腾讯后端开发岗面经 08

《面试题目》

1. 如何解决高并发场景下的请求？分段锁有什么局限？
2. 请求量过大时如何在前端和网关层优化？
3. kill 命令终止进程的底层原理是什么？
4. 虚拟地址和物理内存如何映射？
5. JVM 分代回收和 Full GC 如何工作？
6. TCP 和 UDP 的可靠性与适用场景有什么区别？
7. LangChain4j 的 MemoryId 如何实现会话隔离？
8. 如何对比传统同步响应和 SSE 流式输出？
9. MySQL 为什么使用 B+ 树而不是红黑树？
10. 联合索引中使用 a、c 查询时 c 会用到索引吗？
11. Redis ZSET 的底层结构是什么？热点 key 如何存储？
12. JWT 相比 Session 有什么优点和问题？
13. 如何设计一个分布式 ID 发号器？
14. PD 分离为什么能提升推理吞吐量？会带来什么通信开销？
15. 抽奖发货失败时如何处理和回滚？

《参考解析》

1. 高并发治理应分层限流、缓存热点、异步削峰并控制线程池；分段锁降低竞争但会增加实现复杂度，热点分布不均时仍可能形成瓶颈。
2. SSE 让服务端按事件逐步发送结果，降低首字节延迟并改善长任务体验；实现时要处理断线重连、事件 id、背压和资源释放。
3. B+ 树节点扇出高、叶子有序且支持范围扫描，适合磁盘和页缓存；红黑树指针跳转多，范围查询也不如叶链表高效。
4. JWT 无需服务端保存会话状态，适合多实例部署，但撤销和密钥轮换更复杂，载荷过大也会增加请求开销。
5. 分布式 ID 需要保证唯一、趋势有序、可用且时钟回拨可处理；可选号段、Snowflake 或数据库序列，并监控耗尽与冲突。
6. 抽奖主流程应以状态机和幂等键记录发货状态，失败进入可重试或人工补偿队列；回滚只撤销尚未对外确认的副作用，避免重复发货。