高并發系統設計面試題

🔥🔥🔥 超高頻問題（幾乎必問）

1. 讓你設計一個秒殺系統，你會考慮哪些問題？
2. 如果你的業務量突然提升100倍QPS你會怎么做？
3. 庫存扣減如何避免超賣和少賣？
4. 訂單到期關閉如何實現
5. 讓你設計一個訂單號生成服務，該怎么做？
6. 如何設計一個購物車功能？
7. 你是如何進行SQL調優的？
8. Redis如果掛了，你怎么辦？
9. 如何解決消息重復消費、重復下單等問題？
10. 不用redis分布式鎖，如何防止用戶重復點擊？

🔥🔥 高頻問題

1. 如何用Redis實現朋友圈點贊功能？
2. Redis的zset實現排行榜，實現分數相同按照時間順序排序,怎么做？
3. 如何實現"查找附近的人"功能？ 🏷?IoT
4. 消息隊列使用拉模式好還是推模式好？為什么？
5. 如果讓你實現一個RPC框架，會考慮用哪些技術解決哪些問題？
6. 一個訂單，在11:00超時關閉，但在11:00也支付成功了，怎么辦？
7. 一個支付單，多個渠道同時支付成功了怎么辦？
8. 如果讓你實現消息隊列，會考慮哪些問題？
9. 不使用synchronized和Lock如何設計一個線程安全的單例？
10. 索引失效的問題是如何排查的，有哪些種情況？

🔥🔥 高頻問題（續）

1. 說一說多級緩存是如何應用的？
2. 從B+樹的角度分析為什么單表2000萬要考慮分表？
3. 線上接口如果響應很慢如何去排查定位問題呢？
4. 怎么做數據對賬？
5. MySQL千萬級大表如何做數據清理？
6. 高并發的庫存系統，在數據庫扣減庫存，怎么實現？
7. MySQL熱點數據更新會帶來哪些問題？
8. 和外部機構交互如何防止被外部服務不可用而拖垮
9. MySQL里有2000W數據，Redis中只存20W的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據？
10. 用了一鎖二查三更新，為啥還出現了重復數據？

🔥 中頻問題

1. 每天100w次登錄請求，4C8G機器如何做JVM調優？
2. Kafka，單分區單消費者實例，如何提高吞吐量
3. 40億個QQ號，限制1G內存，如何去重？
4. 如果單表數據量大，只能考慮分庫分表嗎？
5. InnoDB為什么不用跳表，Redis為什么不用B+樹？
6. 為什么MySQL用B+樹，MongoDB用B樹？
7. 一個接口3000QPS，接口RT為200MS，預估需要幾臺機器？
8. 在100M內存下存儲一億個整數，其范圍在1到2億，如何快速判斷給定到一個整數數值是否存在？
9. 數據庫邏輯刪除后，怎么做唯一性約束？
10. 電商下單場景，如何設計一個數據一致性方案？

🔥 中頻問題（續）

1. 如何實現緩存的預熱？
2. 如何實現百萬級數據從Excel導入到數據庫？
3. 如果需要跨庫join，該如何實現？
4. 應用占用內存持續增長，但是堆內存、元空間都沒變化，可能是什么原因？
5. 和其他公司做數據交互時，有什么需要注意的？
6. 4C8G的機器，各項系統指標，什么范圍算是正常？
7. 4C8G 16臺 和 8C16G8臺，不考慮成本的情況怎么選？
8. 如何預估一個系統的QPS？
9. 如何做SQL調優：用了主鍵索引反而查詢很慢？
10. 如果要存IP地址，用什么數據類型比較好？ 🏷?IoT

🔥 中頻問題（續2）

1. 一次RPC請求，客戶端顯示超時，但是服務端不超時，可能是什么原因？
2. 為什么不建議使用MC實現訂單到期關閉？
3. 如何實現敏感詞過濾？
4. 為啥不要在事務中做外部調用？
5. 如何做平滑的數據遷移？
6. 如何實現一個搶紅包功能？
7. 使用分布式鎖時，分布式鎖加在事務外面還是里面，有什么區別？
8. 加分布式鎖之后影響并發了怎么辦？
9. 數據庫樂觀鎖和悲觀鎖以及redis分布式鎖的區別和使用場景？
10. 為什么很多公司數據庫不允許物理刪除(delete) 數據

📱 中低頻問題

1. 為什么不用分布式鎖來實現秒殺？
2. 為什么不直接用原生的BlockingQueue做消息隊列
3. SpringEvent和MQ有什么區別？各自適用場景是什么？
4. 如何實現百萬級排行榜功能？
5. 為什么一定要做限流？不應該服務好客戶嗎？不應該是加機器嗎？
6. 大型電商的訂單系統，如何設計分庫分表方案？
7. 你認為分布式架構一定比單體架構要好嗎？
8. 代碼中使用長事務，會帶來哪些問題？
9. Redis的內存如果用滿了，會掛嗎？
10. 給第三方提供接口調用，需要注意些什么？

📱 中低頻問題（續）

1. 應用啟動后前幾分鐘，Load、RT、CPU等很高，如何定位？可能原因是什么？
2. 分庫分表時，每個城市的人口不一樣，有的密集，有的稀疏，如何均勻分布？
3. 項目中，如果日志打印成為瓶頸，該如何優化？
4. 分布式系統，用戶登錄信息保存在服務器A上，服務器B如何獲取到共享session
5. 實現一個登錄拉黑功能，實現拉黑用戶和把已經登錄用戶踢下線？
6. 調用第三方接口支付時，第三方接口顯示支付成功，但是在調用方顯示失敗，什么原因？
7. 讀取一千個文件，一個線程讀取和開十個線程讀取，哪種方式效率高？
8. a,b 的聯合索引，select b where a = xx，無法走索引覆蓋什么原因？
9. 大量的手機號碼被標記成騷擾電話，如何存儲這些號碼？ 🏷?IoT
10. 把商品加入購物車時斷網了，該怎么在重新聯網時處理？

📱 低頻問題

1. 不用大于號小于號怎么判斷兩個正整數大小？
2. 外賣系統，一天一千萬條數據，用戶需要查到近30天的數據，商家也要查詢到30天的數據，怎么設計表？
3. 進入電梯里斷網后又恢復剛開始為什么網絡慢？ 🏷?IoT
4. 一個表有用戶和時間兩個列，現有3個需求：根據用戶查；根據日期查；根據用戶和日期查；怎么建立索引？
5. 做一個過濾黑名單網址的系統，你覺得要怎么實現，會用到哪些數據結構？
6. 全國的酒店價格（千萬級）需要在某個瞬間比如7點發生變動，怎樣高性能準點進行變更？
7. 服務器有多個節點，線上出現用戶進入緩慢，監控服務器cpu和緩存沒有壓力，可以從哪些方面排查？
8. 賬戶里面只有十塊錢，同時發來兩筆訂單一共大于十塊錢，怎么保證不超花？
9. 項目中需要應用發布和ddl變更，需要如何保證不出錯？
10. 有100個優惠券，有幾千萬流量，怎么保證服務器不垮掉，怎么保證最前面的人能搶到這個券？

📱 低頻問題（續）

1. 秒殺場景下，怎么加庫存？
2. 5分鐘內最多允許用戶嘗試登錄3次，如果錯誤次數超過限制，需要對該用戶進行鎖定，怎么實現？
3. 兩個不相關的網站A和B，如何實現A登錄B也能自動登錄
4. MQ出現消息亂序了如何解決？
5. 在for循環中調用數據庫，有什么缺點？如何優化？
6. MySQL單表一千萬條數據怎么做分頁查詢？
7. MySQL千萬級數據量，查詢如何做優化？
8. 什么是數據歸檔，一般是怎么做的？
9. 第三方接口不穩定經常超時，如何處理三方接口異常不影響自己的接口？
10. Redis、MySQL和MongoDB的區別是什么，各自適用場景

📱 低頻問題（續2）

1. Redis實現分布式鎖，加鎖的時候，redis不可用了咋整？
2. 如果讓你實現短鏈服務，如何生成不重復的短鏈地址？
3. MySQL如果突然斷電，會發生數據丟失嗎？
4. 防止接口被惡意刷流量，除了限流還應在代碼層面做哪些防護？
5. 庫存扣減、創建訂單，如何拆成TCC？
6. Redis保存庫存的時候，如何避免被Redis清理掉？
7. 如果token被竊取了，是不是就能偽造登錄了？
8. 如果有1TB的數據需要排序，但只有32GB的內存如何排序處理？
9. 如何從1TB的搜索日志中找出搜索量最高的10個關鍵詞？
10. 用@Scheduled執行定時任務，如何避免集群的并發問題

📱 低頻問題（續3）

1. 下單支付過程，點擊跳轉支付，輸入密碼，支付完成后跳轉到訂單頁，整個過程可能會有什么問題，架構方面做哪些設計
2. 有一張上百萬條數據的單表，從前端頁面、Java后臺、數據庫三個層面做哪些查詢優化
3. 假設還有很多內存，有什么情況還會頻繁fullgc？
4. 壓測600沒問題，上線后300就扛不住了，可能是什么原因？
5. Redis和MySQL的一次普通查詢，RT在什么范圍內是合理的？
6. 5億條數據放到布隆過濾器中，大概需要多大內存？如何估算？
7. 為了避免丟消息問題需要落表，如何設計這張消息表？
8. 有一個銀行系統，對實時性要求比較高，你會怎么選擇垃圾回收器
9. 百萬級會員的用戶平臺，如何實現快到期的會員的消息提醒
10. A線程獲取Redis分布式鎖，但那一刻做了主從的切換，B線程能獲取到鎖嗎？

📱 低頻問題（續4）

1. 如果設計一個緩存，需要考慮哪些方面？
2. 掃表任務，如何寫SQL可以避免出現跳頁的情況？
3. 阿里出的Java開發手冊看過嗎，對哪條規約印象深刻？
4. 購物車中如何解決重復下單的問題？
5. 讓你實現一個短鏈服務，你會考慮哪些問題？

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🏷? 物聯網相關問題標識說明

🏷?IoT 標記的問題在物聯網場景中特別常見：

• 13. 如何實現"查找附近的人"功能？ - 物聯網設備定位、地理位置服務
• 50. 如果要存IP地址，用什么數據類型比較好？ - 物聯網設備IP管理
• 79. 大量的手機號碼被標記成騷擾電話，如何存儲這些號碼？ - 物聯網設備號碼管理
• 83. 進入電梯里斷網后又恢復剛開始為什么網絡慢？ - 物聯網設備網絡重連機制

熱度說明

• 🔥🔥🔥: 90%以上面試會問到
• 🔥🔥: 70-90%面試會問到
• 🔥: 50-70%面試會問到
• 📱: 30-50%面試會問到