滴滴面試的流程，有客服會和你確認面試時間，併發送郵件附帶面試連接談項目經驗。處理算法題，最大無重複子串，鏈表的值交換遇到過線上服務器CPU飆高的狀況沒有，如何處理對線程池的理解，項目中哪一個地方使用了，如何使用的，用的Excutor框架中的哪一個實現類，爲何用這個對MySQL索引的理解、對組合索引的理解、索引的最佳實踐分佈式鎖的實現、對比Redis分佈式鎖 & ZK分佈式鎖怎麼理解微服務，服務如何劃分，能夠從哪幾個方面去劃分，爲何這樣劃分，微服務帶來了哪些好處，哪些壞處，如何看待這個問題？如何理解網關，網關帶來的好處和壞處，如何解決掌握哪些設計模式，經常使用哪些，項目中如何使用的，爲何用這個，不用那個？手寫一個線程安全的單例模式如何設計一個秒殺系統？假設如今雙十一零點，大量下單請求，如何對這些訂單進行分庫分表，爲何？MySQL事務隔離級別、MVCC？css
答案：
前端
3：nginx
登陸服務器，執行top命令，查看CPU佔用狀況；定位線程；定位代碼，解決問題面試
4：redis
1)建立/銷燬線程伴隨着系統開銷，過於頻繁的建立/銷燬線程，會很大程度上影響處理效率算法
2)線程併發數量過多，搶佔系統資源從而致使阻塞數據庫
3)對線程進行一些簡單的管理, 延時執行 定時循環執行後端
普通索引：即一個索引只包含單個列，一個表能夠有多個單列索引設計模式
惟一索引：索引列的值必須惟一，但容許有空值瀏覽器
複合索引：多列值組成一個索引，專門用於組合搜索，其效率大於索引合併
聚簇索引(彙集索引)：並非一種單獨的索引類型，而是一種數據存儲方式。具體細節取決於不一樣的實現，InnoDB的聚簇索引其實就是在同一個結構中保存了B-Tree索引(技術上來講是B+Tree)和數據行。
非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引
基於緩存（Redis等）實現；
基於Zookeeper實現；
服務間調用,服務發現,服務容錯,服務部署,數據調用
高性能，可橫向擴展
高可靠，業務不中斷
插件化的API安全控制
靈活的數據編排
精細化流控
API版本管理
API數據分析
高效插件化路由算法
安全認證，防攻擊
API訪問控制
Swagger導入導出
9:
單例模式，工程模式，註冊模式，適配器模式，觀察者模式，策略模式
10：
前端
一、nginx負載均衡，將請求分發到各個服務器，減輕壓力。
二、js、css壓縮，減小流量以及請求次數。
三、cdn加速。
緩存
一、採用redis緩存，能夠提早將某些秒殺的數據加載到緩存。如庫存先加載到緩存，判斷緩存裏的庫存，成功後再繼續，同時爲了防止大量訪問redis，能夠用共享變量標識是否賣完，如賣完了，則直接返回，不用訪問redis。
二、頁面緩存，即將頁面直接緩存到redis，或者頁面靜態化，即先後端分離。
三、開啓瀏覽器緩存。
限流
一、使用消息隊列，例rabbitmq進行消峯。
二、利用驗證碼防止惡意刷單，能夠有效下降單位時間內訪問次數。
三、地址隱藏，防止知道地址後提早購買以及多刷。
四、必定時間內限制url訪問次數。
數據庫
一、利用行級鎖，先扣庫存，成功後再建立訂單，防止超賣。
二、惟一索引，防止重複購買。
三、數據庫讀寫分離，如mycat。
11：
將訂單數據劃分紅兩大類型：分別是熱數據和冷數據。
熱數據：3個月內的訂單數據，查詢實時性較高。
冷數據A：3個月 ~ 12個月前的訂單數據，查詢頻率不高。
冷數據B：1年前的訂單數據，幾乎不會查詢，只有偶爾的查詢需求。
12：
數據庫事務的隔離級別ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability，即原子性、一致性、隔離性、持久性）。
當數據庫上有多個事務同時執行的時候，就可能出現髒讀（dirty read）、不可重複讀（non-repeatable read）、幻讀（phantom read）的問題，爲了解決這些問題，就有了「隔離級別」的概念。
隔離級別越高，效率就會越低。所以不少時候，咱們都要在兩者之間尋找一個平衡點。
SQL標準的事務隔離級別包括：讀未提交（read uncommitted）、讀提交（read committed）、可重複讀（repeatable read）和串行化（serializable ）。
讀未提交：一個事務還沒提交時，它作的變動就能被別的事務看到。
讀提交：一個事務提交以後，它作的變動纔會被其餘事務看到。
可重複讀：一個事務執行過程當中看到的數據，老是跟這個事務在啓動時看到的數據是一致的。固然在可重複讀隔離級別下，未提交變動對其餘事務也是不可見的。
串行化：顧名思義是對於同一行記錄，「寫」會加「寫鎖」，「讀」會加「讀鎖」。當出現讀寫鎖衝突的時候，後訪問的事務必須等前一個事務執行完成，才能繼續執行。
本文分享自微信公衆號 - 風帆（wdswhf）。
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