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全程15分钟，贴近实际业务，很多没答出来。1.你们产品的DAU大概是多少？200w以上2.你们用的什么MySQL引擎？innodb的特点？innodb，支持行级锁。面试官补充：支持ACID事务，实现四种隔离级别，默认是可重复读，MVCC。3.MySQL中你们用的哪种锁？（感觉这个问题有点奇怪）？行锁有：记录锁、表锁、全局锁。4.你们MySQL的单张表数据量大概是多少？500w行左右（不知道这样说对不对）。一般2000万行数据就要做分库分表，实际我们到不了这个数据量就要分库分表。5.你们在业务中主要接触的是什么库？能不能说一下你们项目中MySQL分库分表的思路？用户库。没答出来。面试官补充：按userid哈希、按字段拆分等6.接口响应时间怎么测出来的？jmeter，在生产环境下测试的。7.redis你们用的数据结构是哪种？redis数据机构有哪些？string。还有hash、zset等。8.redis中如何保证两个操作的原子性？lua脚本。面试官补充：事务。9.如果现在有一万条UUID-timestamp类型的数据，你是打算存zset还是hash？hash。思路没有回答出来。10.mq，你们在项目中怎么保证消息不丢的？配置了哪些持久化机制？消息持久化。我们配置了队列-消费者持久化。没有配置生产者-交换机持久化，因为资源损耗较高。

简单介绍搜索、推荐、广告策略产品的区别。搜索场景：你打开淘宝，在搜索框输入"iPhone 15 Pro Max 256G 黑色"。你要什么，你自己清楚。系统只需要帮你"找出来"。推荐场景：你打开淘宝首页"猜你喜欢"。你不知道要啥，但系统记得你之前看过iPhone、华为、小米，它猜你可能对手机感兴趣，就把iPhone 15推到你面前。广告场景：你搜索"iPhone 15"，结果页第一条是"苹果官方旗舰店"，右上角标着"广告"。这是苹果公司花了钱买的，系统把这个位置"卖"给了出价最高的广告主。从产品架构层面看，虽然三者都依赖算法驱动，但底层逻辑截然不同：- 搜索（人找信息）：用户主动发起，基于明确的用户意图，追求精准匹配与高效转化- 推荐（信息找人）：系统主动推送，基于潜在的用户兴趣，追求留存与时长最大化- 广告（商业找人）：商业目标导向，基于商业诉求付费曝光，追求变现效率与用户体验的平衡

据传网易要下大雨从外包开始网上这图片也是零零散散真滴假滴？