@blackdog1987 谢谢分享，这是一个很好的建议。

这一系列知识，我的定位一直都是“知识扫盲”，或许对大家面试、实际工作有所帮助，但光了解这些是远远不够的，平时工作中一定要注重思考。

我会直接将这个 issue pin 在顶部，让读者看到来自于面试官的建议。

最好是将项目经历，在项目中遇到的问题，遇到的坑，怎么解决的；让个人成长最快的一些案例；要有实际的落地的东西，能讲出来这些很细节的东西。

@scholers 感谢分享。

那我转行了 (；′⌒`)

@caojiantao 加油，朋友

加油. 重要是要有自己的思考

我也很想在工作有跟多的自己的思考，但是实际工作中很难是这样的，会很多很多各种问题，而且现在的社会每个人压力都这么大，烦躁的事情各种各样，，，，，，，，，，，，，

楼主的问题给了我当头一棒,提出的问题大部分都回答不了 继续努力!

没有经历过从小项目到大项目的整个过程，可能真的很难回答上面的问题

@shanliangxiaomifeng 确实如此，很多时候需要经过大项目的实践，对问题和知识点才会有更深刻的理解。

看过和用过是两回事，仅仅是看过深入问下去必然暴露。

一定要有自己的思考，解决问题的思路。

哪有那么多机会给人去历练,
多少人都是运气好站在了时代的浪潮之巅,你并不比别人聪明多少,你只是机会好
其他剩下90%的人还不是只能靠10%的那些人总结的经验来背诵面试题

能答上来起码看过了......起码看过了有了基础你才知道怎么去思考,要是没看过连思考的方向都没有..所以我觉得掌握这些理论知识还是很有必要啊,理论做基础,实践中求证,进步才快.事实上如果不看这些东西工作中大部分知识你都了解不到啊..起码对我一个初级研发人员来说是这样

对于分库分表，我有一个疑问，就是分表的逻辑还是最终需要根据业务去考虑吧？

文档中按照订单id去取模分表，那么如果一个人的历史订单列表怎么办?从多个库多个表取？然后合并？
如何做分页？

@ryouaki 如果仅按照订单id去分表，要查询一个用户的历史订单，会导致全表扫描。可以通过异构索引表方式，通过数据冗余减少全表扫描的频率。

详细的说明建议看看《企业IT架构转型之道 阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书中数据拆分相关章节的说明。

@ryouaki 如果仅按照订单id去分表，要查询一个用户的历史订单，会导致全表扫描。可以通过异构索引表方式，通过数据冗余减少全表扫描的频率。

详细的说明建议看看《企业IT架构转型之道 阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书中数据拆分相关章节的说明。

你好，我是个新手，您回答的意思是否是无法避免分表后要查询的话会产生全表扫描？只能减低扫描的频率么？

@Alwaysrain1203 是这样的，我们没有必要对所有的查询场景都建立异构索引表，因为这样会导致数据库大量的数据冗余。

还是需要根据实际情况，“82法则”，仅对性能要求高的场景做一些优化方案处理即可。

@Alwaysrain1203 是这样的，我们没有必要对所有的查询场景都建立异构索引表，因为这样会导致数据库大量的数据冗余。

还是需要根据实际情况，“82法则”，仅对性能要求高的场景做一些优化方案处理即可。

多谢答疑！

很多人没这么多机会锻炼啊

很多人没这么多机会锻炼啊

没锻炼的同学不就应该选择初级岗位，像学徒这样的吗
主要是区分度的问题

神乎其神，过度面试，夸大需求

我面试很简单，就看沟通是否顺畅，是否好学上进，相关经验不能作假夸大，主动性强有思路更好，足够了，事实上都干得挺好

就这个mq吧，搞成解耦削峰异步的“标准答案”，别到头来都忘记了你是要干什么，业务实现才是你要干的事

处理来不及不够快嘛，所以才堆积排队
处理时间太长嘛，所以就拆分，能异步的就异步
数据量太大嘛，所以分区分片
单机承载有限嘛，所以要集群要分布式
分步分机了嘛，落地存盘是必须的，多台更保险
一步一步这样走下去，各种关键问题就会出来，然后各种第三方软件中间件等也就出来了，都是各自解决各自关心的问题

然后嘛，不能把中间件的使用当高科技，说白了就像是看文档调api

到底，实际上都很基础，计算机原理之类

比如，磁盘顺序读写速度最快，所以kafka就这么干，也就成了

不是针对楼主，说的是现状

技术这东西大多数并不需要多么高的技术，也不是真有多么高的专业壁垒，再难也不需要你学一年半载还不会，若真还不会那必须改行

外行不懂只会崇拜，内行的不必太较真，像这kafka就是再熟，没准也会忘了怎么拼写
但，忘了就忘了，这其实也真不算事

@gotoeasy 谢谢分享。

每个人看问题的角度不一样，这里很欢迎各位面试官和技术朋友们来分享自己的一些想法。

关于zk被问的一个问题，就是在北京、上海有两批服务器，现在把它放到同一个局域网下面，用zk做注册中心，怎么解决两个地区服务相互调用的网络延迟问题。

关于zk被问的一个问题，就是在北京、上海有两批服务器，现在把它放到同一个局域网下面，用zk做注册中心，怎么解决两个地区服务相互调用的网络延迟问题。

机房都目的是做灾备？
如果两个机房相互调用网络耗时长
可以考虑在各自机房部署一套完整的服务
正常的时候优先路由本地机房出问题走异地

面试官是说两机房在一个局域网内，但场景是他们之间数据共用一套，用dubbo 做rpc调用。问我怎么通过zk的配置来解决。@hisenyuan

面试官是说两机房在一个局域网内，但场景是他们之间数据共用一套，用dubbo 做rpc调用。问我怎么通过zk的配置来解决。@hisenyuan

这个问题描述的感觉无法回答。

不是针对楼主，说的是现状

技术这东西大多数并不需要多么高的技术，也不是真有多么高的专业壁垒，再难也不需要你学一年半载还不会，若真还不会那必须改行

外行不懂只会崇拜，内行的不必太较真，像这kafka就是再熟，没准也会忘了怎么拼写
但，忘了就忘了，这其实也真不算事

技术这东西，对于绝大部分人来说，没有高深不高深的，只有先知和后知。被问到的点刚好做过，属于有经验；被问到的点，做过类似的，能类比着说出来，属于有较强学习能力。但思考不一样，无论自己做过什么，思考过的人，和没有思考过的人，通过他的回答可以很快看出来。
经验、学习能力、思考能力，我们底层码农都希望自己的战友具有这些能力。我面进来的人是要和我一起加班熬通宵的，减少我的加班时间的，早点下班回家，有助于我早日冲上王者段位。我不太愿意招一个人天天我带着他学。他教教我，我教教他，切磋交流肯定可以。

谢谢，受益匪浅

大家有看过 【石杉的架构笔记】推送的文章吗？亿级流量高并发场景下，如何保证缓存与数据库的双写一致性？ 。里面说到比较复杂的数据不一致问题的解决方案。将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。他需要建很多的内存队列，然后hash到不同的队列去排队，一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。我觉得这样子处理是不是有些过于复杂了， 是不是可以通过java里面的读写锁来实现就可以了，写的时候对这个key加写锁，直接写成功才返回，在写的时候不能对这个key进行读操作。如果长时候拿不到读锁我们也可以类似他说的那样来优化。

我刚刚看到石杉讲的这边，我一直有个疑问，数据库不是有行级锁吗？复杂情况那个案列，他就是担心写数据，写一半，然后进来读数据之后会导致数据库和缓存不一致吗？你这个里面读了同一行数据，有锁呀，不会出现这样的状态吧！！！求哪位大神指点。

我刚刚看到石杉讲的这边，我一直有个疑问，数据库不是有行级锁吗？复杂情况那个案列，他就是担心写数据，写一半，然后进来读数据之后会导致数据库和缓存不一致吗？你这个里面读了同一行数据，有锁呀，不会出现这样的状态吧！！！求哪位大神指点。

行锁是在mysql（数据库）里，缓存不在库里（在redis？），你锁了数据库的行，但是这把锁管不了缓存。

大佬我的疑问是这样，石杉老师说保证缓存和数据库的双写一致性，初级的解决方案是数据发生变更，先删除缓存，然后去修改数据库。这个操作我理解，对于高并发的情况下，他说去修改数据库，这个时候还没修改好，然后一个请求过来，去读缓存，发现缓存是空的，然后去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存，然后导致不一致。我的意思是你改的时候，还可以查询到旧数据吗？我是个入门没有多久的小白，望大佬别笑话我的问题。

大佬我的疑问是这样，石杉老师说保证缓存和数据库的双写一致性，初级的解决方案是数据发生变更，先删除缓存，然后去修改数据库。这个操作我理解，对于高并发的情况下，他说去修改数据库，这个时候还没修改好，然后一个请求过来，去读缓存，发现缓存是空的，然后去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存，然后导致不一致。我的意思是你改的时候，还可以查询到旧数据吗？我是个入门没有多久的小白，望大佬别笑话我的问题。

缓存、数据库一致性问题，先删除缓存，再更新数据库。删除成功更新数据库的时候，就让排队，只允许一个线程去查数据库，问题就解决了。你说的改数据库的时候，能否查到旧数据，是可以的，innodb的多版本控制了解一下。更新操作一般几毫秒(行锁情况下)。

石杉老师说的思路大概就是串行化来解决，我觉得只要可以保证写排他，读共享应该也是可以解决的。

工作有跟多的自己的思考，但是实际工作中很难是这样的，会很多很多各种问题，而且现在的社会每个人压力都这么大，烦躁的事情各种各
美团王兴说过，多数人为了逃避思考，愿意做任何事，盲目的认为可以用肢体上的勤奋来掩盖思想上的懒惰
解决办法：换一个相对有自己时间的公司，利用时间思考和生活

我也很想在工作有跟多的自己的思考，但是实际工作中很难是这样的，会很多很多各种问题，而且现在的社会每个人压力都这么大，烦躁的事情各种各样，，，，，，，，，，，，，
美团王兴说过，多数人为了逃避思考，愿意做任何事，盲目的认为可以用肢体上的勤奋来掩盖思想上的懒惰
解决办法：换一个相对有自己时间的公司，利用时间思考和生活

分库分表中间件我用的是sharding-jdbc，但是后来直接用订单时间来分表，3个月前的订单表几乎没有需求去查询。也没有用中间件了

@如何保证消息的顺序性？

解决方案提到
拆分多个 queue，每个 queue 一个 consumer，就是多一些 queue 而已，确实是麻烦点；或者就一个 queue 但是对应一个 consumer，然后这个 consumer 内部用内存队列做排队，然后分发给底层不同的 worker 来处理

这里有一个疑问
这里的内存队列是指什么？每一个consumer是一个机器节点，是要在引用一个跨机器的服务去处理么？还是说在分成多queue之后，对应的consumer 待消费的数据本身就已经是有序的，只要保证单个节点的有序就可以达到全局有序？

思考了一下
本来开始的时候在想binlog怎么插入到mq中，后来发现alibaba 此前开源了一个canal，最后感觉如果需要严格的顺序性，还是需要单一的消费

问我用的啥 微服务--分布式事务怎么处理的，一脸懵逼

可能是世风日下,什么人都可以成为面试官的原因。有些人真是太拿自己当回事了,就应该狠狠的按在地上好好摩擦摩擦 ...

可能是世风日下,什么人都可以成为面试官的原因。有些人真是太拿自己当回事了,就应该狠狠的按在地上好好摩擦摩擦 ...

我既参加过面试也面试过别人,参加面试有把面试官吊起来打的时候,也有碰到各种SB的时候,但是我面试别人从不会为难别人,不说自己多么高尚吧,至少还是不要做人太辣鸡。

之前遇到个面试 问我用过什么支付 我说京东 然后问我京东支付的bug你是怎么处理的 瞬间无法回答
没bug啊

我刚刚看到石杉讲的这边，我一直有个疑问，数据库不是有行级锁吗？复杂情况那个案列，他就是担心写数据，写一半，然后进来读数据之后会导致数据库和缓存不一致吗？你这个里面读了同一行数据，有锁呀，不会出现这样的状态吧！！！求哪位大神指点。

写数据，可能还没有到数据库，还在内存队列，所以这个时候数据库锁没有用。

之前遇到个面试 问我用过什么支付 我说京东 然后问我京东支付的bug你是怎么处理的 瞬间无法回答
没bug啊

可能面试官目前正遇到自己团队中的支付问题，他想通过面试别人来获得解决问题的解决思路或灵感。之前听说有这种情况，没有招人计划，纯粹是通过面试别人来解决现在的手头的问题

面试官是说两机房在一个局域网内，但场景是他们之间数据共用一套，用dubbo 做rpc调用。问我怎么通过zk的配置来解决。@hisenyuan

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/multi-registry.html 这段时间准备面试，特意去官网看了下配置，不知道是不是问多注册中间配置问题

面试官是说两机房在一个局域网内，但场景是他们之间数据共用一套，用dubbo 做rpc调用。问我怎么通过zk的配置来解决。@hisenyuan

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/multi-registry.html 这段时间准备面试，特意去官网看了下配置，不知道是不是问多注册中间配置问题

可以考虑使用zk的observer模式