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20230916后台面经整理

news 2025/8/15 6:49:29

1.面对抢优惠券这样的高负载场景，你从架构、负载均衡等方面说一下你的设计？答了参考Nginx进行负载均衡，然后在每台服务器怎么怎么弄（架构每一层怎么设计）

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参考https://toutiao.io/posts/6z3uu2m/preview，https://zhuanlan.zhihu.com/p/482817229
SLB负载均衡发给API网管再分给抢购系统
10w一分钟，28法则，8w10s，有40w人抢10s，4w/s的qps -》常规系统1000/s（4核8G的机器，开200个线程处理请求）
后果：网络带宽打满、cpu使用率达到90%多、数据库负载过高、下游依赖频繁超时
例如：写数据尽量直接写缓存，然后异步写db；读数据尽量优先把数据缓存在系统jvm内存里，本地读取返回
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击穿jvm和redis要查mysql：抢购系统内可以开一个后台线程，然后让他每隔30min自动去redis里查最新缓存数据，或者去商品系统查最新缓存数据，然后刷新本地缓存
缓存不一致：扣减and恢复的顺序不一致（乱序），所以要实现mq顺序消息，发到同一个分区有序
前端：页面上各类静态资源首先应分开存放，然后放到cdn节点上分散压力，倒计时用后端获取按钮变灰，查询和购票只能按一次，js限制时间
后端：同一个uid限制频率，nginx分发请求到不同机器，预处理是否还有余量
数据库：分片解决数据量太大，路由哪个库（范围，哈希（均匀），路由服务）
超卖：悲观锁解决安全，但慢，乐观锁版本号机制控制
稳定性：redis雪崩，先进性预热

2.用户隐私数据怎么处理？

1.哈希，md5等彩虹表攻击
2.加盐哈希（盐就是随机的字符串拼接密码）
3.匿名化、差分隐私、同态加密
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3.https和http的区别，https怎么保证安全

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详见小林coding：https://www.xiaolincoding.com/network/2_http/http_interview.html#https-%E6%98%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E8%BF%9E%E6%8E%A5%E7%9A%84-%E5%85%B6%E9%97%B4%E4%BA%A4%E4%BA%92%E4%BA%86%E4%BB%80%E4%B9%88

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ca保证了公钥不能被伪造

4.算法：K个一组反转链表

妙不可言，k个一组翻转

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
class Solution:def reverseKGroup(self, head: Optional[ListNode], k: int) -> Optional[ListNode]:n = 0cur = headwhile cur:n += 1  # 统计节点个数cur = cur.nextp0 = dummy = ListNode(next=head)pre = Nonecur = headwhile n >= k:n -= kfor _ in range(k):  # 同 92 题nxt = cur.nextcur.next = pre  # 每次循环只修改一个 next，方便大家理解pre = curcur = nxt# 见视频nxt = p0.nextnxt.next = curp0.next = prep0 = nxtreturn dummy.next