满帮全栈一面：线上排障、缓存与全文检索

《面试题目》

1. 线上故障如何定位，Redis 锁的键怎么设计，获取失败后怎么处理？
2. 性能瓶颈如何定位，本地缓存怎样刷新、过期并统计命中率？
3. 为什么把可变配置放在存储中，而不是写死在代码里？
4. 并发查询中某个分支失败后，整体请求应如何处理？
5. 帖子详情和评论在高并发下各有什么瓶颈？
6. 为什么引入 Elasticsearch，如何同步 MySQL 数据并完成一次查询？
7. 什么是深分页，如何优化？
8. 函数、隐式类型转换和联合索引条件会怎样影响执行计划？
9. 同类内部调用带事务注解的方法，为什么可能不生效？
10. Java 为什么使用泛型，什么是类型擦除？

《参考解析》

深分页

先确定页面是否需要随机跳转。连续翻页可以携带上一页的排序值，用游标继续查；排序值要有唯一字段兜底。Elasticsearch 中可采用 search_after，数据持续变化时结合一致的查询视图，避免翻页期间顺序漂移。代价是不能像 offset 那样随意跳到任意一页。

数据库和搜索索引同步

把 MySQL 作为事实来源，通过变更日志或可靠消息更新索引。消费者按主键和版本幂等写入，保留失败重试与定期校验。这里通常是最终一致，要能回答更新刚提交但搜索尚未刷新时，产品如何显示。

事务调用路径

Spring 的代理只有在调用经过代理对象时才能织入事务。同类中的 this 调用不会自动绕回代理。把需要事务的操作放进独立服务，让调用关系经过注入的代理，通常比在业务代码里主动找自身代理更容易维护。