1 痛点2 方案选型2.1 轮询拉取每个客户端定时轮询服务端，请求好友列表。缺点对移动端耗电、耗流量对服务端也是较大的资源浪费因为好友数据其实是不会频繁变化的，导致每次拉去的数据可能都是一样的。2.2 业务回调业务服务可以知道谁加了谁的，即可调用 IM 服务通知客户端拉取。缺点业务服务端和 IM 服务端需新增交互逻辑。数据同步强依赖于业务服务端，若回调过程任一节点失败，依旧无法同步通讯录。而且客户
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。1如何避免重复爬取？记录已爬取的网页链接（也就是URL），在爬取一个新的网页之前，我们拿它的链接，在已经爬取的网页链接列表中搜索：存在，这网页已被爬过不存在，还没被爬过，可继续去爬等爬取到这网页后，将这网页的链接添加到已爬取的网页链接列表。如何记录
池子的最大值、最小值设置很重要，初期可依据经验设置，后面还是需要根据实际运行情况调整。池子中的对象需在使用前预先初始化完成，即预热，如使用线程池时，就要预初始化所有核心线程。若池子未经预热，可能导致系统重启后产生较多慢请求。池化技术核心是一种空间换时间优
无论你其他方面做事务能力；高性能、高可靠、高可用，支持水平扩容。
海量数据的主要用途，就是支撑离线分析查询性能。
设计在线切换数据库的技术方案，首先要保证安全性，确保每一个步骤一旦失败，都可以快速回滚。此外
如何优化金融系统。首先我们分析了为什么金融系统会有吞吐量和填谷。
统，面临的很多问题都一样，实现方法差不多。
首先，系统的角色是：用户、运营人员和老板。这三个角色对电商系统的需求是：用户使用系统来购物，运营人员负责销售商品
选择存储类型前先要对数据类型分类。按数据之间关系的复杂度，金融数据分为图数据类型
金融数据分为交易数据和市场数据两种。金融交易数据的处理和互联网处理方法非常
内增长迅速，微博信息流也短暂出现无法刷出新的消息的情况。架构的改造已经来不及，最快的就是堆机器。不过需保证，扩
求。
没有一不可能完全满足ACID。分布式事务实现都是“残血版”事务，相比数据库事务，更加“残血”。
但真实情况， 库存只是一个数值，无论是存在mysql数据库还
有些消息代理甚至可使用 XA 或 JTA 参与两阶段提交协议。这和DB在本质相似，尽管消息代理和DB存在实践上很重要的差异：DB通常保留数据直至显式删除，而大多消息代理在消息成功递送给消费者时会自动删除消息。这样的消息代理不适合长期数据存储由于它们很快就删除消息，大多数消息代理都认为它们的工作集很小，即队列很短。如代理需缓冲很多消息，比如因为消费者速度慢（如果内存装不下消息，可能会溢出到磁盘），每
Unix管道和TCP将恰好一个发送者与恰好一个接收者连接，而一个消息传递系统允许多个Pro节点将消息发到同一主题，并允许多个Con节点接收主题的消息。若生产者发送消息的速度＞消费者能够
你有什么更好的方案吗？
但使用全局自增 id 不是解决 tiny url最佳方案。该 DB不存储真实
这段代码明明很简单，日常跑的都没问题，怎么一大促就卡死甚至进程挂掉？大
为避免重复, 我们可以按照字典序依次使用, 或者在随机生成的基础上用一个集合来记录是否使用过。long ur 转成一个 6 位的 short url。短网生成短链接的速度，随着短链接越多而越慢。
该系统其实很简单，只需要有一个 service即可：URL Service。POST /data/shorten（不太推荐，不符合 REST 设计风格，但也有人在用）UrlService.encode(lo
实现一个顾客短网址，使得顾客能创立他们自己的短网址。即你需要在前文基础上再实现一个。把一个长网址转换成一个以开头的短网址把一个短网址转换成一个长网址
如脉脉，不会纵容你发太长的网址，会给你转成短链。
问清需求再设计不做关键词大师不试图设计一个最牛的系统，要设计一个够用的系统先设计MVP，再逐步优化系统设计无标准答案，和面试官一起探讨分析的过程比结果更重要。
实现一个顾客短网址，使得顾客能创立他们自己的短网址。即你需要在前文基础上再实现一个。把一个长网址转换成一个以
中心化的服务器集群和跨地域的 web server 之间通信较慢：如中国的 Server 需访问美国的 DB。若原来的 short key 是 AB1234，则现在的 short k不能超过 62。
这段代码明明很简单，日常跑的都没问题，怎么一大促就卡死甚至进程挂掉？大多是因为设计时，就没针对高并发、高吞吐量case考虑过内存管理。1 自动内存管理机制的实现原理内存管理主要考虑：1.1 申请内存计算要创建对象所需要占用的内存大小在内存中找一块儿连续并且是空闲的内存空间，标记为已占用把申请的内存地址绑定到对象的引用上，这时候对象就能使用1.2 内存回收内存回收大概做这俩事：找出所有可回收对象，将
每条数据（或每条记录，每行或每个文档）属于且仅属于某特定分区。每个分区都能视为一个完整小型数据库，虽然数据库可能存在跨分区操作。
复制模型应确保所有数据最终复制到所有副本。在一个失效节点重新上线后，它如何赶上错过的写入呢？
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