Java高級 / 架構師場景方案面試題（二）

1.雙十一億級用戶日活統計如何用 Redis快速計算

在雙十一這種億級用戶日活統計的場景中，使用Redis進行快速計算的關鍵在于利用Redis的數據結構和原子操作來高效地統計和計算數據。以下是一個基于Redis的日活統計方案：

選擇合適的數據結構：

使用Redis的SET數據結構來存儲每日活躍用戶（DAU）的唯一標識（如用戶ID）。SET數據結構自動去重，并且提供了高效的添加和查詢操作。
如果需要支持更復雜的統計，比如小時級別的活躍用戶（HAU），可以使用Redis的HyperLogLog數據結構，它能夠在有限的內存空間內對大量數據進行基數統計。

原子操作保證數據一致性：

使用Redis的原子操作來確保在并發環境下數據的一致性。例如，使用SADD命令來向SET中添加用戶ID，這樣即使在多個請求同時嘗試添加同一個用戶ID，Redis也能保證操作的原子性，避免重復計數。

利用Redis的事務功能：

在統計日活時，可能需要執行一系列的操作，如先清空舊的日活集合，再添加新的日活用戶。這些操作可以通過Redis的事務功能（MULTI/EXEC）來確保原子性執行。

使用Lua腳本：

對于更復雜的統計邏輯，可以使用Redis的Lua腳本功能。Lua腳本在Redis服務器上執行，保證了操作的原子性，并且可以執行多個Redis命令。通過Lua腳本，可以實現更復雜的統計邏輯，比如統計日活的同時計算其他相關指標。

定期持久化數據：

雖然Redis主要用于緩存和快速訪問數據，但是為了數據安全和長期統計，還是需要定期將日活數據持久化到磁盤或其他持久化存儲中。這可以通過Redis的RDB或AOF持久化機制實現，或者通過定期將Redis中的數據導出到數據庫或其他存儲系統中。

水平擴展和分片：

如果日活數據量極大，單個Redis實例可能無法滿足需求，此時可以考慮使用Redis集群進行水平擴展。通過將數據分散到多個Redis節點上，可以提高系統的吞吐量和容量。需要注意的是，分片策略需要事先設計好，以確保數據均勻分布和查詢效率。

監控和告警：

在雙十一這種關鍵時期，需要實時監控Redis的性能指標和日活統計結果，確保系統穩定運行。同時，還需要設置合理的告警閾值，以便在出現異常時及時通知運維人員進行處理。

2.雙十一電商推薦系統如何用Redis實現

在雙十一電商推薦系統中，Redis可以扮演多個角色來提高性能和響應速度。以下是如何使用Redis實現電商推薦系統的一些建議：

緩存熱門商品和推薦列表：

使用Redis的列表（List）或有序集合（Sorted Set）來緩存熱門商品或推薦商品列表。這些列表可以基于用戶的瀏覽歷史、購買歷史、搜索歷史等進行個性化推薦。
當用戶訪問推薦頁面時，首先從Redis中讀取緩存的推薦列表，如果緩存不存在或已過期，則再從后端服務中拉取最新數據并更新到Redis中。

緩存用戶畫像和偏好：

用戶畫像和偏好是推薦系統的核心，可以使用Redis的哈希表（Hash）結構來存儲這些信息。每個用戶都有一個唯一的鍵，對應的值是一個哈希表，包含了用戶的各種屬性和偏好。
當需要為用戶生成推薦列表時，直接從Redis中讀取用戶的畫像和偏好，然后根據這些信息進行個性化推薦。

使用Redis的過期策略管理推薦時效性：

推薦系統中的很多數據都有時效性，比如熱門商品、促銷活動等。Redis支持為鍵值對設置過期時間，可以利用這一特性來管理這些時效性數據。
當數據過期后，Redis會自動刪除這些鍵值對，保證了數據的實時性和準確性。

利用Redis的發布/訂閱模型實現實時推薦：

如果推薦系統需要支持實時推薦，比如基于用戶實時行為的推薦，可以使用Redis的發布/訂閱模型。當用戶發生某個行為（如點擊、購買等）時，發布一個消息到指定的頻道，訂閱了該頻道的推薦系統可以實時接收到這些消息，并立即為用戶生成新的推薦列表。

使用Redis的事務和Lua腳本處理復雜邏輯：

對于一些復雜的推薦邏輯，可能需要執行多個Redis命令。可以使用Redis的事務功能（MULTI/EXEC）來確保這些命令的原子性執行。
如果邏輯非常復雜，還可以考慮使用Lua腳本在Redis服務器上執行。Lua腳本在Redis服務器上運行，可以減少網絡延遲，提高性能。

水平擴展和分片：

如果推薦系統的數據量非常大，單個Redis實例可能無法滿足需求。此時可以考慮使用Redis集群進行水平擴展和分片。通過將數據分散到多個Redis節點上，可以提高系統的吞吐量和容量。

監控和告警：

在雙十一這種關鍵時期，需要實時監控Redis的性能指標和推薦系統的運行狀況，確保系統穩定運行。同時，還需要設置合理的告警閾值，以便在出現異常時及時通知運維人員進行處理。

綜上所述，Redis在電商推薦系統中可以發揮重要作用，通過緩存熱門商品、用戶畫像和偏好、管理時效性數據、實現實時推薦等方式，提高推薦系統的性能和響應速度。同時，還需要注意監控和告警的設置，確保系統的穩定性和可靠性。

3. 日均百億級微信紅包系統架構如何設計

構建一個日均百億級微信紅包系統是一個復雜且龐大的工程，涉及多方面的架構設計和優化。以下是一個簡化的架構設計方案，用于支持如此大規模的紅包系統：

系統垂直SET化：

將整個紅包系統垂直切分為多個獨立的SET（邏輯服務器和數據庫）。每個SET處理一部分用戶或紅包流量，保證系統的可擴展性和高可用性。
每個SET內部邏輯服務器和數據庫都是獨立的，確保互不影響，通過負載均衡器分配流量到各個SET。

邏輯Server層設計：

使用高性能的服務器框架（如Golang），能夠處理高并發請求。
邏輯Server層負責處理請求排隊，避免數據庫并發搶鎖問題。
使用消息隊列（如Kafka、RabbitMQ等）來異步處理紅包發放請求，減少系統延遲。

數據庫設計：

使用分布式數據庫系統（如MySQL集群、Cassandra等），能夠水平擴展，并提供高可用性和容錯性。
采用雙維度分庫分表策略，如按用戶ID和紅包ID進行分片，確保數據均勻分布和查詢效率。
數據庫操作應盡可能減少鎖的競爭，如使用樂觀鎖、減少事務的粒度等。

緩存策略：

使用Redis等內存數據庫緩存紅包的庫存數量、用戶搶紅包狀態等信息，減少對數據庫的訪問壓力。
設置合理的緩存過期時間，確保數據實時性。

負載均衡和容錯：

使用負載均衡器（如Nginx、HAProxy等）分發流量到不同的邏輯Server和數據庫SET，確保系統負載均衡。
部署冗余的服務器和數據庫節點，使用負載均衡和故障轉移機制（如Kubernetes），確保系統的高可用性。

異步處理與消息隊列：

使用消息隊列來異步處理紅包發放、搶紅包等操作，減少系統延遲，提高并發處理能力。
消息隊列應保證消息的可靠傳輸和順序性，避免數據不一致問題。

監控與告警：

部署完善的監控系統，實時監控系統的性能指標、錯誤率、響應時間等關鍵指標。
設置合理的告警閾值，及時發現并處理潛在問題，確保系統穩定運行。

系統優化與性能調優：

定期對系統進行性能分析和調優，如優化數據庫查詢語句、調整緩存策略、增加服務器資源等。
結合業務特點和技術發展趨勢，持續迭代和優化系統架構，確保系統始終保持最佳性能。

注意：此方案僅為一個簡化的設計方案，實際部署時需要根據業務特點和系統需求進行詳細的規劃和優化。同時，還需要考慮系統的安全性、合規性等方面的問題。

4.類似微信的社交 App朋友圈關注模型如何設計實現

設計一個類似微信的社交App朋友圈關注模型，需要考慮用戶之間的關系、內容展示、權限控制以及性能優化等方面。以下是一個簡化的設計實現方案：

用戶關系管理：

設計用戶關系表，存儲用戶之間的關注關系，如關注者（follower）和被關注者（followee）。
提供API接口，允許用戶進行關注、取消關注操作，并更新關系表。
考慮使用緩存技術（如Redis）來加速用戶關系查詢，減少數據庫訪問壓力。

朋友圈內容管理：

設計朋友圈內容表，存儲用戶發布的朋友圈動態，包括內容、時間戳、發布者等信息。
提供API接口，允許用戶發布、編輯和刪除朋友圈動態，并更新內容表。
考慮使用數據庫索引和時間戳范圍查詢來優化朋友圈內容的讀取性能。

內容展示邏輯：

當用戶進入朋友圈頁面時，根據用戶的關注關系，查詢其關注者的朋友圈動態。
可以根據時間戳倒序展示最新發布的動態，確保用戶看到的是最新的內容。
考慮使用分頁技術，將朋友圈內容分頁展示，提高用戶體驗。

權限控制：

對朋友圈動態進行權限控制，確保只有被關注者的好友才能看到其發布的動態。
實現訪問控制列表（ACL）或基于角色的訪問控制（RBAC），對用戶訪問朋友圈內容進行權限驗證。
考慮使用令牌（token）或會話（session）管理用戶登錄狀態，確保用戶身份的驗證和授權。

性能優化：

使用緩存技術（如Redis）來緩存朋友圈動態數據，減少對數據庫的訪問次數。
考慮使用異步加載和懶加載技術，在用戶滾動頁面時動態加載更多內容，提高頁面加載速度。
對數據庫查詢進行優化，使用合適的索引和查詢條件，提高查詢效率。

推送通知：

實現推送通知功能，當用戶關注的用戶發布新動態時，及時推送通知給用戶。
可以使用第三方推送服務（如Firebase Cloud Messaging、APNs等）來發送推送通知。

隱私保護：

提供用戶隱私設置選項，允許用戶控制其朋友圈動態的可見范圍，如僅好友可見、公開等。
在設計數據庫和查詢邏輯時，確保用戶隱私設置得到嚴格遵循。

注意：此方案僅為一個簡化的設計實現方案，實際部署時需要根據業務特點和系統需求進行詳細的規劃和優化。同時，還需要考慮系統的安全性、可擴展性、可維護性等方面的問題。

5.美團單車如何基于Redis快速找到附近

美團單車基于Redis快速找到附近的車，主要可以利用Redis的地理位置索引功能，即Geo模塊。Geo模塊支持存儲和查詢地理位置信息，提供了添加地理位置、查詢附近位置、計算兩點間距離等功能。

以下是一個基于Redis Geo模塊查找附近單車的簡化方案：

存儲單車位置：

當單車被停放在某個位置時，使用Redis的GEOADD命令將單車的經緯度信息存儲到Redis的Geo集合中。例如，可以使用一個key來表示所有單車的位置，每個單車都有一個唯一的成員名。

查詢附近單車：

當用戶需要查找附近的單車時，使用Redis的GEORADIUS或GEORADIUSBYMEMBER命令來查詢指定范圍內的單車。GEORADIUS命令接受一個中心點（經緯度）和半徑作為參數，返回該范圍內的所有單車。GEORADIUSBYMEMBER命令則接受一個成員名（表示單車的位置）和半徑作為參數，返回與給定單車距離在指定范圍內的所有單車。

排序和限制結果數量：

可以使用WITHDIST和WITHCOORD選項來獲取每個單車與查詢點的距離以及單車的位置坐標。同時，可以使用COUNT選項來限制返回結果的數量，以滿足分頁或性能要求。

處理結果：

將查詢結果從Redis取出后，可以進一步處理，例如按照距離排序、過濾掉已被預約或損壞的單車等。

緩存和更新策略：

為了提高性能，可以將查詢結果緩存到Redis或其他緩存系統中，設置合適的過期時間。同時，需要定期更新單車的位置信息，以確保查詢結果的準確性。

6.Redis分布式鎖主從架構鎖失效問題如何解決

使用RedLock算法：

RedLock是一個分布式鎖算法，可以在多個Redis節點上實現分布式鎖。RedLock算法通過在多個節點上獲取鎖，并對鎖進行多次檢查來增加安全性，可以有效避免單點故障和網絡分區等問題。但需要注意，RedLock算法并不是完全可靠的，可能會存在誤判的情況。

設置合理的過期時間：

在獲取鎖時，為鎖設置一個合理的過期時間，保證鎖能夠在一定時間內釋放。可以根據業務需求和鎖的使用場景來設置過期時間。

續約機制：

獲取鎖后，可以周期性地對鎖進行續約操作，延長鎖的過期時間。續約操作可以通過定時任務或者其他方式進行。

設置唯一標識：

在獲取鎖時，為每個鎖設置一個唯一的標識，可以使用當前線程的ID或者其他唯一標識符。在釋放鎖時，只有擁有相同標識的線程才能釋放鎖，避免其他線程錯誤地釋放鎖。

使用Lua腳本：

可以使用Lua腳本在Redis端執行獲取鎖和釋放鎖的操作，確保獲取鎖和釋放鎖是原子操作，避免由于網絡延遲等問題導致的鎖失效。

！！！在使用Redis分布式鎖時，還需要注意避免死鎖、鎖粒度、鎖超時等問題。

7.超大并發的分布式鎖架構該如何設計

設計超大并發的分布式鎖架構需要考慮多個方面，包括鎖的粒度、性能、可靠性、容錯性和可擴展性等。以下是一個可供參考的分布式鎖架構設計方案：

鎖的粒度：

在分布式系統中，鎖的粒度決定了鎖的范圍和性能。為了支持超高并發，可以考慮使用細粒度的鎖，例如基于行、列或對象的鎖，以減少鎖的競爭和等待時間。

高性能鎖服務：

建立一個高性能的鎖服務，使用高吞吐量的存儲和計算資源。可以考慮使用Redis集群來提供鎖服務，因為Redis具有高性能和可擴展性。

鎖續約機制：

為避免鎖因網絡故障或其他原因而意外丟失，引入鎖續約機制。在鎖被持有時，可以定期更新鎖的過期時間，確保鎖在需要時仍然有效。

鎖超時和失效處理：

為鎖設置一個合理的超時時間，當鎖持有者未能在超時時間內續約時，鎖將自動釋放，防止死鎖。同時，需要處理鎖失效的情況，例如當鎖持有者崩潰時，其他請求者可以競爭獲取鎖。

分布式鎖算法：

可以考慮使用RedLock算法或其他分布式鎖算法來確保鎖的可靠性和容錯性。通過在多個節點上同時獲取鎖，并在多數節點上達成一致，可以減少單點故障和網絡分區的影響。

鎖沖突解決：

當多個請求者競爭同一個鎖時，需要有一種沖突解決機制。可以考慮使用基于時間戳、隨機數或其他策略來決定哪個請求者應該獲得鎖。

負載均衡和容錯：

使用負載均衡技術將鎖請求分發到多個鎖服務節點上，以提高系統的吞吐量和容錯能力。同時，需要實現容錯機制，例如當某個鎖服務節點出現故障時，可以將請求重定向到其他可用節點。

監控和告警：

部署監控系統來實時監控分布式鎖的性能、可靠性和故障情況。設置合理的告警閾值，及時發現并處理潛在問題。

擴展性：

設計分布式鎖架構時需要考慮系統的擴展性。可以通過水平擴展鎖服務節點、增加存儲資源或使用更高效的算法來提高系統的處理能力。

總之，設計超大并發的分布式鎖架構需要綜合考慮多個方面，包括鎖的粒度、性能、可靠性、容錯性和可擴展性等。通過合理的架構設計和優化，可以實現高性能、可靠和可擴展的分布式鎖服務，支持超大并發的業務需求。

8.Redis底層ZSet跳表是如何設計與實現

Redis的底層ZSet（有序集合）是通過跳表（Skiplist）來實現的。跳表是一種可以進行對數級別查找、插入和刪除操作的數據結構，它通過在每個節點上維護多個指向其他節點的指針，以實現數據的快速訪問。

在Redis的ZSet實現中，每個節點（zskiplistNode）包含一個元素（ele）和一個分數（score），元素用于唯一標識節點，分數用于對節點進行排序。每個節點還包含一個指向其后繼節點的指針（backward），以及一個跳表層級數組（level），每個層級包含一個指向下一個節點的指針（forward）和一個表示該層級跨越節點數的跨度（span）。

跳表的構建過程：

當插入一個節點時，首先根據節點的分數隨機確定其高度（即跳表層級數組的長度）。每增加一層的概率通常為0.5或0.25，這樣層數越高的節點就越少，與平衡樹類似。
節點的高度確定后，將其插入到每個層級的適當位置。插入過程中，需要比較節點的分數和當前層級后繼節點的分數，以確定插入位置。
插入節點后，需要更新相關節點的跨度信息。每個節點的跨度等于其所在層級后繼節點的跨度加1（如果后繼節點存在）。此外，還需要更新從根節點到該節點的所有層級的跨度信息。

跳表的查找過程：