一、 索引为什么是 B+ 树？在计算机科学中，有很多数据结构可以实现快速查找，比如哈希表、平衡二叉树、B 树。为什么 MySQL 最终选择了 B+ 树？1. 对比哈希表 (Hash)优势： O(1) 的查询速度，快到极致。劣势： 只能处理“等值查询”（where id = 1）。一旦遇到范围查询（where id > 10），哈希表就彻底废了，因为它内部是无序的。2. 对比二叉搜索树 (BST / AVL / 红黑树)劣势：树太高了。物理意义上的痛点： 数据库数据存在磁盘上。每经过一个树节点，都要进行一次磁盘 IO。如果数据有百万级，二叉树的高度可能是 20 层，意味着查一个数据要 20...

现在没有什么面试，不知道是不是投的太少了，有没有需要优化的项目太烂大街了，需要换吗

会议室里安静了两秒。 导师抬起头，看了我一眼："你确定？这是给业务线准备的架构方案，涉及分布式事务和缓存一致性，你才来两个月。" "我确定。"我打开电脑，投屏上已经准备好了PPT。 "这次我们要解决的是订单系统在大促期间的性能瓶颈。现有架构在QPS超过5万时会出现响应延迟飙升的问题。" 我翻到第二页："我调研了三种方案——本地缓存+MQ异步、分布式缓存+读写分离、CQRS模式。经过压测对比，我建议采用第二种方案，配合熔断降级机制。" 业务线的技术负责人问："为什么不用CQRS？理论上它更适合高并发场景。&...