文章目录

• 两百万个生产者发送消息，仅一个消费者，如何高效设计锁?
• • • 1. 使用无锁数据结构
    • • 示例：无锁队列
    • 2. 使用轻量级锁
    • • 示例：`ReentrantLock`
    • 3. 使用批量操作
    • • 示例：批量生产
    • 4. 使用分段锁
    • • 示例：分段锁
    • 5. 使用消息队列中间件
    • • 示例：使用Kafka
    • 6. 使用乐观锁
    • • 示例：乐观锁
    • 总结
• 如何在附近 100w 的商户中，快速找到离你最近的5 家商户?
• • • 方案一：数据库查询与缓存结合
    • • 1. 数据库准备
      • 2. 查询优化
      • 3. 缓存机制
    • 方案二：Redis地理位置功能
    • • 1. 存储数据
      • 2. 查询数据
    • 方案三：地理空间距离计算优化
    • • 1. 地理空间距离计算原理
      • 2. 优化策略
    • 方案四：GeoHash编码
    • • 1. GeoHash编码
      • 2. 查询优化
    • 实现步骤示例
    • • 1. 使用Redis GEO实现
      • 2. 使用MySQL实现
    • 结论
• MySQL 中 如果我 select*from 一个有 1000 万行的表，内存会飙升么?
• • • 1. 内存使用情况
    • • 1.1 InnoDB Buffer Pool
      • 1.2 查询缓存
      • 1.3 临时表
    • 2. 内存使用量的监控
    • • 2.1 使用`SHOW GLOBAL STATUS`
      • 2.2 使用`performance_schema`
    • 3. 内存使用量的优化
    • • 3.1 优化查询
      • 3.2 调整配置
    • 4. 实际案例分析
    • • 4.1 内存占用过高案例
      • 4.2 解决方案
    • 结论
• 假设有一个 1G 大的 HashMap，此时用户请求过来刚好触发它的扩容，会怎样?让你改造下 HashMap 的实现该怎样优化?
• • • 1. 扩容的影响
    • • 1.1 重新哈希计算
      • 1.2 数据迁移
      • 1.3 用户请求阻塞
    • 2. 优化策略
    • • 2.1 渐进式rehash
      • 2.2 合理设置初始容量
      • 2.3 并发优化
      • 2.4 异步扩容
      • 2.5 预分配内存
    • 3. 实现示例
    • • 3.1 渐进式rehash实现
    • 4. 总结
    • 预设初始容量和负载因子
    • 使用更高效的哈希算法
    • 并发控制
    • 懒加载扩容
    • 分批迁移
    • 异步扩容
• 如果没有内存限制，如何快速、安全地将 1000 亿条数据插入到 HashMap 中?
• • • 1. 预设合适的初始容量和负载因子
    • 2. 使用并发插入
    • 3. 分批插入
    • 4. 内存映射文件
    • 5. 使用外部存储系统
    • 6. 监控和调优
    • 总结
• 怎么分析 JVM 当前的内存占用情况?OOM 后怎么分析?
• • • 正常运行时分析JVM内存占用情况
    • OOM后分析
    • 常见的内存泄漏原因
• 如果发现 Redis 内存溢出了?你会怎么做?请给出排查思路和解决方案
• • • 排查思路
    • 解决方案
    • 排查思路
    • • 1. 确认Redis版本和配置
      • 2. 监控内存使用情况
      • 3. 分析内存占用原因
      • 4. 检查慢查询和大命令
    • 解决方案
    • • 1. 优化数据结构
      • 2. 调整内存策略
      • 3. 启用持久化
      • 4. 扩展Redis实例
      • 5. 内存碎片整理
      • 6. 增加物理内存
      • 7. 监控和报警
    • 总结
• 微服务中远程调用的超时时间应该设置为多少合适?
• • • 1. 考虑网络状况
    • 2. 考虑服务处理速度
    • 3. 考虑系统负载
    • 4. 设置合理的超时时间
    • 5. 使用熔断和限流机制
    • 6. 动态调整超时时间
    • 7. 示例配置
    • • 全局配置
      • 特定服务配置
    • 8. 总结