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1. 项目中最值得称道的亮点

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在项目中，我认为最值得称道的是系统的高性能与可扩展性设计。
具体来说：

架构设计：采用分布式架构，通过负载均衡分摊流量，避免单点瓶颈。
数据库优化：实现了数据库的读写分离，同时通过Redis缓存了热点数据，显著提高了读写性能。
模块化设计：基于面向接口编程思想，实现功能模块的高内聚、低耦合，提升了代码的可维护性和扩展性。
高可用保障：通过引入熔断、限流、降级机制，确保系统在高并发场景下依然能够稳定运行。

2. 项目中涉及的设计模式

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我的项目中应用了多种经典的设计模式：

单例模式：用在数据库连接池、配置管理器中，确保系统中只有一个全局实例且线程安全。
工厂模式：用于创建复杂的对象，比如通过工厂模式动态生成不同的任务处理器。
策略模式：在用户行为分析中，根据不同的用户类别动态切换分析策略，减少代码的分支判断。
观察者模式：用于事件通知，比如订单模块中，监听订单状态的变化并触发后续操作。
模板方法模式：在支付系统中，封装通用逻辑，抽象支付渠道的差异，实现统一支付流程。

3. Spring框架中的设计模式

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Spring框架的核心设计中应用了多个经典设计模式：

工厂模式：Spring的BeanFactory和ApplicationContext负责创建和管理Bean对象。
代理模式：AOP模块通过JDK动态代理或CGLIB实现切面逻辑。
单例模式：Spring默认Bean是单例的，由IOC容器进行统一管理。
模板方法模式：Spring中的JdbcTemplate封装了数据库操作的常见流程。
观察者模式：Spring事件机制，ApplicationEventPublisher与ApplicationListener实现模块之间的解耦。
策略模式：Spring通过BeanPostProcessor为Bean定义不同的初始化策略。

4. Spring的扩展点

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Spring是一个高度可扩展的框架，其扩展点包括：

BeanPostProcessor：在Bean初始化前后进行自定义操作，比如增强Bean功能。
BeanFactoryPostProcessor：允许在Bean实例化前对其定义进行修改。
ApplicationListener：监听容器中发布的事件，实现事件驱动机制。
FactoryBean：自定义复杂Bean的创建逻辑。
EnvironmentPostProcessor：在Spring容器启动时加载和处理环境配置信息。
AOP扩展点：通过切面编程灵活增强程序逻辑。

5. Spring源码的理解

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我对Spring源码的研究集中在以下几个模块：

IOC容器：
- 从refresh()方法开始，到Bean的解析、注册、实例化、依赖注入的全过程。
AOP实现：
- 基于动态代理和CGLIB生成代理对象，结合Advice、Pointcut实现方法增强。
事务管理：
- 事务的声明式管理通过AOP切面实现，核心类是TransactionInterceptor。
SpringBoot自动装配：
- 自动装配的核心是spring.factories文件，通过SPI机制加载自动配置类并注册到IOC容器中。

6. 自动装配原理及文件命名要求

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Spring Boot的自动装配基于SPI机制实现，具体过程如下：

类路径扫描：Spring启动时扫描META-INF/spring.factories文件。
加载配置类：解析spring.factories中定义的自动装配类。
条件注解：通过@Conditional注解决定是否加载某个配置类。
Bean注册：将配置类中定义的Bean注册到IOC容器中。

7. MySQL慢查询优化

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针对MySQL慢查询的优化措施包括：

索引优化：
- 为高频查询字段添加适当的索引，避免全表扫描。
- 利用覆盖索引减少回表操作。
SQL语句优化：
- 避免SELECT *，只查询需要的字段。
- 替代子查询为JOIN，提高执行效率。
表结构优化：
- 通过分区或分表，减小单表数据量。
- 优化字段类型，例如用INT替代VARCHAR。
慢查询日志分析：
- 开启slow_query_log，定位慢SQL，针对性优化。
缓存机制：
- 对热点查询结果缓存到Redis等中间件中。

8. Redis分槽机制

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Redis Cluster采用分槽机制（16384个哈希槽）实现分布式存储，具体过程如下：

数据根据一致性哈希算法映射到16384个槽位。
每个Redis节点负责若干槽位的数据。
当节点增加或减少时，通过重新分配槽位实现平滑扩展。

分槽机制使得Redis Cluster具有高扩展性和负载均衡能力。

9. Redis的Hotkey问题解决

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针对Redis中的Hotkey问题，可以采用以下解决方案：

本地缓存：将热点数据缓存在应用层内存中，减少对Redis的访问。
多级缓存：在Redis前增加一级缓存层，例如Nginx或CDN缓存。
Key拆分：将热点Key分成多个子Key，分布到不同的Redis节点。
批量请求合并：合并热点Key的请求，减少并发访问。
预热机制：在高并发场景下提前加载热点Key，避免瞬时高压导致宕机。

这些策略可以有效缓解单节点的访问压力，确保系统稳定运行。

10. MQ消费失败的解决措施

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当消息队列消费失败时，可以采用以下措施：

重试机制：使用MQ的重试队列，设置合理的重试间隔和次数。
死信队列：将消费失败的消息放入死信队列供后续排查。
幂等性保障：在消费者端对重复消息实现幂等处理。
监控报警：配置MQ的监控工具，及时发现并处理异常。

Kafka的特点：

高吞吐量：支持批量写入和零拷贝。
分布式架构：支持水平扩展。
高可靠性：通过副本机制确保消息安全。

11. 字符串相加问题代码

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以下是手写代码实现两个大数字符串相加的逻辑：

public String addStrings(String num1, String num2) {
    StringBuilder result = new StringBuilder();
    int carry = 0, i = num1.length() - 1, j = num2.length() - 1;
    while (i >= 0 || j >= 0 || carry != 0) {
        int n1 = i >= 0 ? num1.charAt(i--) - '0' : 0;
        int n2 = j >= 0 ? num2.charAt(j--) - '0' : 0;
        int sum = n1 + n2 + carry;
        result.append(sum % 10);
        carry = sum / 10;
    }
    return result.reverse().toString();
}

12. 大数据文件中百分位计算

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针对大数据文件中的百分位计算，可以采用以下方法：

堆排序：利用最小堆或最大堆动态维护数据流中的Top-K元素。
分桶统计：根据数据范围划分区间，统计每个区间的数量，快速定位目标百分位所在的区间。
随机采样：对大文件进行随机抽样，通过样本估计总体分布。

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