- 高并发系统设计
- 垂直扩展：增加硬件资源、数据库优化、应用优化
- 水平扩展：缓存（redis、memcached、cdn）、异步解耦（消息队列、线程池）、拆分策略（分库分表、微服务拆分）、负载均衡（Nginx等）
- 高可用设计
- 限流：令牌桶算法、漏桶、滑动窗口
- 熔断器：
- 降级：读服务降级（写回缓存数据/默认值）、写服务降级（延迟写入/本地队列）、非核心功能关闭
- 多活结构：数据容灾
- 缓存设计
- 缓存策略：cache-aside（先缓存，miss后读db并写缓存，适用于读多写少的场景）、write-through（同步写缓存和DB，适用于数据一致性要求高的场景）、write-behind（异步写DB，适用于写并发高的场景）、read-from-replic(读从库，适合主库压力大的分库分表场景)
- 缓存问题：缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
- redis集群：主从复制（读写分离）、sentinel（故障自动切换）、cluster（数据分片）
- 消息队列
- 常用场景：异步解耦、削峰填谷、系统间通信（跨服务消息传递）
- 处理问题：消息可靠性、消息顺序性、消息丢失的问题、消息幂等性 5.数据库设计：
- 读写分离：主从复制
- 分库分表：垂直拆分、水平拆分（按ID范围、按时间、按Hash）、
- 分页问题：深度分页优化（游标分页）
- 索引设计：B+Tree(范围查询、等值查询)、Hash（精确匹配）、复合索引（多条件查询，遵循最左原则）、全文索引（文本搜索）
- 微服务架构
- 服务拆分：按业务拆分。。。
- 服务治理：注册中心、配置中心、服务网关（统一入口、路由、鉴权、网关层限流）、负载均衡、链路追踪
- 服务间通信：同步（基于Http协议：如OpenFeign、gRpc等；基于二进制协议，TCP直连：如Dubbo等。适合实时性要求高的场景)、异步MQ（解耦，削峰）
-
分布式ID生成：UUID、数据库自增、snowflake、雪花算法变种
-
幂等性接口设计: