1、说一下你对分布式锁的理解，以及分布式锁的实现? 2、如何设计一个在生产环境下做全链路压测的平台? 3、系统升级过程中如何实现数据的平滑迁移? 4、如果JM出现频繁FulGC该如何解决? 5、[线.上问题排查]数据库出现死锁如何排查? 6、分库分表方案中出现数据倾斜问题怎么解决? 7、分布式锁加锁失败后的等待逻辑是如何实现的? 8、如果查询优化器选错了索引怎么办? 9、如果要你实现SpringIOc,你会注意哪些问题? 10、Spring是如何管理事务的，事务管理机制? 11、订单超时自动取消功能如何设计? 12、线程同步和线程协作是怎么理解的? 从面试官的角度给一下答案

<think>嗯，用户提了12个问题，看起来都是系统设计和分布式相关的内容。这些问题在面试中很常见，应该都是技术面试中高频的问题。首先，我需要逐一分析每个问题，确保回答准确且符合用户的要求。 第一个问题关于分布式锁的理解和实现。需要解释分布式锁的应用场景，比如分布式系统中协调资源访问。然后实现方式可能有数据库、Redis、ZooKeeper等，要分别说明它们的优缺点。比如基于Redis的setnx命令，RedLock算法；ZooKeeper的临时顺序节点。要强调CAP理论中的权衡，比如Redis的AP，ZooKeeper的CP。 第二个问题是设计全链路压测平台。生产环境下的压测要考虑数据隔离、流量影子、监控和自动化。需要提到如何复制生产数据但脱敏，流量标记和影子库，压测场景的自动化执行，以及实时监控和报告生成。关键点是不影响真实用户，保证数据安全。 第三个问题，系统升级中的数据平滑迁移。双写方案、灰度发布、数据一致性校验和回滚机制都是重点。比如同时写入新旧系统，逐步切换流量，验证数据一致性，出现问题时能快速回退。 第四个问题，JVM频繁Full GC。需要分析原因，如内存泄漏、大对象、Young区过小导致过早晋升等。解决方法包括堆转储分析，调整年轻代大小，避免一次性加载大量数据，优化代码中的对象创建，升级JDK使用G1 GC等。 第五个问题，数据库死锁排查。查看死锁日志，使用SHOW ENGINE INNODB STATUS，分析事务和锁的情况。优化索引，减少事务粒度，按顺序访问资源，设置超时或重试机制。 第六个问题，分库分表的数据倾斜。解决方案包括合理选择分片键，使用复合分片键，范围分片结合哈希，动态扩容和数据迁移，定期检查并重新平衡数据分布。 第七个问题，分布式锁加锁失败后的等待。常见方法有自旋重试、基于Redis的发布订阅机制，队列排队，超时和退避策略，避免活锁。比如Redisson的看门狗机制维持锁持有，避免过期。 第八个问题，查询优化器选错索引。可以通过强制索引、优化统计信息，调整查询语句，使用覆盖索引或提示来引导优化器。分析执行计划，检查索引有效性。 第九个问题，实现Spring IoC需要注意的问题。Bean的生命周期管理，循环依赖处理，作用域实现，AOP集成，配置解析和资源加载。比如三级缓存解决循环依赖，BeanPostProcessor扩展点。 第十个问题，Spring事务管理。基于AOP，PlatformTransactionManager，事务传播行为和隔离级别。声明式和编程式事务，底层使用数据库事务和连接管理。嵌套事务的处理机制。 第十一问题，订单超时自动取消。使用延迟队列，定时任务扫描，Redis过期事件，或者时间轮算法。需要考虑幂等性，状态更新和并发控制，比如消息队列的延迟消息配合消费者处理。 第十二问题，线程同步和协作。同步指控制资源访问，如synchronized和Lock；协作是线程间通信，如wait/notify，Condition，CountDownLatch等。强调二者的区别和常见工具类的使用。 在回答时要确保结构清晰，每个问题分点说明，技术点准确，可能还需要举例或对比不同方案。同时注意用户提到的格式要求，数学公式正确使用$和$$，中文回答。避免使用Markdown，保持自然的口语化，但作为回答需要正式一些。需要检查每个问题的回答是否符合系统级指令，特别是LaTeX格式是否正确，独立公式是否单独成段。比如在涉及算法或公式时，如RedLock算法中的时间计算，可能需要用$$包裹。确保没有遗漏任何问题，并且每个回答都覆盖了关键点，同时不过于冗长。</think>以下是从面试官角度整理的答案，注重结构清晰与核心要点： --- ### 1. 分布式锁的理解与实现 **理解**：在分布式系统中协调多节点对共享资源的互斥访问。需满足互斥性、容错性、避免死锁。 **实现方式**： - **数据库唯一索引**：通过插入唯一键实现，简单但性能低。 - **Redis（SETNX + RedLock）**： ```SET resource_name random_value NX PX 30000``` 需配合Lua脚本保证原子性，RedLock解决单点问题。 - **ZooKeeper临时顺序节点**：利用临时节点和Watcher机制，可靠性高但复杂度高。 **关键点**：锁续期（看门狗）、可重入性、集群容错（CP vs AP模型）。 --- ### 2. 全链路压测平台设计 **核心要素**： 1. **数据隔离**：克隆生产数据并脱敏，使用影子表存储压测数据。 2. **流量染色**：标记压测请求，路由到影子环境，避免污染真实数据。 3. **监控体系**：实时采集各层（DB、缓存、服务）指标，如TPS、RT、错误率。 4. **自动化与回放**：录制真实流量并参数化，支持动态调整压力模型。 **难点**：中间件兼容性（如MQ影子Topic）、资源隔离、压测结果准确性。 --- ### 3. 数据平滑迁移方案 **步骤**： 1. **双写阶段**：新旧系统同时写入，异步同步数据。 2. **灰度验证**：逐步切流（如10%流量到新系统），对比数据一致性。 3. **历史数据迁移**：通过ETL工具分批迁移，校验完整性（如checksum）。 4. **回滚机制**：保留旧系统快照，异常时快速回退。 **工具参考**：阿里巴巴的ODPS、Canal（增量数据同步）。 --- ### 4. JVM频繁Full GC解决 **排查步骤**： 1. **堆Dump分析**：MAT工具查找大对象（如内存泄漏的类）。 2. **GC日志分析**：关注GC前后内存变化，检查Young/Old区比例。 3. **常见原因**： - 内存泄漏（未关闭资源、静态集合类） - Survivor区过小导致过早晋升 - 大文件/大数组未分页处理 **优化**：调整`-Xmn`增大年轻代，升级G1垃圾回收器，代码优化（局部变量及时置null）。 --- ### 5. 数据库死锁排查 **步骤**： 1. **查看日志**： ```sql SHOW ENGINE INNODB STATUS; -- 查找LATEST DETECTED DEADLOCK段 ``` 2. **分析事务**：确认死锁涉及的事务SQL和锁类型（行锁、间隙锁）。 3. **优化方案**： - 索引优化（减少锁范围） - 事务拆分为小粒度操作 - 按固定顺序访问资源 - 设置锁超时（`innodb_lock_wait_timeout`） --- ### 6. 分库分表数据倾斜解决 **方案**： - **分片键优化**：选择离散值（如用户ID哈希），避免按时间或枚举值分片。 - **动态分片**：范围分片+哈希分片结合（如：按用户ID前缀范围分库，后缀哈希分表）。 - **二次路由**：热点数据单独分片（如大V用户独立分库）。 - **扩容平衡**：一致性哈希算法减少数据迁移量。 --- ### 7. 分布式锁等待逻辑实现 **常见策略**： - **自旋重试**：简单但可能引发羊群效应，需设置最大重试次数。 - **事件监听**：Redis发布订阅（如Redisson的`subscribe`锁释放事件）。 - **队列化请求**：将等待线程放入队列，按顺序获取锁（ZooKeeper临时顺序节点）。 **优化点**：随机退避时间（避免惊群）、设置超时防止饥饿。 --- ### 8. 查询优化器选错索引处理 **解决步骤**： 1. **强制索引**： ```sql SELECT * FROM table FORCE INDEX(index_name) WHERE ... ``` 2. **更新统计信息**： ```sql ANALYZE TABLE table; ``` 3. **优化查询**：避免函数转换、隐式类型转换。 4. **使用覆盖索引**：减少回表操作。 **工具**：`EXPLAIN`分析执行计划，检查`key`字段是否命中预期索引。 --- ### 9. 实现Spring IoC的注意点 **关键问题**： 1. **Bean生命周期**：实例化、属性注入、初始化（`@PostConstruct`）、销毁。 2. **循环依赖**：三级缓存（`singletonFactories`、`earlySingletonObjects`）。 3. **作用域管理**：单例、原型、请求等作用域实现。 4. **AOP集成**：动态代理（JDK/CGLIB）与Bean增强时机。 5. **资源加载**：`Resource`接口统一处理不同配置源（XML、注解、JavaConfig）。 --- ### 10. Spring事务管理机制 **核心组件**： - **事务管理器**：`PlatformTransactionManager`（如`DataSourceTransactionManager`）。 - **传播行为**：`PROPAGATION_REQUIRED`（默认，存在则加入，否则新建）。 - **隔离级别**：默认遵循数据库（如MySQL的`REPEATABLE_READ`）。 **实现原理**：AOP代理，事务属性绑定到连接（`ThreadLocal`保存连接）。 **声明式事务**：`@Transactional`通过拦截器控制事务边界。 --- ### 11. 订单超时自动取消设计 **方案对比**： - **定时任务扫表**：简单但性能差（需索引`status`和`create_time`）。 - **延迟队列**： - RocketMQ延迟消息（固定等级延迟）。 - Redis `zset`按时间戳排序，定时拉取到期订单。 - **时间轮算法**：高效处理大量定时任务（如Netty的`HashedWheelTimer`）。 **注意事项**：幂等性（防止重复取消）、状态机（确保仅待支付订单可取消）。 --- ### 12. 线程同步与协作理解 **同步**：控制对共享资源的访问，避免竞态条件。 - **工具**：`synchronized`、`ReentrantLock`、`StampedLock`。 **协作**：线程间通信，按条件执行任务。 - **工具**：`wait()/notify()`、`Condition`、`CountDownLatch`（主等子）、`CyclicBarrier`（子等子）。 **面试要点**：明确场景（如生产者-消费者模型），避免忙等待，锁粒度控制。 --- 以上答案注重逻辑性与高频考点，实际面试中需结合项目经验展开细节。