Backend Series

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• #Advanced Interview

  • #1. 环境准备
  • #1亿数据分库分表，分页查询应如何设计？
  • #Go程序数据库连接池耗尽如何排查？
  • #Java线上接口响应慢如何排查？
  • #kafka的性能为什么这么好？
  • #Mysql事务提交之后，真能保证数据不丢失吗？
  • #Redis定期删除是如何控制开销的？
  • #下游接口稳定性太差怎么处理？
  • #为什么MySQL的行锁会升级为表锁？
  • #为什么MySQL索引要用B+树？
  • #你的分库分表容量是如何预估的？
  • #你的系统是怎么保证高可用的？
  • #你的系统负载均衡是怎么做的？
  • #你的系统限流阈值是怎么设定的？
  • #分库分表后，主键应该怎样生成？
  • #只会 Redis？高并发下你的缓存架构怎么设计到极致？
  • #在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？
  • #在做SQL性能调优的时候如何精准定位并解决问题？
  • #如何保证分布式锁的高可用和高性能？
  • #如何在Kafka中实现延迟消息？
  • #如何设计一个亿级热门视频排行榜？
  • #如何设计一个十亿级的URL短链系统？
  • #如何设计一个百万QPS的限流器？
  • #如何设计一个百万用户在线的直播评论系统？
  • #如何设计实现一个消息队列？
  • #已经有锁了，Mysql为什么还要引入MVCC？
  • #应对高并发，如何选择合适的降级策略？
  • #微服务可以怎样通过服务隔离构建高可用系统？
  • #微服务场景下，如何实现分布式事务来保证一致性？
  • #怎样保证用户请求在1s内响应？
  • #服务注册是应该选AP还是选CP？
  • #消息队列在架构设计中有什么用？
  • #消息队列积压百万，除了加机器还有哪些解法？
  • #系统重构，旧库数据怎样平滑地迁到新库？
  • #线上慢SQL如何排查？
  • #缓存淘汰要怎么设计才能保证命中率？
  • #项目中采用哪种缓存模式来解决数据一致性问题？
  • #高并发场景下，如何保证消息顺序消费？
  • #高并发场景下，如何处理消费过程中的重复消息？
  • #高并发场景下，微服务熔断策略该怎么设计？
  • #高并发场景下应该如何设计缓存一致性方案？

• #Go Interview

  • #Go语言面试题

• #Llm Interview

  • #你如何定义一个基于 LLM 的智能体？它通常由哪些核心组件构成？
  • #请详细解释 ReAct 框架。它是如何将思维链和行动结合起来，以完成复杂任务的？
  • #请详细解释一下 Transformer 模型中的自注意力机制是如何工作的？它为什么比 RNN 更适合处理长序列？

• #Mysql Interview

  • #Mysql面试题

• #Redis Interview

  • #Redis面试题