美团后端二面 全方位拷打面经

💼公司岗位：美团 后端 核心本地商业-到店核心部门
⏳投递进度条：9.3一面 9.4二面 9.6 Oc
我愿称之为这是一场全方位的拷打，面试官是真的强的一批，不愧是核心部门，基本无八股，全方位深挖简历拷打场景问题，微服务，高并发编程，hard算法，拷打一个半小时 幸好抗下来了 感觉答得还不错 整体氛围蛮轻松基本在互相探讨寻求好的方案 不过问题是真的难顶啊
二面面经：
1:自我介绍
2:介绍项目
3:讲一下MQTT，为什么要用
4:EMQX是什么，有了Kafka为什么要用MQTT
5:你第二个模块高并发场景下如何保证缓存一致性的
6:公司没有统一的高可用集群吗，需要部门自己搭建
7:有没有测过QPS是多高，从整个架构分析一下大概QPS
8:主要编码工作在哪里 难点在哪里
9:ClihouHouse+Kafka如何搭建下发日志的，主要的字段有哪些
10:详细讲解一下JWT，为什么要用JWT
11:详细讲解一下RBAC角色权限模型
12:对于Redis缓存穿透 你这里缓存无效对象 可能会出现什么问题
13:你说到了布隆过滤器 那用布隆过滤器会有什么问题 是会多操作还是少操作
14:如果用布隆过滤器 不存在key在布隆过滤器里查找到了 会直接返回正确吗 还是还有继续的业务操作
15:用到全局异常处理器 在具体的业务中 我们需要对各层如controller service dao层进行具体的异常处理，那么每层的异常处理的解决，有什么区别和方法
16:我们平时异常处理会打印日志信息，这个打印对系统的性能主要有什么影响，对于堆栈 jvm会有什么影响
17:用xxl-job进行任务调度 为什么用它 会出现问题吗
18:高并发场景下 xxl-job任务调度 如果有延迟怎么解决
19:高并发场景下 xxl-job任务调度 如果有一部分操作出错了 怎么解决
20:高并发场景下，如果你想提高xxl-job任务调度的性能，减少延迟 不会出现 你有什么解决办法
21:高并发场景下，如果你用xxl-job任务调度 如何保证幂等性 如何保证不会多减库存或者少减库存
22:刚刚说到了用锁来解决 那么你设计的话 锁的粒度是什么 根据什么来锁
23:JVM的Full GC都有什么情况下会发生 怎么避免
24:有没有用过监测JVM性能和回收的工具 都有哪些
25:数据库的主从复制 读写分离 如何实现
26:如何减少复制延迟 能不能完全避免 如果让你监控的话 你会怎么设计来监控
27:能不能在业务代码层面上排查 让复制进度不会有差别
28:synchronized和reentrantLock底层是如何实现的
29:让你设计一个RPC框架你怎么设计
30:Nacos的注册中心和配置中心详细讲一下
31:说一下Dubbo的各个组件和作用
32:Zookeeper的消息广播和奔溃恢复
33:一道高并发编程题 通过分析 我发现得使用CompletableFuture异步获取结果 并进行任务编排
34:一道sql题
35:一道hard题
反问
还有好多问题记不得了 总之基本很少八股 全是场景题 和微服务 面试官最后跟我说 他不喜欢问八股觉得没意思很低端  所以全问的开放性场景题 
总过过程来氛围挺好 有说有笑 但这问题一个比一个刁钻啊我敲 真难顶
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