2026.4.25 面经学习第三天

雪花算法

主要用于生成全局唯一ID，并且长用来作为数据表主键雪花算法=符号位+时间戳+机械码+序列号优点是性能高，不依赖数据库，天然支持分布式缺点是会有时钟回拨产生重复ID和序列号溢出的风险

时钟回拨问题怎么解决？

检测并阻塞

当检测到当前时间 < 上一次时间时，直接拒绝或阻塞，等待时间追平。这里的等待时间追平是指系统时间追上一次生成ID的时间

多时钟序列

引入“时钟版本号”（clockId），时间回拨时切换 clockId 保证不同时间段生成的 ID 不冲突（类似逻辑分片）

序列号溢出怎么解决

等待下一毫秒

当序列号用完，阻塞到下一毫秒再继续生成这是默认实现，简单且可靠

扩展序列号位数

增加序列号 bit 数（例如从 12 bit → 14 bit代价是会压缩时间戳或机器位

为什么选择RabbitMQ

选择 RabbitMQ，不是因为它一定比 Kafka 更强，而是因为我的场景更偏业务异步任务，需要可靠投递、消费确认、失败重试和死信队列。RabbitMQ 功能足够成熟，接入成本也比较低，所以更合适。

定时调度任务

定时调度任务主要用于按固定时间或固定周期自动执行后台逻辑。

Spring的定时任务

先在启动类上开启定时任务

@EnableScheduling
@SpringBootApplication
public class Application {
}

然后在方法上加 @Scheduled：

@Component  
public class TaskJob {  
  
    @Scheduled(cron = "0 0/5 * * * ?")  
    public void run() {  
        System.out.println("每 5 分钟执行一次");  
    }  
}

@Scheduled的参数

@Scheduled(fixedRate = 5000) 从任务开始时间算，每隔 5 秒触发一次。 @Scheduled(fixedDelay = 5000) 从任务结束时间算，任务执行完后，再等 5 秒触发下一次。 @Scheduled(initialDelay = 3000, fixedRate = 5000) 项目启动后先等 3 秒，再每隔 5 秒执行一次。 @Scheduled(cron = "0 0/5 * * * ?") 使用 cron 表达式，这里表示每 5 分钟执行一次。 @Scheduled(zone = "Asia/Shanghai", cron = "0 0 2 * * ?")

Redis的淘汰策略

noeviction
不淘汰，直接报错（写失败） volatile 系列（只淘汰设置了过期时间的 key）

volatile-lru：淘汰最近最少使用
volatile-lfu：淘汰使用频率最低
volatile-random：随机淘汰
volatile-ttl：淘汰即将过期的

allkeys 系列（淘汰所有 key）

allkeys-lru：最常用（推荐）
allkeys-lfu
allkeys-random lru 最近最少使用，lfu最不常用

多租户设计

多租户设计就是一套系统支持多个租户使用，并保证租户之间的数据隔离。常见方案有独立数据库、独立 Schema、共享数据库共享表。独立数据库隔离性最好但成本高，共享表成本最低但要重点防止数据串租。实际项目中常用共享表方案，在业务表中增加 tenant_id，登录后从 Token 中解析 tenant_id 放入上下文，通过 MyBatis 拦截器或 MyBatis-Plus 多租户插件自动给 SQL 拼接 tenant_id 条件，同时结合权限控制、联合索引和数据校验来保证安全和性能。