场景题

如果所有的服务调用都使用 HTTP 请求，在分布式系统中可能会面临以下几个问题： 性能瓶颈和延迟 • 请求开销：HTTP 请求通常是基于 文本协议（JSON, XML 等）。

你这个想法很棒，是一个典型的规则引擎式设计，通过将每个发放红包的业务规则抽象成 Handler（处理器） ，实现一个可配置的、可扩展的链式校验系统。

线上 Redis 机器爆了，如何优化？ 当 Redis 机器出现爆满（CPU 100%、内存溢出、请求超时等情况），需要迅速排查问题并采取优化措施。可以从 排查 Redis 负载、优化数据结构等处理。

WMS库存抽象层设计方案,通过三层解耦架构实现弹性扩展： 1. 接口抽象层（定义标准操作协议） 2. 策略控制层（库存分配策略） 3. 适配器层（对接不同业务系统）

构建一个交易系统，涉及 支付、订单、库存、物流 等模块。以下是详细的 Java 设计方案，包含 架构选型、数据库设计、业务流程 以及 代码实现。

一、架构与设计优化 方向 具体策略 预期收益 服务分层解耦 采用DDD领域驱动设计，分离核心交易逻辑与辅助服务（如日志、通知） 核心链路性能提升30%-50% 读写分离架构 用CQRS模式拆分命令流.

在后台系统中，对加密信息进行模糊查询是一个 复杂 但 可解决 的问题。常见的加密算法（AES、RSA、SHA 等）都难以直接支持模糊查询，因为它们的结果是不可逆和不可预测的。

当用户分布在多个地理位置时，网络延迟和服务响应时间可能会显著增加，导致用户体验变差。为了减少调用延迟并提升系统性能，可以采取以下几种优化策略： 多区域部署 多区域部署是解决地理位置分布带来的延迟问题.

真实业务，结合多个方案：Redis SETNX 确保高并发下的唯一性（主方案）。MySQL 乐观锁作为兜底方案（防止Redis 崩溃）。大规模并发时，结合 MQ 进行削峰（防止数据库或 Redis)

缓存预热前，可以短时间降级（如返回静态数据）。 缓存替换前，采用灰度发布策略（如 10% 用户访问新缓存）。数据库压力控制，预热时避免短时间内大量查询数据库。

在一个系统中，有 几万个任务 需要在各自的特定时间点触发执行，常见的解决方案包括 时间轮（TimeWheel）、任务队列（DelayQueue）、分布式调度系统等。

要计算一个 5TB 的文件 中不同 ID 的个数，且 ID 的范围是从 1 到 10^9 ，需要设计一个高效的算法来避免将整个文件加载到内存中，因为内存的限制不允许一次性处理这么大的数据。

要设计一个 100 万人 参与、100 个奖品的抽奖系统，其中每个人的中奖倍率不同，且每人最多中奖一次，可以通过以下方式来实现。 问题分析 参与者数量：100 万人。 奖品数量：100 个奖品。 每人

🌟 问题分析 • 数据规模：几十万条 IP 地址（如 100 万条）。 • 查询需求：高效判断某个 IP 是否在 IP 库中。 • 存储方式：考虑 内存占用 和 查询速度。 • IP 地址格式： •

问题分析 • 数据规模： • 共有 1 亿（10⁸）个正整数。 • 数值范围为 0 到 42 亿（4.2 × 10⁹） 。 • 目标： • 找出所有 出现次数恰好为 2 的数字。 • 空间复杂度： •

在 分布式系统中生成唯一 ID，必须满足 全局唯一性、高性能、可扩展性 的要求。以下是几种常见的方案： Snowflake 算法（Twitter 雪花算法）🔥 适用于 高并发分布式系统，

设计一个 微信发红包 API，需要确保 所有红包总金额等于发出金额，并且 不能有红包为空。最关键的是 “二倍均值法”，保证总金额不变，每个红包至少 1 分。