个类的字节码是合法、安全、符合 JVM 规范的，不会危害虚拟机。 准备：为类变量（也就是 static 变量）分配内存，并设置默认零值。解析：把常量池中的符号引用，替换成直接引用。解析可以在初始化之后按需进行，也就是延迟解析。

• 只有“主动使用”类时才会初始化。常见触发条件：

双亲委派

• 防重复 防篡改

• Bootstrap → Platform → Application → 自定义

• 类加载机制 流程

• 类加载器层次

• 打破双亲委派(SPI - JDBC|SLF4j ContextClassLoader，热部署热更新，新的cl加载新版本旧的类与cl一起回收，Tomcat多版本依赖）

• findClass() | getParent().loadClass() // 业务类/插件类优先自己加载（child-first）

GC

CMS G1 ZGC

GC Roots

• 活跃线程栈帧中的局部变量引用 - Object obj

• 已加载类的静态字段引用 - static

• JNI 引用 - native (Object obj)

• 活跃线程对象 - new Thread().start()

• 监视器锁相关引用 - synchronized(obj)

• JVM 内部保留引用 - 常量池

GC算法

• Young - 复制

• Old - 标记清除 | 标记整理

• Mixed

GC种类

• CMS G1 ZGC

• 分代理论 各自特点 算法 是否STW

• 读写屏障

手撕

• 多线程交替打印ABC

• 反转区间链表 x2

• 环形链表

• 链表反转

• topK x2

• 并发安全单例模式

• LRU - ttl

• 字符串中第一个不重复的字母

• 打印二叉树的最长路径 

• 课程表（拓扑排序）

• 出现次数超过一半的数字

• 岛屿数量

• 合并两个有序数组 x2

• 最接近的三数之和

• LRUCache

• 二叉树高度

• 删除链表的倒数第 N 个结点

• 反转二叉树（迭代和层序遍历）

JUC

逃逸分析

• 对象会不会逃出当前方法？return | 字段赋值 | 传参其他方法保存 | 集合

• 会不会被别的线程访问，那就属于线程逃逸。

• 用于锁消除（如果某个锁对象根本不会被别的线程看到，那加锁就没意义，可以去掉。）

• 标量替换（如果一个对象不会逃逸，JVM 甚至可能连对象都不真创建，直接把它拆成几个普通变量用。）

• 栈上分配

JMM

• 哪些重排序是允许的

• volatile、synchronized、final 各自提供什么保证

• happens-before 成立时，线程间应该看到什么结果

• 1）编译器/JIT 会重排

• 2）CPU 会乱序执行

• 3）多核各自有缓存

Synchronized

锁升级

• JVM 根据锁竞争强度，动态选择“偏向线程、CAS 自旋、阻塞唤醒”三种不同成本的同步方式。

• 适合单线程反复进入

• 对象头记录线程ID

• 同一线程重入几乎零成本

• 线程栈创建 Lock Record（旧mark word）

• CAS 抢锁

• 抢不到先自旋

• 膨胀为 ObjectMonitor（重入次数 | owner | 阻塞队列 | wait队列）

• 线程阻塞挂起

• 涉及上下文切换，用户内核态转换，成本最高

作用

• 实现原理 - monitorenter monitorexit ACC_SYNCHRONIZED字节码 信息存在对象头的Mark Word（hashCode | GC年龄 | 偏向线程ID | 栈帧LockRecord指针 |ObjectMonitor指针）

• 方法锁 this（实例）/class（static） 自定义锁控制粒度+封装

对比volatile

• volatile的happens-before： volatile写 - 类似monitorexit | volatile读 - 类似monitorenter，最后写，最先读，保障其他变量的可见性

• volatile：可见性 + 有序性

• synchronized：可见性（同锁的happens before） + 有序性 + 原子性（复合操作count++) + 互斥

• 双重检查单例（DCL）里必须给 instance 加 volatile，因为第一次 if (instance == null) 是在锁外读的；只靠 synchronized，这个锁外读没有和初始化线程建立 happens-before，可能读到半初始化对象

对比ReentrantLock

• 超时、可中断、公平、多个条件队列时选 Lock

CAS

• 自旋锁 - 空转浪费CPU

• ABA问题 - +时间戳，版本号等单调序列区分

AQS框架

ThreadLocal

• 弱引用Key - 内存泄露

• 应用场景 - MDC，用户信息

• 用完一定 remove()，最好放在 finally 里。

• 每个 Thread 对象内部都有一个 ThreadLocalMap。

• ThreadLocal 作为 key，线程隔离的数据作为 value。

线程池

线程的三种创建方式

• 继承 Thread

• 实现 Runnable

• 实现 Callable + Future/FutureTask/ExecutorService

Runnable 和 Callable 区别？

• Runnable 无返回值，不能抛受检异常；

• Callable 有返回值，可抛异常。

参数与流程

• 参数 - 核心 最大 时间 单位 队列 拒绝策略 线程工厂

• 流程 - 核心 → 队列 → 最大 → 拒绝

• 设置考虑 - 1 + W/C（W-等待，DB RPC Lock 阻塞 IO | C- CPU火焰图 Arthas）

• N = Ncpu × Ucpu × (1 + W/C)。这个公式的推导逻辑是：一个线程并不是一直在用 CPU，它在一个任务周期里只有 C/(W+C) 的时间真正占用 CPU。为了让 CPU 达到目标利用率，就需要更多线程去填补等待时间，于是推导出 1 + W/C 这个放大系数。

• 拒绝策略 - CallerRuns Abort Discard DiscardOldest

• 阻塞队列 - ArrayBlockingQueue可控

• 拒绝时打日志、埋点、告警

• 必要时落库 / 发 MQ / 延迟重试 / 降级补偿

任务异常如何捕获

• execute submit

• 方式 1：任务内部自己 try-catch

• 方式 2：submit + Future.get()

• 方式 3：重写线程池 afterExecute() - 统一日志;统一告警;对 execute/submit 都能兜底

数据结构

• ConcurrentHashMap 并发原理 1.7 Segment 1.8 不支持null key/value，无法从返回值稳定地推断状态，get containsKey中间可put remove

• HashMap非并发安全 | ConcurrentHashMap - put覆盖数据 1.7头插成环

设计模式

• 代理 AOP的动态代理 - cglib jdk

• 策略 支付

• 单例 Bean 双重校验

• 工厂 三层 循环依赖

• 模板 AQS

JDK

• 值传递 引用传递 - 值传递，基本类型，对象引用

• 面向对象 封装 继承|组合 多态

异常

受检异常（Checked Exception）

• IOException

• SQLException

• ClassNotFoundException

• try-catch 捕获，或者

• 在方法上 throws 声明继续往外抛

非受检异常（Unchecked Exception）

• NullPointerException

• ArithmeticException

• IllegalArgumentException

IO

• BIO AIO NIO

数据结构

HashMap

• 底层 - 数组 链表 红黑

• put：算 hash 扰动 高 16 ^ 低 16 → 定位桶(n - 1) & hash → 无冲突直接放→有冲突链表追加；当64链表长度8时可能树化→扩容容量一般按 2 倍扩，阈值 = capacity * 0.75

Spring

bean生命周期

1. 实例化

2. 属性填充 / 依赖注入

3. Aware 回调

4. BeanPostProcessor#postProcessBeforeInitialization

5. 初始化方法

6. BeanPostProcessor#postProcessAfterInitialization

7. Bean 可用

8. 容器关闭时执行销毁回调（单例）

• 初始化方法顺序
• @PostConstruct
• InitializingBean.afterPropertiesSet()
• 自定义 init-method

循环依赖

IOC

• 原理

自动装配

• 核心链路：
• @SpringBootApplication
• → 包含 @EnableAutoConfiguration
• → 导入 AutoConfigurationImportSelector
• → 加载候选自动配置类
• → 根据条件注解决定是否生效
• → 注册 Bean

• Spring Boot 3
• 候选自动配置类主要来自META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports
• 老版本常问的是 spring.factories，要区分开。

• 自动装配的核心不是“自动”，而是条件装配
• 典型条件：
• @ConditionalOnClass
• @ConditionalOnMissingBean
• @ConditionalOnProperty
• @ConditionalOnWebApplication

• 一句话总结
• Spring Boot 自动装配 =“把一堆可能需要的配置类先准备好，再根据当前 classpath、配置项、已有 Bean 按条件决定装不装。”

• 怎么自定义 starter？
• 写自动配置类；
• 注册到 AutoConfiguration.imports；
• 配条件注解。

注解

• 原理

• 常用注解

其他

Web

TCP | UDP

• TCP - 面向连接 | 可靠传输 | 有序 | 有重传、确认、流量控制、拥塞控制 | 面向字节流

• UDP - 无连接 | 不保证可靠 | 不保证顺序 | 没有重传/确认 | 面向报文

OS

进程、线程、协程

• 区别

死锁

• 条件

• 避免

1. 🔍 慢查询定位与优化 线上遇到过慢查询吗？怎么定位问题的？怎么优化的？

2. 📂 MySQL索引建立原则 一般你们怎么建Mysql索引，基于什么原则，遇到过索引失效的情况么，怎么优化的？

3. 🔄 自增ID设计 你们建表会定义自增ID吗？为什么？自增ID用完了怎么办？

4. 📝 MySQL写入流程 介绍一下Mysql写入数据的流程，越详细越好。

5. 💾 Redis持久化策略 Redis线上的持久化策略是怎么样的？你们是多久同步一次的？

6. 📊 Redis Set与ZSet Redis的Set有了解过么？底层的数据结构是怎么样的？和Zset有啥差别？

7. ⏳ Redis崩溃与数据恢复 系统在11:05 设置一个值，并给出5分钟的过期时间，系统刚刚Set完之后redis集群崩溃，11:11分系统重启成功，那么Redis中Set的值是否还存在？

8. 📦 消息队列模型对比 项目中用到的消息队列的消息模型是怎么样的？Kafka、RabbitMQ有啥区别么？

9. 🚀 消息队列必要性 项目中这些场景不用队列行不行？会有什么问题吗？

10. 🔍 Kafka高吞吐与一致性 Kafka一致性、可靠性，为什么能做到高吞吐，消息积压怎么处理，如何保证消费有序？

11. 🛠️ RPC调用流程 RPC框架调用的流程是怎么样的？讲一下核心步骤。

12. 🔥 热榜功能设计 一个热榜功能怎么设计，怎么设计缓存，如何保证缓存和数据库的一致性？

13. 🎨 工厂模式实现 写一个工厂模式。

14. 💡 四则运算求值 口述算法，四则运算表达式怎么求值。

16. 前后端如何交互

17. 服务之间如何交互

18. 登录业务怎么做的

19. 高并发怎么做的

20. mysql索引依然很慢怎么办

21. MySQL的一页怎么在Redis里面

22. 从前端url到显示的整个流程

23. jvm回收策略，设置过参数吗？

24. spring的自动装配等注解

25. springAOP

26. 乐观锁分布式锁讲一讲

27. 实习时遇到的项目难点如何解决？

28. 实习时遇到的同事压力甚至刁难如何应对？

29. 库存不足怎么解决的

30. 还有更好的办法吗

31. 分库分表的思路

32. 为什么会有缓存击穿的问题？如何解决

33. ArrayList扩容机制，存在哪些问题

34. contains方法的执行原理

35. 多线程你平时怎么使用

36. mysql清空一张表有几种方式

37. 遍历分页查询一个非常大的表，有几种比较快的

38. 联合索引怎么用

39. 强制使用索引的关键字

40. 乐观锁的sql

41. 用redis做分布式锁一般怎么用

42. hashmap是怎么执行contains的

43. 16 多线程场景下，主线程需要同步所有子线程执行结果需要怎么做

44. 写sql语句的注意事项

45. mysql的事务特性

• ==和 equals 的区别 - 常见字符串操作集合有哪些，有什么区别 - hashmap 底层 - set list map 区别，顺序和能否元素重复 - nio bio aio 区别 - bio：同步阻塞 IO 模型，对 于 IO 读写操作必须阻塞在一个线程中完成 - nio：同步非阻塞 IO 模型，NIO中引入了Channel（通道）和Buffer（缓冲区）的概念。面向缓冲区的读取和写入，都是与Buffer进行交互，多用于高并发高负载的网络 - aio：异步非阻塞 IO 模型，基于事件和回调机制实现，IO 处理后会直接返回不会阻塞，当后台操作结束后，操作系统通知相应线程进行后续处理 - 保证线程安全的集合 - currenthashmap - vector - CopyOnWriteArrayList - 读操作不加锁，写操作加锁 - ConcurrentLinkedQueue - 非阻塞队列，通过 cas 实现线程安全 - BlockingQueue - 实现类ArrayBlockingQueue(容量不可变)、LinkedBlockingQueue（单向链表容量可变）、PriorityBlockingQueue - sleep 和 wait 的区别 - spring 中 bean 的作用域 - 异常的类型 - 1/0 什么异常 ArithmeticException

1. （项目相关）动态刷新线程池有什么需要注意的吗

2. 创建一个线程要多少内存

3. 如果是虚拟线程的话，做动态线程池设置参数要考虑什么

4. Redis怎么设计更新与失效策略

5. 缓存与数据库的一致性设计方案

6. 说一下延迟双删

7. ES 的倒排索引

8. 给定一个关键词进行ES查询，结果不好，怎么优化查询

MQ

消息堆积

消息丢失

项目

• 防止超卖 - 条件更新原子SQL

• 当系统真正去执行“超时取消订单”这个逻辑时，需要校验哪些事情才能最终取消？

• 你的项目中使用了延迟队列来实现订单超时取消，相比于轮询方案，它的优点在哪里？

• 轮询方案除了增大数据库压力外，还有什么缺点？

• 如果用 Redis 实现互斥锁，具体可以使用什么命令？ 使用 SET NX 命令实现分布式锁会有什么弊端？（涉及主从一致性等问题）

snowflake

• 1 bit 符号位

• 41 bits 时间戳差值 69年

• 10 bits workerId 1024节点

• 12 bits sequence 4096/ms/节点

• (timestamp，workerId，sequence）

• 时间不能倒退、节点不能撞号、同一毫秒内序号不能溢出

• 回拨幅度很小，比如 <= 5ms 或 <= 10ms，那就直接等待到 lastTimestamp。

• 回拨较大：直接报错，不发号，报警，把节点摘掉

• 预留“回拨标识位

dubbo

• 长连接复用

• 二进制协议/高效序列化