1. 设计一个秒杀系统。假设有100万库存，怎么在分布式环境下保证高并发不出错，不会超卖？性能上要求TPS能到5万以上。2. 想象一个场景：用Redis分布式锁处理支付回调，结果Redis主从切换，导致锁失效，订单被重复处理了。这种情况怎么解决？3. 假设有个明星突然发了条动态，导致某个Redis热点Key的请求量飙到50万QPS，缓存瞬间被打穿，数据库也跟着雪崩了。你要是当时的值班工程师，怎么快速止损？事后又会怎么优化？4. 设计一个订单自动关闭功能：用户下单30分钟没付钱，就自动取消。每天的订单量大概是1000万，要求处理时间的误差不能超过1分钟。5. 有一个发积分的流程，跨了3个服务：先...

20min 实习怎么用redis+token实现登录的？Redis缓存token这种存储方式的弊端，存在什么安全隐患？这种方式的弊端后续怎么去解决？Redis缓存token业务层面会有哪些风险，业务层面的风险怎么解决？Redis高并发、低耗时的底层是因为什么机制？Redis主从同步的逻辑是什么，主从同步有哪几种方式，持久化的方式，最常用哪些方式？Redis支持事务吗，怎么支持？慢查询怎么定位和规避，在日常开发情况下，怎么做规避，有没有关于SQL的最佳实践、最佳原理。20min场景题在抖音里面有一个关注功能，设计关注跟取消关注功能，怎么去设计，包括底层的设计、存储设计。对于用户的规模不一样的情况（小博主、大博主），底层在设计的时候会有什么差异？一个网红博主，发了一条动态，怎么去发送给粉丝？上游怎么去消费发的这些消息？5min开放题未来职业规划+个人优势10+min手撕输出一个数组的全排列 a b c -> abc acb bac bca cab cba第二天挂基本全是场景题和设计方法，看似很开放，但还是要答出来面试官想听到的点，我感觉我说的挺对的，实际上可能最开始回答的方向就不对，讲了很多系统设计上的思考，忽视了业务方向的思考。难难难，实在是太难了，有一种有力没处使的感觉。已经换部门重新从一面开始了

1. 很多人说 `HashMap` 的实现是“数组+链表/红黑树”。当一个新元素放进来的时候，它具体是怎么决定自己落在数组的哪个位置？又是在什么时候，链表会“升级”成红黑树？2. 如果 `HashMap` 在多线程下使用，可能会出什么问题？ `ConcurrentHashMap` 是如何解决这些问题的？它的实现比 `Hashtable` 好在哪里？3. 很多并发工具的底层都用到了CAS（Compare-And-Swap）操作。你能用大白话解释一下CAS是怎么工作的吗？它为什么被称为“乐观锁”？4. 假设有一个单例模式的实现，用了“双重检查锁定”。为什么给实例变量加上 `volatile` 关键...

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