一、数据库-单表1千万数据，未来1年还会增⻓多500万，性能⽐较慢，说下你的优化思路
答案：
思路
- 千万不要⼀上来就说分库分表，这个是最忌讳的事项
- ⼀定要根据实际情况分析，两个⻆度思考
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不分库分表
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- 软优化
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- 数据库参数调优
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分析慢查询SQL语句，分析执⾏计划，进⾏sql改写
和程序改写
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- 优化数据库索引结构
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- 优化数据表结构优化
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- 引⼊NOSQL和程序架构调整
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- 硬优化
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提升系统硬件（更快的IO、更多的内存）：带宽、
CPU、硬盘
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分库分表
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根据业务情况⽽定，选择合适的分库分表策略（没有通
⽤的策略）
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- 外卖、物流、电商领域
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- 先看只分表是否满⾜业务的需求和未来增⻓
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数据库分表能够解决单表数据量很⼤的时,数据查询
的效率问题，
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⽆法给数据库的并发操作带来效率上的提⾼，分表
的实质还是在⼀个数据库上进⾏的操作，受数据库
IO性能的限制
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- 如果单分表满⾜不了需求，再分库分表⼀起
结论
- 在数据量及访问压⼒不是特别⼤的情况，⾸先考虑缓存、读
- 写分离、索引技术等⽅案如果数据量极⼤，且业务持续增⻓快，再考虑分库分表⽅案
二、描述Kafka消息队列Topc、Partition、副本、Group的概念和作⽤
答案：
Topic
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每条发布到Kafka集群的消息都有⼀个类别，这个类别被称为
Topic，主题的意思
Partition分区
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kafka数据存储的基本单元，topic中的数据分割为⼀个或多个
partition，每个topic⾄少有⼀个partition，是有序的
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⼀个Topic的多个partitions, 被分布在kafka集群中的多个
server上
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消费者数量 <=⼩于或者等于Partition数量
Replication 副本（备胎）
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同个Partition会有多个副本replication ，多个副本的数据是
⼀样的，当其他broker挂掉后，系统可以主动⽤副本提供服
务
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默认每个topic的副本都是1（默认是没有副本，节省资源），
也可以在创建topic的时候指定
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如果当前kafka集群只有3个broker节点，则replication
factor最⼤就是3了，如果创建副本为4，则会报错
基于消费者组可以实现：
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基于队列的模型：所有消费者都在同⼀消费者组⾥，每条消
息只会被⼀个消费者处理
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基于发布订阅模型：消费者属于不同的消费者组，假如每个
消费者都有⾃⼰的消费者组，这样kafka消息就能⼴播到所有
消费者实例上
三、⾼并发Java开发⾥⾯线程池-ThreadPoolTaskExecutor 和ThreadPoolExecutor的区别
答案：
线程池种类
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ThreadPoolExecutor，这个类是JDK中的线程池类，继承⾃
Executor，⾥⾯有⼀个execute()⽅法，⽤来执⾏线程，线程
池主要提供⼀个线程队列，队列中保存着所有等待状态的线
程，避免了创建与销毁的额外开销
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ThreadPoolTaskExecutor，是spring包下的，是Spring为我
们提供的线程池类 Spring异步线程池的接⼝类是
TaskExecutor，本质还是 java.util.concurrent.Executor
开发的时候spring会先搜索TaskExecutor类型的bean或者名字为 taskExecutor的Executor类型的bean,*
所以我们最好来⾃定义⼀个线程池，加⼊Spring IOC容器⾥⾯，即可覆盖现有的进⾏调优
@EnableAsyncpublic class ThreadPoolTaskConfig {
@Bean("threadPoolTaskExecutor")
public ThreadPoolTaskExecutor
threadPoolTaskExecutor(){
ThreadPoolTaskExecutor
threadPoolTaskExecutor = new
ThreadPoolTaskExecutor();
//线程池创建的核⼼线程数，线程池维护线程的最少数量，
即使没有任务需要执⾏，也会⼀直存活
//如果设置allowCoreThreadTimeout=true（默认
false）时，核⼼线程会超时关闭
threadPoolTaskExecutor.setCorePoolSize(4);
//最⼤线程池数量，当线程数>=corePoolSize，且任务队列
已满时。线程池会创建新线程来处理任务
//当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒
绝处理任务⽽抛出异常
threadPoolTaskExecutor.setMaxPoolSize(8);
//缓存队列（阻塞队列）当核⼼线程数达到最⼤时，新任务会
放在队列中排队等待执⾏
threadPoolTaskExecutor.setQueueCapacity(124);
//当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直
到线程数量=corePoolSize //允许线程空闲时间60秒，当maxPoolSize的线程在空闲
时间到达的时候销毁
//如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程
数量=0
threadPoolTaskExecutor.setKeepAliveSeconds(30);
//spring 提供的 ThreadPoolTaskExecutor 线程
池，是有setThreadNamePrefix() ⽅法的。
//jdk 提供的ThreadPoolExecutor 线程池是没有
setThreadNamePrefix() ⽅法的
threadPoolTaskExecutor.setThreadNamePrefix("⼩滴课堂
Spring⾃带Async前缀：");
threadPoolTaskExecutor.setWaitForTasksToCompleteOnSh
utdown(true);
// rejection-policy：当pool已经达到max size的时候，如何
处理新任务
// CallerRunsPolicy()：交由调⽤⽅线程运⾏，⽐如 main 线
程；如果添加到线程池失败，那么主线程会⾃⼰去执⾏该任务，不会等
待线程池中的线程去执⾏
//AbortPolicy()：该策略是线程池的默认策略，如果线程池队列满
了丢掉这个任务并且抛出RejectedExecutionException异常。
//DiscardPolicy()：如果线程池队列满了，会直接丢掉这个任务并
且不会有任何异常//DiscardOldestPolicy()：丢弃队列中最⽼的任务，队列满了，
会将最早进⼊队列的任务删掉腾出空间，再尝试加⼊队列
threadPoolTaskExecutor.setRejectedExecutionHandler(n
ew ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
threadPoolTaskExecutor.initialize();
return threadPoolTaskExecutor;
}
}
//使⽤实战， 启动类可以不加@EnableAsync，改上⾯加
@Async("threadPoolTaskExecutor")
