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之前找实习的面经，分享出来积攒人品1、常用的限流算法有哪些（令牌桶、漏桶、计数器）2、多线程相关2.1 如果我想在11:00同时触发100个请求，进行并发请求，怎么实现答：使用多线程，for循环模拟请求；使用线程池2.2 要是用线程池，比如11点要并发，那10点加进去之后，中间这一个小时是要阻塞的这里应该是要引导用countDownLatch3、怎么理解线程池的核心数量和最大数量4、如果corePoolSize=4,maxPoolSize=8，什么情况下会从4扩到85、怎么从4扩到86、如果线程池满了，走拒绝策略，哪种拒绝策略不会使任务丢失用callerRunsPolicy7、如果线程池抛了异常，此时主线程还在执行当前的任务，会发生什么？主线程不受影响，和线程池是相互独立的，线程池抛异常不影响主线程当前的任务。追问：那线程池会发什么什么？这块没搞懂面试官的意思，而且线程池本来实践就不多，不懂8、dubbo、protobuf、gRPC等rpc框架，底层都是二进制传输的。如果我这里有一个java对象，有name和age两个字段，想通过二进制序列化后进行传输，应该怎么设计？给每个对象分配唯一的序列号，记录对象的类型、字段等信息。数据转换。将对象的字段值按类型转换为字节流。元数据存储。存储类的类名、序列化版本号、字段名称和类型等，用于反序列化时重建对象9、redis大key问题9.1 怎么解决答了数据压缩、缓存分片9.2如果分片了，redis集群模式下还需要多次请求怎么办数据预取与本地缓存• 提前加载数据：在应用启动或空闲时段，主动从其他集群节点预取可能会用到的数据，存储在本地缓存中。这样当需要使用这些数据时，可直接从本地缓存获取，减少对其他集群的查询请求。• 结合本地缓存工具：利用如Ehcache、Caffeine等本地缓存工具，与Redis集群配合。对于访问频繁且不要求强实时性的数据，在从Redis获取后存入本地缓存，后续优先从本地缓存读取。优化数据分布与查询逻辑• 合理设计分片键：根据业务数据特点和查询模式，选择合适的分片键。让经常一起查询的数据尽量分布在同一集群节点上，减少跨节点查询。如以用户ID为分片键，将同一用户相关数据存储在同一节点。• 批量查询：如果有多个查询请求涉及不同集群节点的数据，尽量将这些请求合并为批量查询。利用Redis集群的mget等批量操作命令，一次请求获取多个数据，减少请求次数。10、redis和localcache的一致性问题，如果redis下线了本地缓存还没更新怎么办面试官想听的是发布订阅，当redis中变更时，通过puclish命令发布变更消息，本地缓存使用subscribe订阅，收到消息就更新11、mysql索引优化、慢查询12、解释索引失效13、MQ怎么保证消息不丢失？从producer、consumer、broker来分别说补充：可以有镜像队列把副本分布到多个节点上，一个节点挂了其他节点上的队列副本还可以正常运作，提高可以用性14、mq的消息幂等从业务和消息发送的角度分别说了，介绍了项目里用的xxl-job，消费时要用id做幂等15、手撕LRU16、手撕力扣707设计链表17、开放性问题，实习中的亮点难点工作18、反问

中兴领军到底什么时候能开奖啊 两个月过去了还在池子里

命途多舛的快手约面我在下班刚进电梯的时候接到电话，可能就预示着不太平凡第一次约当天晚上，我说不太行就改成第二天早上9点结果过了一小会儿又给我推到10点又过了一会儿给我推到11.30当天半个小时内打了三次电话🌝🌝结果第二天快到时间了又给我改成下周一了

京东二面完，压力好大啊，被面试官一顿压制，被拷打老实了