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#发面经攒人品#
1. 电商商品详情页的进程内本地缓存，应用什么数据结构实现？命中率如何？
2. Caffeine、Guava 等本地缓存与 Java 普通哈希方法的区别是什么？
3. ConcurrentHashMap 实现缓存的时间复杂度是多少？如何做到的？
4. 单机场景下，商户商品持续增加导致缓存不停 put 键，数组可能不够用，该如何解决？
5. 实现 LRU 淘汰策略后，查询、淘汰操作的时间复杂度是多少？
6. LRU 实现中，查询时会修改链表，如何保证并发安全？
7. 并发安全解决中提到的异步操作，具体步骤是什么？
8. 用线程池或多线程扫描缓存淘汰数据，会为系统带来多少额外开销？有其他更好的方法吗？
9. 将本地缓存扩展为 Redis 集群后，如何确定某个 key 存储在哪个机器上？
10. 面对大量商户及产品描述，如何快速查询某关键词出现在哪些商品中？
11. Elasticsearch 构建倒排索引时，文档和分词数量多导致内存占用大，有哪些节省空间、提高性能的办法？
12. Redis 为何能表现出高性能？其网络 IO 瓶颈指什么？
13. Redis 引入多线程主要解决哪块的问题？
14. 从 Redis 视角，接收“get key”请求时，网络及操作系统层面的处理过程是怎样的？
15. 如何设计商户点评排行榜，支持评分实时更新并快速查询前5名商家？
16. Redis 的 zset 中删除并重新插入数据的时间复杂度是多少？
17. 实现全排列的核心方法思路是什么？