1、常见的方案有数据库自增ID、UUID、Redis生成和雪花算法。实际分布式场景下，雪花算法更常用，它将ID分为时间戳、机器ID和序列号三部分，性能高且趋势递增。但要注意时钟回拨问题，可通过记录上次生成时间戳或使用扩展版算法解决。2、雪花算法的ID在时间戳维度是递增的，但同一毫秒多机器生成的ID可能乱序。如需严格单调递增，可用数据库号段模式：服务启动时申请一个ID范围，内存分配用完后再次申请，这样单服务内ID严格递增。3、redo log是InnoDB的物理日志，崩溃恢复时重放提交的事务；undo log记录数据修改前的状态，用于回滚和MVCC读；binlog是MySQL Server层的逻辑日志，用于主从同步和数据备份。4、主库将变更写入binlog，从库通过IO线程拉取binlog到relay log，再由SQL线程重放SQL实现同步。5、优化索引时要减少回表和利用覆盖索引。索引失效常见于：违反最左前缀、对索引列计算、类型转换、LIKE左模糊匹配、OR连接非索引列等情况。6、InnoDB索引用B+树实现，联合索引按字段从左到右排序。如果跳过左侧字段，因为b的值在全局无序，无法利用索引快速定位，导致失效。7、当元素少且小时，用压缩列表节省内存；当元素多或大时，自动转为 "跳跃表+字典" 组合。跳跃表负责按分值排序，支持高效范围查询；字典负责成员到分值的映射，实现O(1)快速查分数。这种设计平衡了内存与性能。8、跳表插入节点时，从最高层向右向下逐层搜索并记录小于目标的分值位置（update[]）；随后随机生成新节点层高，创建节点并按层将其插入：每层链接到对应update[]节点之后，并指向其原后继；最后更新跳表的最大层高和节点总数，实现高效定位与平衡插入。9、Redis有6种淘汰策略，常用的是allkeys-lru和allkeys-lfu。LRU淘汰最近最少访问的，LFU淘汰访问频率最低的。LFU更适合长期热点场景，而LRU对突发流量更敏感。10、Redis用惰性删除+定期删除组合：访问key时检查过期，同时后台定期抽样清理过期key。当内存不足时，再根据淘汰策略主动删除数据。11、TCP通过滑动窗口实现流量控制：接收方在ACK包中携带窗口大小。发送方根据这个窗口动态调整发送数据量，避免接收方缓冲区溢出。

📍面试公司：元启视界（杭州）📖面试问题：1.自我介绍2.I/O密集型业务线程池你是怎么设置的？3.线程池是怎么保证核心线程不会被回收的？4.你知道动态线程池吗？（不知道QAQ，后续查了一下美团有Dynamic-TP的轻量级解决方案）5.你项目里的Dify工作流是怎么编排的？6.你觉得是什么方式使得他的效果提升了？8.GraphRAG的方案是你自己考虑的吗？其他的忘记了，或者就这些好像。目前录制文件的权限还没拿到。等节后的二面消息ing...

一、个人信息问题1.简单做自我介绍。2. 应聘成功后能否保证6个月试用期。3. 两段实习经历中是否遇到过内存泄漏问题，如何定位与解决。二、Java基础与核心知识问题1. 了解的Java常用集合有哪些，具体适用场景是什么。2. HashMap的键为何一般不可变。3. HashMap出现哈希冲突时如何解决。4. HashMap中链表为何要转为红黑树，为何不直接用红黑树实现。5. ArrayList的扩容机制是什么，为何扩容为原容量的1.5倍。6. 如何理解Java反射，反射在工具类（如Spring）中有哪些应用，Spring的IOC通过反射具体怎么做。7. JVM内存结构包含哪些部分。8. Java中new一个对象，与内存分配使用相关的实现过程是什么。9. new对象时内存不足会发生什么操作。10. Minor GC如何上升到Full GC。11. 如何理解线程安全，Java中线程安全相关案例及保障关键字（synchronized、volatile等）的作用。12. synchronized和ReentrantLock的区别，使用上有何不同。13. 为何需要公平锁和非公平锁两种锁类型。14. 是否用过多线程，线程池的拒绝策略有几种，分别作用是什么。15. 线上使用线程池时，参数设定、拒绝策略制定有哪些经验。三、MySQL相关问题1. InnoDB存储引擎与MyISAM引擎的区别。2. COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(某一列)三者的区别，平常常用哪种。3. MySQL默认的事务隔离级别是什么，除默认外还有哪些事务隔离级别。4. 可重复读隔离级别的MVCC除对应解决的问题外，还能解决哪些问题。5. InnoDB的索引结构为何是B+树。6. MySQL出现慢查询时如何处理，若加了索引仍扫描大量行该如何优化。7. 1000万数据量的大表直接执行表结构修改的UPDATE语句是否合理，若不合理该怎么做。四、其他技术相关问题1. 平常是否用K8S，是否了解K8S的使用方法。2. 将个人简历基本信息（性别、手机号等）存入Redis，适合用什么数据结构，为何不用string类型。整体节奏平和，这周二约的面，原本在手子不想面了，但是HR一直在沟通，说一天可以走完流程之类的，加上之前没面过百度就想试一试，可能是由于岗位工作偏简单（前期工作配合测开写单测），所以面试难度很低，跟之前看的招超人那种完全不一样。抽象的是面试官迟到了半小时，发邮件也不回，HR也不接电话，后来HR终于接电话了，面试官给的回答是他忘记了，有点抽象。感觉最近裁员应该缺人蛮厉害，大家可以都试一试

面试官您好，关于 HashMap 的底层实现，我是按照以下三个维度来理解的：1. 宏观结构 (Overview)从宏观上看，HashMap 的底层结构在 JDK 1.8 中是 “数组 + 链表 + 红黑树”。它的主体是一个 Node 数组（源码中叫 table），数组的每个位置我们称之为“桶”（Bucket）。常规情况：当没有任何冲突时，数据直接存在数组里。Hash 冲突：当发生哈希冲突时，早期的 JDK 1.7 采用的是单纯的链表（头插法）。JDK 1.8 改进：为了解决哈希冲突导致链表过长、查询效率退化为 的问题，JDK 1.8 引入了红黑树。 转换机制：当链表长度 > 8 且 数组...