场景题

高并发设计经验（https://mp.weixin.qq.com/s/PPQzMOZ_1t19hFdTO60xKA）

秒杀系统（https://www.cnblogs.com/chanshuyi/p/how-to-design-a-second-killing-system.html）

前端（页面静态化 + CDN」、请求频率限制进行优化）
后端（一般有「增加缓存层 + 预热数据」、「MQ 异步处理」、「限流、熔断、降级」、业务侧优化这 4 种优化方式。）

设计RPC

短链接（https://xie.infoq.cn/article/483fcfbe3f942cb1fa9d9ce20）

->短链请求，生成方式：hash（URL 附加上特殊字符串，直到躲开哈希冲突）,统一发号器(snowflake,redis自增长，mysql自增长)
->302临时重定向，每次浏览器都会向服务器发起请求获取新的地址，虽然会给服务器增加压力（301直接去浏览器缓存获取，缺点不能实时更新点赞等数据）
->布隆过滤器（防止缓存击穿，造成服务器压力过大）
->缓存数据
->数据库

排行榜

榜单key的设置（zadd、zrevrange、zrevrank、zincrby，zrem，同分问题：分数+'.'+（MAx-时间戳）），分数越大越好，时间戳越小越好-https://juejin.cn/post/6844903795131056135

微信抢红包（https://www.infoq.cn/article/2017hongbao-weixin）

对比分析：方案一：内存代替db操作，可以提高并发能力，但是可能出现数据丢失情况，不适用于资金交易系统；方案二：db乐观锁代替悲观锁，事物回滚和并发大小会影响用户体验
SET 化、请求排队串行化、memcached cas控制并发，维度分库

设计点赞功能

微博feed流、朋友圈

分布式定时任务

raft选主
rabbitmq
一致性哈希分配

分布式id、锁、事务（https://www.cnblogs.com/chengxy-nds/p/12315917.html）（）

雪花算法毫秒时间戳+机器id+自增id
redis增长incre命令
数据库自增长id，集群按区间区分启始位置，但是不利于扩容，
数据库号段模式，获取自增ID，号段可以理解成批量获取，比如DistributIdService从数据库获取ID时，如果能批量获取多个ID并缓存在本地的话，那样将大大提供业务应用获取ID的效率。

分布式事务（https://xiaomi-info.github.io/2020/01/02/distributed-transaction/）

理论2PC协调者
理论TCC
理论本地事件-生产者消费
尽最大努力通知-(轮询)
可靠消息最终一致性
rocketmq事务

各种海量数据处理

分治归并
top k排序
二分