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1如何理解开闭原则？2.为什么我们要遵循这个原则3.异步并发这里怎么做的4线程池这些参数你是怎么来进行一个合理设置的？5.某一个线程池突然大量线程被占用了，导致整个链路变慢了，这个时候你有哪一些的方式去处理它？6.拆分微服务的依据是什么呢？7如果遇到边界不清晰的情况如何决策8.DDD 相关的你有了解过吗？9.某一个服务它频繁的要去调用另一个另外一个服务，这个时候你会如何做一个优化？10.选择顺序消费？这个顺序消费它有什么好处？以及它有什么坏处吗？11.定时任务补偿方案12消息积压大概是有多大的数据量啊？消费速率大概是多大？13.RabbitMQ 和 RocketMQ 选择的决策消息的丢失和重复，你是来怎么保证两端的数据一致的14.MQ 的集群它这个时候有了一些故障，降级的方案？15.MQ 序列化排查过程当中用了怎样的排查的方法？用了哪些工具16.针对这个问题如何去避免它再次发生？17.MQ 里面的消息格式需要升级，比如说需要新增了一个字段，那如何来保证一个平滑的升级？18.分享一下你做慢查询排查的一个案例？19.为什么走索引它就会更快呢？20.3 层的 b 加树大概可以存多少个数据？21.如何解决深分页的问题？22.如何来识别长事务？（答的不好）23.为什么事务提交后执行这些操作？24.使用 Redis 的分布式锁，而不是使用数据库的锁？25.什么场景下更适合用数据库的锁？发优惠卷，redis 分布式锁都扛不住 qps 了怎么优化？26.Mysql 迁到了一个达梦的数据库，怎么做的？27.迁移过程当中你遇到的最大的挑战是什么？28.在这个过程当中你起到了怎样的一个作用？29.有两个实习生来做这样一个事情，你觉得你和他做的会有什么不一样？30.最近有在学什么东西吗？# 二面怎么获取的学习 AI 的一些途径有哪些优质的博主行业内的一些趋势有没有去关注？MCP 主要解决什么问题？Agent 有了解吗？程序员在 AI 时代应该锻炼什么样的技能？单体和微服务的适用场景微服务的拆分的依据是什么呀？拆这么细的有没有带来什么问题？级联故障有没有考虑过？比如说你现在，比如拆这么多细节，如果有一个下游系统故障了，那会不会导致整个系统都会面临瘫痪？微服务的一些降级跟熔断的一些手段？项目消息积压的解决方案？改用 ES 搜索优化的背景是什么？ES 的一次搜索的一个流程吗？还有没有可能其他的字段也会导致 RPC 序列化失败？能在 CICD 阶段避免这个问题？单点登录有哪几种实现方式吗？oauth2.0 和 1.0 的升级员工离职了数据应该怎么清除啊？TOKEN 的话是怎么存储的呢？是存储在浏览器端，还是存储在服务器？浏览器是怎么定位到要取这个 Redis 数据？JWT TOKEN 它的设计组成有哪几种？有哪些组成部分？这个 TOKEN 的话，它怎么续期的？具体这个续期的逻辑怎么做呢？refresh TOKEN 是用来做什么的？达梦和 mysql 迁移的时候，哪些地方做的兼容？停服务停机去做迁移吗？还是说线上是可以正常运行？那迁移到底有没有完成，以及数据到底是不是没有问题的？这个应该怎么验证？Rabbitmq 跟 Rocketmq 如何选？Dubbo 框架有去系统性的看过吗？比如说它的一些底层原理。threadlocal 内存泄露remove 方法可以放在哪些位置自旋锁来解决 TOKEN 重复刷新自旋锁的一个实现逻辑如何通过 explain 制定 sql 的优化策略大事务问题transactionsynchronizemanager 起到了什么作用保证消息不丢失不重复消费分布式锁底层实现锁失效或者说死锁的问题平时有接触过 DDD设计实现一个 RPC 的框架接触过 AI 编程的一些 IDE 吗AI 怎么提升你的一个开发效率？对于模型的一个输出的话是怎么样跟你一个推荐系统做结合的？