一、電商領域高頻場景題

1. 百萬級QPS秒殺系統設計

場景需求：設計一個支持百萬級QPS的秒殺系統，要求解決超賣問題，保證系統高可用。

技術方案：

• 分層削峰：前端頁面靜態化+按鈕防重復點擊

• Redis集群：采用Lua腳本實現原子性的庫存預減

• 消息隊列：RocketMQ實現訂單異步化處理

• 限流降級：Sentinel實現接口級QPS控制

優化要點：

• 熱點數據隔離：單獨Redis集群處理秒殺商品

• 本地緩存：使用Caffeine緩存商品基本信息

• 動態擴容：Kubernetes自動擴縮容應對流量峰值

2. 分布式事務在訂單系統中的實踐

問題場景：用戶下單需要同時操作訂單服務、庫存服務和賬戶服務，如何保證數據一致性？

解決方案對比：

方案	原理	適用場景	優缺點
TCC	Try-Confirm-Cancel三階段	金融級一致性	開發復雜，性能中等
SAGA	事務拆分+補償機制	長事務場景	最終一致性，實現簡單
本地消息表	數據庫+定時任務	中等一致性要求	實現簡單，有延遲

?最佳實踐：

二、分布式系統設計難題

1. 跨機房數據同步方案

業務需求：實現新加坡和印尼機房的數據同步，延遲控制在500ms內。

技術選型：

• 數據傳輸：Canal監聽MySQL Binlog + Kafka跨機房同步

• 沖突解決：時間戳+版本號向量時鐘算法

• 數據校驗：定期全量比對+實時校驗

?架構圖：

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2. 分布式鎖的進階用法

典型問題：Redis分布式鎖在集群模式下的可靠性問題。

解決方案演進：

1. 基礎版：SETNX + 過期時間

2. Redisson實現：Watch Dog自動續期

3. 多級鎖：Redis + Zookeeper雙重校驗

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三、性能優化實戰案例

1. JVM調優：大促場景下的GC策略

問題現象：大促期間Full GC頻繁，導致接口超時。

優化步驟：

1. 診斷工具：

   • jstat -gcutil [pid] 1000

   • GC日志分析：-XX:+PrintGCDetails

2. 參數調整：

效果驗證：通過JMeter壓測，GC時間從2s降至200m

2. MySQL深度分頁優化

慢查詢：

優化方案：

1. 游標分頁：

?2.延遲關聯：?

四、新興技術場景挑戰

1. Service Mesh在微服務架構中的應用

落地難點：

• Sidecar帶來的性能損耗（約增加10%延遲）

• 多語言服務治理的統一化

• 全鏈路灰度發布實現

Istio最佳實踐：

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2. Serverless在后臺任務中的實踐

適用場景：

• 定時對賬任務

• 圖片/視頻轉碼

• 日志分析處理

AWS Lambda示例：

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