再战快手--二面
- n!系统设计题。
缓存、线程池等。等间隔分发，例如(1,100),(101,200)，保证能命中缓存。当时如果n太大，间隔太小，会计算很久。这里还涉及到大数相乘。
- 供应商自动切换，什么时候自动切换？如何决定切换到哪个供应商引擎？如何做到1s切换。
- 收集产商数据，如果很多客户端反馈出问题的时候，例如调用joinRoom失败，自动切换到另一个产商。
- 另一个产商，需要考虑当前房间的sdk是否支持某个feature，一些定制的东西，某个版本是否有bug。以及该产商的容量支持情况，全部切换过去，是否支持？
- p99 50ms，p9999 500ms，如何优化这个p9999到50ms内。
思路：
- 大于500ms的打印出日志，根据链路排查具体原因。
- 可以利用当时的请求参数，再模拟一遍。定位具体的问题，耗时在哪里？
例如慢查询、重复调用某个服务，串行运行，下游服务耗时长，gc，未加缓存等。
- gc问题如何定位
- 常用命令，例如jmap查看当前占用最多的内存是哪个类，jstack查看线程执行情况，阿里的arthas等。然后定位到占用最多的对象。
- 查看gc日志，重点看哪些东西？当前使用的哪种gc算法，用的是fullgc还是young gc。回收前是多少内存，回收后是多少内存。gc的间隔，有什么规律。
- 利用在线的一些网站，分析规律。
- MAT/visualvm/arthas：watch/trace方法耗时/反编译类/查看类加载器
- 双机房容灾要考虑哪些事情？会出现哪些问题？中间件是有状态的，需要怎么做？
- 容量如何评估。根据当前实际业务情况，以及cpu使用率，内存占用，磁盘占用情况等作出评估。
- 将已有流量切换到另外一个域名，接入层切换流量。域名通过长链下发。域名解析替换也可以，但是有dns本地缓存，不够实时。
- 数据如何做实时同步，出现脑裂问题(孤岛、多个leader)如何解决？zk watcher和轮询并行。有主机房和从机房的概念，出问题时，切换到从机房。
- 机房恢复后，数据如何同步，赶上了才能再次切换。
- 某个机房外口出问题的时候（一般内网机房机器能互通），例如电缆被挖了，如何处理？内部流量转发。
- 我这里主要是考虑了某个机房断电的情况。
- 对我的期望？
- 做某个方向的owner。承担需求评审和技术把关。沉淀一些基础组件。
- 技术驱动产品，收集已有数据推动产品去落地。
- 提高影响力，在一级部门和二级部门有较大影响力。
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