税友二面

1.自我介绍2.实习介绍，项目介绍，然后根据项目和实习追问，全程无纯八股，下面的项目中问到的一些八股内容3.有用到线程池吗，线程池应该怎么来用呢4.假设有一万个任务需要完成，主线程怎么判断这一万个任务是否执行完成，回答说可以使用countDowmlanch，具体解释了一下，然后又问还有没有其他解决办法，主线程应该执行什么操作5.如果说在分布式服务器中，有10000个任务需要交给不同的节点来执行，应该怎么设计和实现呢6.看你项目中用了本地缓存和Redis，怎么确保本地缓存和Redis的数据一致性，怎么确保MySQL和Redis的一致性，订单库存信息存在Redis中怎么确保一致性7.Redis和lua脚本怎么防止超卖的8.消息队列中怎么解决网络波动引起的订单消息丢失的情况9.怎么解决单个订单重复消费的情况10.多个线程同时消费一个未消费的订单这个情况如何解决11.消费者回调确认消息如何实现的12.回调通知代码层面怎么做的（围绕wait和notify来说）13.如果服务器宕机，怎么保证订单消息不丢失，详细回答了持久化机制，包括使用内存暂时存储并定时落盘，面试官又追问你这种情况只能尽可能减少消息损失，就是在代码层面，比如说生产订单这行代码刚执行完服务器就宕机了，这个损失怎么避免14.MySQL表记录很多的时候比如说有一亿个数据，怎么处理（分片，包括顺序分片和哈希分片）15.如果数据表分片后，比如说要查询同一个用户的订单，可能在不同服务器上，怎么保证数据库查询的效率呢16.数据库索引创建过吗，创建索引怎么考虑的17.如果在订单表要给用户创建一个索引，然后又要给商家创建一个索引，要分别根据用户和商家单独查询要走到索引还可以创建联合索引吗，这个回答的如果只根据一个字段查询，就无法使用联合索引，因为联合索引要遵循最左匹配，必须包含第一个索引字段。这时候面了30多分钟，到了十一点半了，估计面试官要去吃饭了，然后面试官就说今天面试就到这里，没有手撕和反问环节。

在人工智能技术迅猛发展的今天，数据库的角色正在经历深刻变革。曾经作为“数据仓库”被动存储信息的数据库，如今正加速演变为驱动业务决策的“智能中枢”。这一转变不仅带来了技术层面的革新，更对数据库系统的底层架构和综合能力提出了全新要求。但技术热点的层出不穷往往容易让人眼花缭乱，真正能够穿越技术周期、支撑企业核心业务稳定运行的，是扎实的工程化能力。这恰恰成为检验数据库厂商实力的试金石，也是决定企业AI战略能否成功落地的关键所在。“OceanBase对于技术工程化的追求，是他们（客户）选我们的重要原因。”在日前举行的2025 OceanBase年度发布会上，CEO杨冰如此总结过去十五年赢得客户信赖的原因...

1. JVM垃圾回收2. JUC并发工具3. 分库分表4. 实习项目技术栈及使用场景5. Java学习路线？这都问？是正经面试吗？

自从9月19日一面结束以后，快要两个月了，还是没有任何进展，也没有挂我，也没有通知下一波面试，在这泡池子呢，尽快推进呀，服了服了，可能得等前面的大佬不去，才能等到我面试吧，挺想去携程的，据说wlb。在看看大家投递携程目前的流程怎么样，投投票