自我介绍 实习拷打对大key的防范机制在项目协同过程中，你会关注整体的研发和项目推进效率吗？在哪些环节容易出现卡点或耗时问题，如何改进，确保项目能按时甚至提前完成交付？如果团队遇到这种效率上的卡点，大家一般会怎么想办法解决？在项目管理或者协作上，会不会提出一些思路去改进团队配合和整体效率？在构建、部署或者上线这些环节，会不会遇到比如负载过大、应用或仓库太大，导致等待时间比较长的情况？自己的优缺点对得物的了解未来1-3年的规划无手撕

java开发工程师，10.12面的，求问什么时候出结果

一张两千万的基于innodb的表，自增id，select * where id = 123 ，要查询几次（2～3次 1～2次io，2000行和2000w行的区别是什么（b+树高度差1，实际命中缓存仅多一次索引页查询，命中缓存几乎无感） （但是批量查会变慢）mysql的buffer pool（缓存数据页和索引页 提高读写性能多page 高效页缓存  lru机制 young（热数据0+old（冷数据）写入机制 脏页刷盘）Mysql宕机断电情况怎么保证不丢数据（redolog + wal日志先行）如果表数据量大导致crud比较慢，如何优化（sql 索引和查询优化表结构 分表分区 冷热数据 存储引擎层 缓存池 系统架构 读写分离 引入redis 异步化和队列）如何保证redis缓存的都是热点数据（冷热分离 应用层统计热点key 商品预测数据 淘汰策略 lru/lfu ttl 多级缓存架构）redis和sql的数据一致性（旁路缓存 写操作先写后删 延迟双删 最终一致性 消息队列辅助 兜底）golang singleflight（防止重复请求 一个key的多个并发调用只执行一次）缓存击穿原理（热点key失效）一个http请求 没收到响应可以发新请求吗（请求是否幂等 post不行）http的client怎么保证接受相应完整性（tcp协议 分片重组 ack 校验和http 响应头content length /chunked）零拷贝（优化数据传输路径）数据从磁盘到用户内存经过几次拷贝操作（传统io 2 内核页缓存内存映射mmap 1 零拷贝 1dma）如何保证消息队列无重复消息（去重+幂等消费&发送 offset docid ）如何防止消息队列重复消费rocketmq原理消息队列topic分区数可以增加吗消费者的分区重平衡原理（消费者数量或订阅关系发生变化 topic重分配）golang里gomodule作用（包管理和依赖版本控制 Go.mod go.sum go build)golang里import和require区别（require在gomodules里用 构建时 import编译时）

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