1. 项目有做过流量压测吗？单服务还是多服务部署？2. 唯一ID除了雪花算法，还有哪些生成方式？3. 雪花算法时钟回拨问题如何解决？4. 为什么使用Kafka做异步？有考虑过别的吗？5. Kafka和RabbitMQ的差异？6. 消息需要保证时序性吗？需要先生产先消费吗？如何确保时序性？7. 怎么保证异步场景下数据的一致性？如何保证Kafka的数据不丢失？8. 如果消费确实存在业务异常，重试无法消费成功，需要怎么处理？9. Caffeine和Redis多级缓存怎么设计？如何保证一致性？10. 如何优化系统支持更高并发？存储瓶颈和流量瓶颈？11. bitmap用于标记优惠券的使用与否具体怎么实现？有什么优势？12. Redis五种基础数据类型？使用场景？查询时间复杂度？底层数据结构？13. 水平分表按什么来进行？从理论层面分析达到什么量级分表，什么量级分库，什么量级分集群？分库分表的场景和方式？14. MySQL的索引类型？15. 设计联合索引：查询某个用户在某个商家某段时间的订单，如何设计？16. 有了解前沿的AI相关内容吗，通过什么渠道？17. HashMap中解决哈希冲突的方式？1.7之后呢？18. JVM调参？常见的参数？19. Spring的AOP实现方式以及对应生成AOP类的时机？静态代理模式了解吗？20. Spring框架源代码里面印象深刻的设计模式？21. count(*)，count(id), count(字段)哪个查询效率更高？22. 项目有没有遇到过运行时的问题？如何排查？

开发中你有没有踩过这样的坑？改了服务器时区，数据库里的订单创建时间突然差了 8 小时；跨国项目多时区切换，存的日志时间怎么看都不对 —— 其实问题大概率出在「时间类型选得不对」。今天就结合实际开发经验，拆解 MySQL 里 timestamp 和 datetime 的核心区别，帮你一次选对不踩坑。一、先搞懂：为什么时间类型选不对会出大问题？我们存储时间的核心需求是「数据准确、跨时区可用」。比如：电商订单的支付时间，不管用户在东八区还是西五区，后台得能算出统一的 “绝对时间”；服务器日志时间，切换时区后不该出现 “时间回溯” 或 “跳变”。而 timestamp 和 datetime 的本质差异...

RabbitMQ如何保证消息的顺序性（如果某个Broker宕机，顺序性是否会破坏）设计一个方案来保证集群故障时依然能尽量满足顺序了解过分布式锁吗ZooKeeper相关八股TCP UDP八股实习干了什么 介绍一下Servlet如何处理一个请求 还考了很多SpringMVC相关的用过什么注解反射机制手撕最长有效括号 只剩几分钟写代码所以没debug出来但思路对的

我国庆我学学学学学学学 简历我改改改改改改改改 面经我看看看看看看看看 国庆一结束我就猛猛投递