1 设计一个系统统计当前时刻北京用户在线人数

【Redis】位图以及位图的使用场景(统计在线人数和用户在线状态)

1.1 方案一：

• 在用户登录时，使用 Redis SET 将用户 ID 添加到一个特定的键（例如 “online:beijing”）。
• 用户退出时，从 SET 中移除用户 ID。
• 为了统计在线人数，直接获取 SET 的元素数量。

1.2 方案二：为什么不能用一个 count 字段

如果使用单一的 count 字段，当多个进程或线程同时更新该字段时，可能会出现竞争条件，导致不准确的计数。此外，你无法知道哪些用户是在线的。

1.3 方案三：方案一在计数方面不方便，所以我是不是可以把这两个方案结合起来，要查总在线人数的时候使用count字段一次性查出，想要看哪些活跃的人数的时候就按照方案一查（其实redis的set集合中应该也提供了计算元素数量的api）

确实，你可以将两个方案结合起来以便根据不同的需求灵活地查询。

结合方案：

1. 处理登录：

   • 当用户登录时，执行以下操作：
     1. 使用 Redis SET 将用户 ID 添加到一个特定的键（例如 “online:beijing”）。
     2. 使用 Redis 的 INCR 命令增加一个 “online:count:beijing” 字段的值。

2. 处理退出：

   • 当用户退出时，执行以下操作：
     1. 从 SET “online:beijing” 中移除用户 ID。
     2. 使用 Redis 的 DECR 命令减少 “online:count:beijing” 字段的值。

3. 查询在线人数：

   • 直接获取 “online:count:beijing” 字段的值。

4. 查询在线的具体用户：

   • 直接获取 SET “online:beijing” 的所有成员。

这种方法结合了两种方案的优点：INCR 和 DECR 命令都是原子的，这意味着即使有多个进程或线程同时操作，“online:count:beijing” 的值也会被准确地更新。而 SET “online:beijing” 则提供了查询特定在线用户的能力。

需要注意的是，这种方法会稍微增加存储和操作的开销，因为每次登录或退出都需要操作两个 Redis 键。但从实用性和灵活性的角度来看，这是一个很好的折中方案。

1.4 方案四：使用bitMap

前几个方案的缺点：如果使用set，会存储每一个用户的id，在1亿用户量的情况下，每一个用户id占用4B，总的内存使用量就是10^9*4B=4GB，内存会撑爆

答：所以这个时候会使用位图，将每一个在线用户放入到一个编码函数生成一串数字，根据对应的数字将其在bitMap中对应位置的值置为1，用户下线时就将对应位置的值置换为0，此时内存使用量为100000000/8b/1024B/1024MB 约等于 12MB；

本方案不足：当需要查找在线人数的时候，就是用bitcount()获取，但是这个方法会遍历bitMap，复杂度是O(n)的

1.5 方案五：使用bitMap+count字段

新设置一个count字段，用于统计在线人数，然后每次上线一个用户，就使用原子化操作将bitMap和count自增操作打包在一起更新。这样在查询总人数的时间复杂度也是O(1)

2 让你设计一个mysql优化器，怎么设计

2.1 收集统计信息：

扫描数据表和索引来估计行数、数据分布和存储大小。
**定期更新这些统计信息，**以保持查询优化器的信息是最新的。

2.2 SQL 重写：

解析输入的 SQL 查询并形成一个初始的执行计划。
对计划进行转化，例如合并相邻的表扫描，简化 WHERE 子句等。

2.3 索引建议：

分析查询以确定哪些列经常被用作过滤条件。
基于这些信息提供索引创建的建议，以加速查询。

2.4 缓存：

为经常运行的查询结果提供缓存，避免重复的计算。
考虑缓存的失效策略，如 LRU。

2.5 分析查询：

对查询的执行计划进行深入的分析，找出可能的性能瓶颈。
提供关于查询如何修改或重写以改善性能的建议。

3 让你设计一个延时任务系统怎么做？

3.1 Redis ZSET

（1）使用 Redis ZSET，score作为时间戳，任务id作为哈希表的key:
（2）分片: 为了抗高并发，可以将数据分散到多个 Redis 实例中，使用一致性哈希或其他分片算法。
（3）持久化: 利用 Redis 的 RDB 或 AOF 功能，确保数据不丢失。
（4）哨兵模式: 用于故障转移，当主节点出现问题时，哨兵可以自动将从节点提升为主节点。

3.2 时间片轮转算法

时间轮是一个非常高效的延时任务调度方法，其基本概念是将时间分成多个小的时间片段，并使用一个循环队列（轮子）来表示。每个槽代表一个时间片段。时间轮持续地旋转，当时间推进到某个槽时，会执行该槽中的所有任务。

• 初始化: 创建一个固定大小的时间轮，每个槽都有一个任务队列。
• 添加任务: 根据任务的延时时间，计算应该放入哪个槽。将任务放入相应槽的任务队列中。
• 时间推进: 定期（例如每秒）检查当前槽，执行所有任务，然后移动到下一个槽。
• 槽溢出处理: 对于超过时间轮大小的延时，可以使用多层时间轮来处理。

4 Redis 的 ZSET 做排行榜时，如果要实现分数相同时按时间顺序排序怎么实现？

4.1 方案一：拆分 score:

即将 score 拆分为高 32 位和低 32 位,高32位存储时间戳，低32位存储score

4.2 方案二：使用 ZSET

使用 ZSET 存储分数，再使用一个 HASH 表存储每个用户的时间戳。在获取排行榜时，首先按分数排序，分数相同的则根据 HASH 表中的时间戳排序。

5 redis实现好友关系、粉丝数

5.1 好友关系(使用一个set存储我关注的人)

• 对于每个用户，使用一个 SET 来存储他的所有好友的 ID。
• 添加好友：在两个用户的 SET 中互相添加对方的 ID。
• 删除好友：在两个用户的 SET 中互相移除对方的 ID。
• 检查是否为好友：查询其中一个用户的 SET 是否包含另一个用户的 ID。
• 获取好友列表：直接获取用户的 SET 中的所有元素。
• 共同好友：将两个用户的set都查出来，取得交集

5.2 粉丝数

再设置一个set，存储关注我的人，别人关注我就需要同时在两个set上put新值

6 给一个场景：有很多图片，然后我们需要对图片进行存储，以及查找，有什么数据结构比较适合？如果我要加速查询的速率，你要怎么设计？

6.1 方案一

处理大量图片的存储和检索通常涉及多个层次的设计。以下是针对这一场景的一些建议：

数据结构：

• 哈希表 (HashMap)：如果我们需要按照图片的ID或名字快速查找图片，哈希表是非常理想的。其时间复杂度为O(1)。键可以是图片ID或名称，值可以是图片的存储路径或实际的图片数据。

• 平衡树 (如TreeMap)或者跳表：如果我们需要按照某种顺序（例如，拍摄日期）或者范围来查找图片，平衡树是更好的选择。

• 前缀树 (Trie)：如果我们需要按照图片的名称（或某个特定的字符串标识）来进行前缀搜索，那么前缀树是一个很好的选择。

1. 存储：

   • 分布式文件系统：例如 Hadoop Distributed FileSystem (HDFS) 或 Facebook 的 Haystack，它们专为存储大量文件而设计。
   • 对象存储：例如 Amazon S3，它可以存储和检索任意数量的数据。

2. 为图片建立索引：

   当你只知道图片的元数据（例如上传者、时间、标签等）并希望基于这些数据检索图片时：

   • 使用关系数据库或NoSQL数据库来存储图片的元数据和其在分布式文件系统或对象存储中的位置。

   当你希望基于图片内容本身进行检索（例如查找与给定图片相似的图片）时：

   • 使用特征提取技术从每张图片中提取特征，并使用这些特征为图片建立索引。
   • 一种常见的方法是使用哈希函数将图片特征转化为“图像哈希”，并将这些哈希值存储在数据库中。

3. 加速查询：

   • 缓存：对于经常被查询的图片，可以使用像 Redis 这样的内存数据库进行缓存，以减少对主存储的访问。
   • 数据库索引：确保数据库表中用于查询的字段都已经建立了索引。
   • 减少数据量：通过数据分片或选择性地只查询某些数据，可以加速查询速度。
   • 内容检索优化：对于基于内容的检索，可以使用近似最近邻搜索（ANNS）库，如 FAISS，以加速相似度搜索。

4. 其他加速技术：

   • CDN：使用内容分发网络（CDN）可以将图片缓存到全球各地，从而加速对图片的访问速度。
   • 预加载技术：根据用户的使用模式和行为，预先加载他们可能会访问的图片。
   • 图片压缩：通过减少图片的大小，可以加速加载速度和减少存储需求。

5. 搜索扩展性：

   如果搜索请求量非常大，可以考虑使用分布式搜索引擎，如 Elasticsearch 或 Solr，它们提供了分布式搜索能力，易于扩展，并支持复杂的查询。

总之，选择哪种方法取决于具体的使用场景，例如查询的频率、数据量、预算等。

方案二

是的，使用云存储来存放图片是现代应用中的常见做法，尤其是当应用需要可扩展的存储和全球分布时。以下是这种方法的详细步骤：

1. 上传到云存储：

   • 用户或应用将图片上传到云存储服务，如 Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage。
   • 这些服务通常会为每个上传的文件提供一个唯一的URL。

2. 存储URL：

   • 上传成功后，将从云服务获得的URL存储在本地数据库中。这个数据库可以是关系型数据库、NoSQL数据库等。
   • 可以存储与图片相关的其他元数据，如上传日期、标签和描述等。

3. 查询与检索：

   • 当用户或应用需要查询图片时，你可以查询本地数据库并返回相关的URL。
   • 用户或应用可以直接使用这些URL从云存储服务下载图片。

4. 加速查询：

   • 数据库缓存：像 Redis 这样的内存数据库可以用来缓存热门的图片URL。
   • CDN：考虑使用内容分发网络服务，这样热门的图片可以缓存在全球各地的边缘位置，从而减少加载时间。

5. 安全与权限：

   • 云存储服务通常提供详细的权限和安全设置。确保只有授权的用户可以上传或访问图片。
   • 如果需要，可以为URL设置过期时间，这样它们在某段时间后就不能再访问了。

这种设计方案不仅可以扩展存储，还可以通过利用云服务的全球网络来提高访问速度，同时，通过将存储与处理解耦，还可以简化应用的架构和维护。

7 讲解了我怎么设计负载均衡算法的，以及每种策略的适用场景

负载均衡的目的是将网络流量分散到多个服务器，以确保每个服务器都不会因超载而宕机，并且可以最大化吞吐量、最小化响应时间并避免任何单一点的故障。以下是一些常用的负载均衡策略，以及各自的适用场景：

1. 轮询 (Round Robin)

   • 策略：这是最简单的负载均衡算法，请求按顺序分配到服务器。如果服务器列表到达末尾，则重新开始。
   • 适用场景：当所有服务器都具有相似的规格并且预期的请求处理时间相似时，轮询是一个好选择。

2. 加权轮询 (Weighted Round Robin)

   • 策略：与轮询相似，但给每个服务器一个权重，权重较高的服务器会接收到更多的请求。
   • 适用场景：当你有不同能力的服务器并希望每台服务器都接收到与其能力相称的流量时。

3. 最少连接 (Least Connections)

   • 策略：将请求路由到连接数最少的服务器。
   • 适用场景：适用于服务器处理速度大致相同，但处理请求的时间可以变化的场景。例如，如果有一个长轮询或Websockets服务。

4. 加权最少连接 (Weighted Least Connections)

   • 策略：与最少连接类似，但考虑到每个服务器的权重。
   • 适用场景：当服务器规格和处理速度不同时，且处理请求的时间可变。

5. IP哈希 (IP Hash)

   • 策略：基于请求者的IP地址确定应该路由到哪个服务器。通常是通过取IP的哈希值然后对服务器数取模得到的。
   • 适用场景：当你希望来自特定IP的客户端始终连接到同一个服务器，这在需要保持会话或某些级联数据缓存时非常有用。

6. URL哈希 (URL Hash)

   • 策略：基于请求URL的哈希值来确定路由到哪个服务器。
   • 适用场景：特别适用于HTTP缓存服务器，因为请求的相同URL可以确保路由到包含其缓存的同一服务器。

7. 最短延迟 (Least Latency)

   • 策略：负载均衡器持续检测每台服务器的延迟或响应时间，并将请求路由到响应最快的服务器。
   • 适用场景：对于需要实时或快速响应的应用，如在线游戏或语音通信。

8. 健康检查

   • 策略：定期检查服务器的健康状况，如果服务器未响应或返回错误，它将从活动服务器池中移除，直至再次被确定为健康。
   • 适用场景：适用于任何需要高可用性的应用。

根据你的应用类型、服务器规格和预期的流量模式选择合适的策略是关键。很多现代的负载均衡器都支持这些策略，并允许你基于实时流量模式动态地切换策略。

8 注册中心能否处理容灾情况，这里的灾是指哪些

注册中心是微服务架构中的一个核心组件，它负责为服务提供发现和配置功能。如果注册中心发生故障，可能会对整个系统的正常运行产生巨大影响。因此，确保其高可用性和对各种“灾难”情况的容错能力是至关重要的。

以下是一些可能影响注册中心的“灾难”情况：

1. 硬件故障：如服务器、存储或网络设备的物理故障。
2. 软件故障：软件缺陷、资源耗尽（例如内存溢出）、不正确的配置等。
3. 网络问题：网络分区、延迟、抖动或连接中断等。
4. 数据中心故障：如火灾、洪水、电力中断或其他自然灾害。
5. 安全事件：如DDoS攻击、恶意软件感染、未经授权的访问或数据泄露。
6. 人为错误：如误删除数据、误配置或发布有缺陷的代码。

为了处理这些容灾情况，可以采取以下策略：

1. 多实例部署：在不同的物理服务器上运行多个注册中心的实例，确保一个实例故障时，其他实例可以继续提供服务。
2. 跨区域部署：在地理位置分散的多个数据中心部署注册中心的实例，确保某一地区的灾难不会影响整体系统。
3. 数据持久化：定期将注册中心的数据（例如服务列表、配置数据等）备份到持久存储，以便在故障发生时进行恢复。
4. 网络冗余：确保有多条网络路径可供使用，以避免单点故障。
5. 安全策略：实施防火墙、入侵检测系统、流量限制和其他安全措施，以防止恶意攻击。
6. 监控和报警：持续监控注册中心的健康状况，并在检测到故障时立即发出报警。
7. 故障转移和恢复：当检测到故障时，自动将流量切换到健康的注册中心实例，并启动恢复过程。

具体的容灾策略会根据所使用的注册中心软件（如Eureka、Consul、Zookeeper等）和组织的需求有所不同。总之，设计一个高可用和容错的注册中心是确保微服务系统稳定运行的关键。

9 如果一台服务器，然后要对单机进行拓展，你要怎么设计后续的拓展工作？

单机拓展（即垂直扩展）和多机拓展（即水平扩展）有其各自的优缺点。垂直扩展是提高单一机器的性能，而水平扩展是通过添加更多的机器来增加整体的系统性能。

如果你希望继续进行单机拓展，以下是一些建议：

单机拓展（垂直扩展）：

1. 硬件升级:

   • 增加 RAM：对于内存密集型任务或需要大量缓存的应用非常有效。
   • 更快的 CPU 或更多的核心：对于计算密集型应用有帮助。
   • 升级存储：考虑使用 SSDs 或更高速的硬盘阵列。
   • 增加磁盘空间：如果存储需求在增加。
   • 网络升级：考虑更高速的网络接口卡、增加带宽或更快速的交换机/路由器。

2. 软件优化:

   • 操作系统调优：根据应用需求进行系统参数调优。
   • 应用代码优化：优化代码，删除不必要的处理，提高执行效率。
   • 数据库优化：查询优化、正确的索引、数据库参数调优等。
   • 使用更有效的算法和数据结构。

3. 服务分解：将不同的服务（如数据库、缓存、应用服务器）部署在不同的机器上。

多机拓展（水平扩展）：

当单机扩展达到瓶颈时，你可能需要考虑水平扩展。

1. 负载均衡：部署负载均衡器（如 Nginx、HAProxy）将流量分发到多个服务器。

2. 数据库扩展：

   • 主-从复制：例如，MySQL的主从复制可以将读取负载分散到多个从服务器上。
   • 分片（Sharding）：将数据分布到多个数据库实例上。

3. 缓存：部署分布式缓存解决方案如 Redis Cluster 或 Memcached。

4. 服务分解：将应用拆分成多个独立的微服务，并将它们部署到不同的服务器或集群上。

5. 使用分布式存储系统：如 Hadoop HDFS、Cassandra 或 Amazon S3。

6. 消息队列：引入消息队列系统如 Kafka 或 RabbitMQ，以解耦不同的系统组件并提高系统的整体响应性。

总之，拓展工作的设计取决于你的应用需求、预期的用户量、负载类型（读密集、写密集或计算密集）以及预算等因素。在扩展前，最好首先进行性能分析和瓶颈检测，以确定哪种拓展策略最适合你的场景。

9 redis的zset实现滑动窗口限流

9.1 方法

滑动窗口是限流常见的一种策略。如果我们把一个用户的 ID 作为 key 来标识一个 zset ，也就是说每一个用户都有自己的限流滑动窗口，member 或者 score 都为访问时的时间戳。我们只需统计该用户在指定时间戳区间内的个数，就能得到这个用户滑动窗口内访问频次，与最大通过次数比较，来决定是否允许通过。

9.2 这样的话，如果是对接口进行限流，那么一个如果有几十万用户同时访问一个接口，那么查找某一个用户量的代价是不是很大？

你描述的是使用 Redis 的 ZSET 数据结构实现滑动窗口限流策略的方法。使用 ZSET 可以高效地为每个用户存储时间窗口内的访问时间戳，并对其进行查询和限流。但你关心的是当大量用户同时访问一个接口时，是否存在查询某个用户数据的性能问题。

首先，让我们解析这个问题：

1. 数据存储：对于每个用户，我们使用其ID作为键，并在 ZSET 中存储时间戳。因此，每个用户都有自己的 ZSET。

2. 查询效率：当你根据用户 ID 查询一个 ZSET 时，由于每个用户都有自己的键，所以查询操作的时间复杂度是 O(1)，这是非常高效的。然后，要计算给定时间窗口内的请求数量，你可能需要进行范围查询（例如使用 ZCOUNT），但这也是非常快速的。

3. 高并发情况下的问题：在数十万用户同时访问的情况下，主要的瓶颈可能不在查询某个用户的 ZSET，而在 Redis 服务器本身的处理能力和网络延迟上。每次请求都需要与 Redis 进行至少一次交互，这可能会导致高延迟和大量的网络I/O。

所以，回答你的问题，查找特定用户的 ZSET 的代价并不大，但当面对大量并发用户时，整体系统的瓶颈可能出现在网络延迟和 Redis 本身的处理能力上。

如果担心性能问题，可以考虑以下策略：

1. 使用 Redis 集群：通过使用 Redis 集群来分摊负载和提高可用性。
2. 本地缓存：为了减少与 Redis 的交互次数，可以在应用服务器上缓存某些用户的请求频率。
3. 其他限流算法：除了滑动窗口外，还可以考虑使用其他算法，如漏桶或令牌桶，它们可能更适合某些使用场景。

总的来说，使用 Redis 的 ZSET 实现滑动窗口限流是一个高效且实用的方法，但在高并发情境下，需要考虑整个系统的性能和瓶颈。

9.3 如何实现为每一个接口的所有用户进行限流

以接口名+用户id的方式作为key，为每一个这样的组合都建立一个zset，这样的话，最终，如果有10个用户，10个接口，会使用redis存储100个这样的限流zset。会导致在Redis中生成大量的键。
所以一般的情况下

9.4 对用户分组

确实，如果使用接口名+用户ID作为键来进行限流，会导致在Redis中生成大量的键。这在用户和接口数量增长时可能变得不太可扩展。不过，有几种方法和策略可以帮助管理和减少这种情况的复杂性。

1. 对用户分组：而不是为每个用户单独限流，可以将用户分成几个组，然后为每个组进行限流。例如，你可以按用户的角色、级别或其他属性将他们分组。

2. 全局限流：你可以有一种全局的限流策略，它不是基于用户，而是基于整体的请求率。这适用于那些不需要为每个用户设置独特限制的情况。

3. 分层限流：首先进行全局限流，然后进行更具体的用户或用户组限流。这种方法结合了上述两种策略，可以提供更灵活的控制。

4. 使用哈希或其他数据结构：而不是为每个接口和用户组合创建一个键，你可以考虑使用更复杂的数据结构，例如哈希，其中每个接口名是哈希的键，而值则是与该接口关联的所有用户的zset。

5. 限流的粒度：是否真的需要为每个接口和每个用户都进行限流？也许某些接口不需要这么严格的限流，或者某些用户的行为是值得信任的，所以不需要对他们进行限流。

6. 清除旧的数据：为了避免Redis存储太多过时的数据，你可以定期清除那些不再需要的限流键。

7. 使用更大的时间窗口：而不是使用非常短的滑动窗口，可以考虑使用较大的时间窗口（如10分钟或1小时），这样可以减少数据的频繁更新。

8. 扩展Redis：如果真的需要存储大量的数据，你可以考虑使用Redis集群来分摊负载和提供更高的可用性。

不论采取哪种策略，关键是要确保系统可以灵活地扩展，并且可以满足业务的实际需求。

9.5 对用户分组：而不是为每个用户单独限流，可以将用户分成几个组，然后为每个组进行限流。例如，你可以按用户的角色、级别或其他属性将他们分组。这里，所有的属于这个分组的用户都属于这一个限流器吗？

是的，当你按照“对用户分组”的策略进行限流时，所有属于同一分组的用户共享同一个限流器。这意味着分组内的所有用户共同受到该限流器的限制。

例如，假设你按用户角色进行分组，并为“普通用户”和“VIP用户”建立了两个分组。如果你为“普通用户”分组设置了每秒10次请求的限制，那么该分组内的所有用户共同只能进行10次请求/秒。无论该分组内有多少用户，他们的请求速率总和都不能超过这个限制。

使用这种策略的好处是：

1. 简化管理：不需要为每个用户单独管理限流，这在有大量用户的场景下尤其有用。
2. 预防滥用：即使一个分组内的某个用户突然增加了请求频率，也不会影响到其他分组。

但也有一些潜在的问题或挑战：

1. 公平性问题：在一个分组内，如果某些用户请求得非常频繁，那么其他用户可能会受到影响，因为他们共享同一个限流器。
2. 需要精细的分组策略：你需要决定如何对用户进行分组以确保公平性和有效性。例如，不同的用户角色可能有不同的请求模式和需求。

总之，使用用户分组进行限流是一种权衡，它可能更适合某些场景而不适合其他场景。你需要根据实际的业务需求和用户行为来决定是否使用这种策略。

9.6 固定窗口值的限流

9.6.1 不用中间件，设计一个单服务的限流，一分钟5000流量；

回答了设置一个变量，控制5000；

9.6.2 题目进阶，任意1分钟，误差为1秒；

  1. 回答设置长度 60的数组，每个框放每秒的流量；
  2. 另设一个总流量变量；

9.6.3 十个微服务接口共用一个限流器，设计一分钟流量上限5w的限流窗口

首先需要将是个微服务接口映射到同一个限流器id上，然后将这个限流器id作为redis的一个key，对应的value是一个zset有序集合，其中的hash表的key和skiplist的score是时间戳，每次set一个请求到zset时，需要设置一个60s后过期的时间戳，随后在使用zset.size()求得最近60s内的有效流量（会剔除过期的流量）；

10 游戏服务器怎么设计

6.1 从你的后台开发经历来说，你觉得做游戏后台最重要的是做哪些事情呢？（腾讯北极光工作室二面问题）

答：最重要的应该是保证低延迟，响应快。然后讲了一些怎么设计一个游戏服务器，比如用户首先打到后端会过一遍缓存，将不符合要求的请求都过滤掉，然后将请求放入到消息队列中进行削峰填谷操作，对于队列的消费，我只需要保证消费者端按照一定的速率去消费，这个速率能发挥数据库的最大性能但是又不会崩掉的那种。

其次还可以使用合适的负载均衡算法，比如使用最短延迟算法，负载均衡器独立部署，定期探测各个节点的延迟情况，然后选择延迟时间最少的节点的路由给客户端。

6.2 还有什么优化呢？

答：可以使用就近缓存策略呢。将一些动态的图片资源提前分发到各个离游戏玩家距离最近的cdn服务器上，这样玩家可以最快的速度获取实时信息，另外可以将游戏地图缓存在客户端，用户只需要请求一次，因为地图是固定的，可以一次性全部保存到本地，这样的话就可以避免每次都请求服务器加载了。

上面说的都是性能上的优化，其实还可以针对一致性、可用性进行说明（可能是时间问题，下面的没说）

6.3 如何保证游戏后台的稳定性和高可用？

答：首先，为了保证后台的稳定性，我们需要有充分的测试，包括压力测试、性能测试和安全测试，确保在高并发场景下，系统能够稳定运行，并及时响应玩家的请求。其次，我们应该采用分布式架构，保证系统的横向扩展能力。当玩家数量增加时，可以通过增加服务器来分摊负载。此外，为了防止单点故障，我们还需要部署冗余的服务，确保任何一个节点出问题，其他节点可以立即接替，保证服务的连续性。

对于高可用，我们需要设置监控和报警机制，一旦系统出现异常，能够及时通知到运维团队，并自动切换到备用服务器或服务。此外，定期的数据备份和灾难恢复策略也是必不可少的，确保在任何情况下数据都不会丢失，并能够在最短时间内恢复服务。

6.4 游戏数据的一致性如何保证？

答：在游戏后台，数据的一致性至关重要，特别是涉及到虚拟物品交易或玩家之间的互动。为了保证数据一致性，我们可以使用事务来确保一系列操作要么全部成功，要么全部失败。此外，使用分布式事务解决方案，如两阶段提交或Saga模式，可以帮助在多个服务或数据库间保持数据一致性。

针对可能出现的网络分区或延迟问题，我们可以采用CAP原理来设计系统。根据业务需求，选择更偏向于一致性还是可用性。例如，对于游戏积分或物品交易，我们可能更偏向于保证数据的一致性，即使牺牲了部分可用性。而对于非关键数据，如玩家的一些统计数据，我们可能更偏向于可用性。

6.5 如何处理作弊玩家？

答：首先，我们需要有一套检测作弊玩家的机制，可以基于玩家的行为数据、游戏日志或者其他玩家的举报来发现异常行为。一旦发现作弊行为，可以根据情况给予警告、限制账号功能或直接封禁账号。此外，通过不断的游戏更新和算法优化，加强反作弊机制，使得作弊变得更加困难。同时，积极与玩家社区互动，鼓励玩家举报作弊行为，并为此提供一些激励措施。

11 如何设计一个高性能/高并发/高可用/高可靠/可扩展的系统?（一般二三面可能会问到）

推荐看这篇文章：如何设计一个高性能/高并发/高可用/高可靠/可扩展的系统?

12 如何在实际的生产者端减少数据库的IO次数？

我自己想到的：
1 对于局部性很强的数据，启用mysql缓存机制，这样就不用磁盘IO
2 对于行数很多的表，可以分库分表，单表的数据量下来了，则查找索引要求的IO次数会减少，
3 对于热数据，可以使用redis缓存，在项目启动时就将数据预取到redis中，尤其对于读多写少的场景，不需要每次查询都走数据库，走缓存也是一样的，只需要保证写请求的安全和一致性
4 消费者可以进行本地缓存
5 对于到达数据库的sql，能走索引就尽量走索引
6 对于非主键字段，允许建议索引时，尽量建立覆盖索引

gpt4帮忙想到的：
7. 延迟写入和批量处理: 对于非实时性要求的数据写入操作，可以先存储在消息队列中，然后批量异步写入数据库，这样可以减少单个IO操作并提高写入效率。

8. 只读副本: 对于读密集型应用，可以考虑设置数据库的只读副本来分摊读取的IO压力。这样，读操作不会对主数据库造成IO压力，同时还可以增加系统的可用性。

9. 数据库连接池: 使用数据库连接池可以复用数据库连接，避免了频繁建立和断开连接时产生的IO开销。

10. 合理设计数据表: 将经常一起查询的字段放在同一数据表或者同一分区，减少跨表或跨分区的查询，从而减少IO次数。

11. 物化视图: 对于经常进行的复杂查询，可以考虑使用物化视图来存储查询结果。物化视图是预先计算、保存并定期更新的查询结果集，可以大大减少因复杂查询引起的IO操作。

12. 避免使用SELECT * 查询: 只选择需要的字段，避免不必要的数据传输和IO开销。

13. 定期维护和优化: 定期对数据库进行碎片整理、优化和重建索引，确保数据库的健康和高效运行。

14. 日志优化: 减少不必要的数据库日志记录，特别是在高并发情境下。例如，将日志的级别设置为ERROR或将事务日志存储在速度更快的存储介质上。

15. 使用SSD: 如果条件允许，使用固态硬盘(SSD)替代传统的硬盘，因为SSD的IO性能远高于传统硬盘。

16. 数据归档: 对于长时间未使用或者不经常使用的数据，可以考虑将其归档到较慢的存储介质上，从而为热数据提供更多的IO资源。

17. 开启索引下推功能，让不符合条件的数据全部截留在层引擎，而不用先读取到内存再筛选

综上所述，通过结合多种策略，可以有效地减少数据库的IO次数，提高系统的性能和响应速度。

12.1 如何进行sql优化

SQL语句的优化是数据库性能调优的一个重要部分。优化的目标是在尽量短的时间内获取所需的数据。以下是一些常见的SQL优化技巧：

1. 合理设计数据库:

   • 选择合适的数据类型。
   • 根据查询需求合理定义索引，特别是选择合适的主键和唯一索引。
   • 使用规范化来避免数据冗余。
   • 在适当的情况下使用反规范化来提高查询性能。

2. 优化查询语句:

   • 避免使用 SELECT *，只选择需要的字段。
   • 尽量减少子查询，使用关联查询代替。
   • 使用 EXPLAIN 或其他数据库特定的命令来分析查询计划，了解如何优化SQL。
   • 避免在 WHERE 子句中使用非确定函数、算术运算或者其他会导致全表扫描的操作。
   • 尽量避免使用 OR，可以使用 UNION 替代。

3. 使用索引:

   • 创建索引时考虑列的选择性。
   • 了解并利用覆盖索引。
   • 避免在索引列上进行函数运算或者其他操作。
   • 对于联合索引，确保查询条件是从左到右的。

4. 优化JOIN操作:

   • 在可能的情况下使用 INNER JOIN 而不是 OUTER JOIN。
   • 尽量减少JOIN的表数量。
   • 使用 EXPLAIN 来确认JOIN操作是否使用了索引。

5. 其他优化:

   • 使用批量操作来减少网络交互次数。
   • 定期更新统计信息。
   • 将复杂的操作拆分为多个简单的操作。
   • 使用存储过程或预编译语句来优化重复的查询。
   • 适当调整数据库的配置参数，如缓存大小、日志设置等。

6. 硬件和配置优化:

   • 使用快速的磁盘和足够的RAM。
   • 考虑使用SSD硬盘来存储热数据。
   • 根据系统负载，适当调整数据库的配置，如内存分配、线程数、连接池大小等。
   • 开启并配置数据库的缓存功能。

7. 持续监控:

   • 使用数据库监控工具来持续跟踪数据库的性能。
   • 定期进行数据库健康检查。
   • 对常见的查询模式和瓶颈进行分析。

优化SQL是一个持续的过程，涉及到对数据库的深入了解、对业务的理解、技能的掌握等。不同的数据库可能有不同的优化方法和策略，因此在实践中需要结合具体的数据库类型和版本、业务场景等进行分析和调优。

13 怎么防止用户多次点击按钮插入多条重复数据的问题？

• 前端层面：

  • 一旦用户点击秒杀按钮，立即禁用或隐藏该按钮，避免用户连续点击。
  • 使用前端防抖或节流技术，确保在一定时间内只提交一次请求。

• 后端层面：

  • 使用令牌（Token）： 为每个用户分发一个唯一的令牌，只有持有令牌的请求才能进行秒杀操作。一旦令牌被使用，它就会失效，防止同一用户多次提交。
  • 排队系统：当用户请求秒杀时，将其放入一个消息队列中。后端服务从队列中取出请求并逐个处理，确保每个用户只处理一次（消费时进行去重判断）。
  • 利用数据库特性：例如，可以使用主键或唯一索引来防止重复数据。
  • 使用redis缓存：每次秒杀成功就在redis中建立uid+goodsId的key，每一次秒杀请求打过来都会进行一次判断。

14 高并发幂等计数器，存在redis中的，可添加组件，设计思路

14.1 思路一

在Redis中实现高并发幂等计数器的一种方法是使用Redis的原子操作。
以下是设计思路：

我的想法是在redis中设置一个计数器，然后再建立一个map，key是客户端机器id，值是客户端携带的seqId，客户端每次发送请求时，都会将seqId自增然后给redis，redis会根据这个用户id去map中取得该用户最近一次成功执行的操作Id，如果比用户传过来的seqId大，则丢弃，否则调用redis的自增方法修改计数器

为了进一步提高性能，可以考虑以下组件：

• 使用Redis集群或分片来增加吞吐量和可用性，如果使用了分片，则这个map中的key会被路由到不同的地方
• 使用消息队列（例如RabbitMQ、Kafka）来异步处理计数操作，确保高并发下的稳定性。
• 在应用层加入缓冲策略，比如只有当缓冲区满了或达到一定时间间隔时，才真正写入Redis。

14.2 本地内存设置计数器

当计数器是特定于单一服务的，且不是分布式的，使用本地内存来维护所有相关的数据结构确实是一种可行的选择。这样做有以下优势：

1. 性能：本地内存的访问速度比远程数据存储（如Redis）快得多。这大大减少了延迟，并可以处理更高的吞吐量。

2. 简化设计：不依赖外部服务如Redis，可以简化系统的架构。

3. 减少网络开销：由于所有操作都在本地进行，不需要进行网络通信。

但是，使用本地内存也有以下潜在的问题或挑战：

1. 持久性：如果服务进程停止或崩溃，存储在内存中的数据可能会丢失。与此相反，像Redis这样的外部存储提供了数据持久化功能。

2. 可扩展性：如果计数器服务需要水平扩展，那么维护本地内存状态的一致性可能会成为问题。

3. 容量限制：本地内存大小是有限的，而外部存储系统通常可以提供更大的存储容量。

如果确定计数器只是服务特定的，并且确信服务在可预见的未来都不需要水平扩展，那么使用本地内存是合理的。但建议有备份或快照策略，以防数据丢失。

总结来说，根据具体的需求和上下文，选择本地内存或外部存储都有其适当的场景。您需要根据应用的特性、预期的工作负载、可用资源和长期的发展计划来做出决策。

14.3 使用redis存储计数器还有一个问题，如果这个map过期了，那可能就保证不了幂等性

您是对的。如果为确保幂等性而在Redis中存储的map（例如，用于跟踪客户端的seqId）过期了，这确实可能导致幂等性问题。这是因为当map中的某个键值对过期后，新的请求可能会被误认为是首次请求，从而执行多次。

为了处理这个问题，可以采取以下策略：

1. 设置合理的过期时间：如果您知道客户端请求的最大时间间隔，可以为map设置一个比这个时间更长一点的TTL（生存时间）。这样，只要客户端在预定的时间范围内发送请求，就能确保幂等性。

2. 永不过期策略：您可以选择不为这个map设置过期时间，使其永远不过期。当然，这种做法的代价是可能会消耗更多的内存，因为数据会一直保留在Redis中。

3. 备份策略：除了在Redis中存储数据，还可以定期将数据备份到持久化存储中，如数据库。这样，即使Redis中的数据丢失或过期，也可以从持久化存储中恢复。

4. 使用Redis的持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制。启用其中一种或两种持久化方式可以在Redis重启后从磁盘恢复数据。

5. 滑动窗口策略：如果适用于您的场景，可以考虑只保存近期的seqId，超出某个范围的旧seqId可以被安全地删除。例如，如果您知道客户端每分钟至少会发送一次请求，那么可以只保存最近5分钟的seqId，并定期删除旧的seqId。

总之，确保幂等性需要综合考虑多种因素，并可能需要组合多种策略来实现。重要的是要对整个流程有一个清晰的理解，确保在各种情况下都能保持幂等性。

15 启动一个springboot应用最少应该有几个线程

一个Spring Boot应用的线程数量取决于它的配置和正在使用的组件，但我们可以大概分析一个默认配置下的Spring Boot应用（使用嵌入式的Tomcat服务器）至少会有哪些线程：

1. 主线程：这是启动Spring Boot应用的主线程。

2. Tomcat NIO线程：即使您没有处理任何HTTP请求，Tomcat的NIO（非阻塞I/O）连接器会默认启动至少一个线程来监听来自客户端的连接。

3. Spring Boot异步日志线程：Spring Boot通常使用异步日志记录，因此会有专门的线程负责日志处理。

4. JVM垃圾收集线程：虽然这并非Spring Boot特有，但JVM会为垃圾收集启动一些线程。这些线程数取决于所使用的垃圾收集器和JVM配置。

5. JVM的其他线程：除了GC线程外，JVM还会启动其他的服务线程，如Finalizer线程、Reference Handler线程等。

6. 其他可能的线程：根据您的应用所使用的其他库和组件，可能还会有其他线程。例如，如果您使用了JMX，它也会启动一些线程。

考虑到上述因素，即使是一个最基本的Spring Boot应用，也可能至少有5个到10个线程在运行。但请注意，这只是一个粗略的估计，实际线程数量可能会有所不同。您可以使用Java的线程工具或JVM监视工具来实际查看正在运行的线程数量。

16 一个redis应用最少应该有几个线程

Redis到底是多线程还是单线程？

17 redis set NX 实现分布式锁的风险

Redis的 SET NX 实现分布式锁的风险:

使用Redis的 SET NX 实现分布式锁是一种常见的方法，但这种方法确实存在一些风险和问题。

死锁：如果一个客户端获取了锁然后崩溃（或由于其他原因不能释放锁），其他客户端可能永远无法获取该锁。为解决此问题，通常会使用EXPIRE命令为锁设置一个超时时间。

锁续租：长时间运行的任务可能会在锁过期之前无法完成。需要一种机制能够安全地“续租”或延长锁的持有时间，这在实践中可能是复杂的。

不是真正的公平锁：Redis提供的这种锁不是公平的，这意味着等待获取锁的所有客户端可能不会按照它们的请求顺序获得锁。

要解决上述问题，可以考虑使用Redlock算法或使用专门为分布式锁设计的工具，如ZooKeeper。

17 MQ消息积压怎么处理:

当使用消息队列（MQ）时，如果消费者处理速度跟不上生产者或存在其他问题，消息可能会在队列中积压。以下是处理消息积压的一些建议：

• 扩展消费者：增加更多的消费者实例来加速消息的处理速度。

• 优先级队列：使用优先级队列确保高优先级的消息被优先处理。

• 消息TTL：为消息设置生存时间（TTL），这样过时的消息将被自动丢弃，防止它们无限期地堆积。

• 死信队列：将不能被处理的消息转移到一个特定的死信队列中，以便后续分析和处理。

• 流量控制：如果可能，限制生产者的发送速率或使用流量控制机制。

• 监控和报警：设置监控和报警来及时知晓队列长度，这样可以在出现问题时快速采取行动。

• 日志和审计：确保所有消息都被日志记录，并定期审计队列以检查是否有积压的消息。

• 备份和灾难恢复：考虑设置备份队列来处理大量的消息，并在主要队列出现问题时进行切换。

• 处理消息积压的策略取决于具体的应用场景，所使用的MQ系统以及导致积压的原因。

mq消息持久化

1. 消息队列的消息如何持久化:

消息队列的持久化是为了确保即使在消息队列服务、服务器崩溃或其他故障情况下，消息也不会丢失。这里是一些常见的消息队列持久化方法：

• 磁盘持久化: 消息队列系统将消息存储到磁盘上，只有当消息被成功消费后才会从磁盘上删除。
• 数据库持久化: 消息队列系统可以利用关系型或非关系型数据库来存储消息。
• 复制: 为了提高可用性和持久性，消息队列可以在多个节点上复制消息。
• 日志持久化: 某些消息队列系统（如Kafka）使用日志存储机制来持久化消息。消息被追加到日志中，而不是像传统队列那样从头部添加，从尾部删除。

比如在RabbitMQ中，为了实现消息的持久化，你可以做以下操作：

• 声明队列为持久化。
• 发送消息时将消息的delivery mode设置为持久化。

18 消息队列满了的话，如何控制发送端向消息队列中发送消息的频率:

当消息队列达到其容量或接近其容量时，可以采用以下策略来控制发送端的消息发送频率：

• 速率限制: 控制发送端在给定时间段内发送的消息数量。
• 反压策略 (Back Pressure): 当队列接近其容量时，它可以发送一个信号给发送端，告诉它减慢或停止发送直到队列有更多的空间。这是一个自动的过程，它可以保护系统不被过载。
• 滚动窗口: 用一个固定大小的窗口来观察发送的消息量，如果超出了窗口的容量，那么发送端就需要等待。
• 延迟发送: 如果队列接近满，发送端可以延迟发送消息，等待一段时间后再尝试。
• 丢弃策略: 在某些场景中，当队列满了，可以选择丢弃新的消息或者旧的消息，取决于你的需求。

最终采取哪种策略取决于你的应用场景和消息的重要性。如果消息的实时性和完整性都很重要，你可能需要考虑使用速率限制或反压策略。如果某些消息可以被丢弃，那么丢弃策略可能更为适合。