第一次许愿，也希望是最后一次

锐评鸡蛋鸭蛋荷包蛋 我的蛋什么时候才能上巅峰凤凰蛋?1. 如何保证数据库数据和redis数据一致性数据库数据和 redis 数据不一致是在 高并发场景下更新数据的情况首先我们要根据当前保持数据一致性的策略来决定方案如果采取的策略是先删除缓存 更新数据库我们假设现在有一个写线程 如果在更新数据库的时候 读线程进入后 读取了脏数据 并且挂载缓存之后写线程更新完毕了数据 但是缓存里还是老数据就会造成数据不一致的问题这种策略的缓存数据库不一致容易发生因为 写入数据库的时间往往大于读取数据的时间所以写线程往往会慢于读线程结束这种策略的优化方案就是采用延迟双删 即是在写线程在更新数据库 前后 都清空缓存 ...

到公司先不是做公司的事情，而是刷leetcode和背八股。兄弟们我这样做对吗（1小时加30分）

春招最硬气的时候。🤣

一位粉丝朋友分享了最近参与美团民宿旅游业务线的一面的经历，全程约1小时，面试官围绕高并发、分布式事务、性能优化等高频考点展开追问，问题密集且注重落地细节。以下是完整问题整理+回答思路+扩展解析，助你避坑！一、项目与高并发场景1. “介绍一个项目中的难点，并说明QPS和用户量峰值？”回答示例：项目背景：民宿节日大促活动，瞬时流量激增（如春节、国庆），用户抢购特价房源。核心数据：QPS峰值：约8000（主要集中在活动开始前5分钟）；用户量峰值：单日活跃用户12万，抢购时段并发用户3万+；难点：库存超卖：多节点并发扣减库存的原子性问题；系统崩溃风险：流量洪峰导致服务雪崩；响应延迟：用户提交订单后长时...