5.科大讯飞一面

Redis数据结构和缓存实现：

• 数据结构：

  • 字符串（Strings）：Redis中最基本的数据结构，用于存储简单的字符串、整数或者浮点数。

  • 列表（Lists）：实现了双向链表，可以用来存储一系列字符串。

  • 集合（Sets）：无序集合，元素唯一，可以用来存储不重复的字符串。

  • 有序集合（Sorted Sets）：类似于集合，但每个元素都会关联一个分数（score），可以根据分数排序。

  • 哈希（Hashes）：键值对集合，适合存储对象。

  • 位图（Bitmaps）：以位为单位进行存储，适用于布尔值存储。

  • 超日志（HyperLogLogs）：用于估计集合的基数，占用空间非常小。

  • 地理空间（Geospatial）：存储地理位置信息，可以进行半径查询等操作。

• 缓存实现：

  • 缓存通常用于存储热点数据，减少数据库的访问压力。

  • 实现方式通常是将数据读取和写入操作先作用于缓存，然后同步或异步更新到数据库。

• 缓存三兄弟问题及解决方案：

  • 缓存击穿：大量请求访问一个不存在或过期的缓存键。解决方案：使用锁或设置热点数据永不过期。

  • 缓存雪崩：大量缓存同时过期。解决方案：设置不同的过期时间，使用缓存预热。

  • 缓存穿透：查询不存在的数据。解决方案：使用布隆过滤器，返回空值并设置过期时间。

Redis分布式锁实现：

• 使用Redis的SETNX命令尝试设置一个key，如果设置成功，则表示获取到了锁。

• 设置锁的过期时间，防止客户端崩溃后锁无法释放。

• 释放锁时，使用Lua脚本确保只有锁的持有者才能释放锁，避免误释放。

• 可以使用Redis的Redlock算法来提高分布式锁的可靠性。

HashMap底层原理和扩容原理：

• 底层原理：

  • HashMap基于数组和链表（或红黑树）实现。

  • 通过hash函数计算key的hashCode，然后映射到数组的某个位置。

  • 如果多个key的hashCode相同，这些key会形成一个链表，称为hash冲突。

  • 当链表长度超过一定阈值时，链表会转换成红黑树，以提高查询效率。

• 扩容原理：

  • 当HashMap中的元素数量达到容量和负载因子（load factor）的乘积时，会进行扩容操作。

  • 扩容操作会创建一个新的更大的数组，并将旧数组中的所有元素重新哈希到新数组中。

JVM垃圾回收算法和回收过程：

• 垃圾回收算法：

  • 标记-清除（Mark-Sweep）：标记出所有活动对象，然后清除未被标记的对象。

  • 标记-整理（Mark-Compact）：标记活动对象后，将所有活动对象移动到内存的一端，清理掉边界以外的内存。

  • 复制（Copying）：将内存分为两个半区，每次只使用一个半区，在垃圾回收时，将活动对象复制到另一个半区。

• 回收过程：

  • 标记阶段：遍历所有可达对象，标记它们为活动状态。

  • 清除或整理阶段：清除未被标记的对象，或者在标记后移动活动对象。

JVM内存机制和对象垃圾判断：

• 内存机制：

  • 程序计数器：记录当前线程所执行的字节码行号。

  • 虚拟机栈：线程私有的，存储局部变量表、操作数栈等。

  • 本地方法栈：为虚拟机使用到的Native方法服务。

  • 堆：所有线程共享的内存区域，用于存放对象实例。

  • 方法区（或元空间）：存储已被加载的类信息、常量、静态变量等。

• 对象垃圾判断：

  • 使用可达性分析算法，从GC Roots（如虚拟机栈中的引用、静态变量、常量池中的引用等）开始，如果一个对象无法通过任何引用链到达，则被认为是垃圾。

支付幂等性：

• 幂等性指的是多次执行同一操作，结果一致，不会因为多次执行而产生副作用。

• 在支付系统中，可以通过以下方式实现幂等性：

  • 唯一事务号：为每次支付请求生成一个唯一的事务号，处理时检查事务号是否已存在。

  • 状态机：维护支付请求的状态，确保每个状态只被处理一次

  • 幂等接口设计：支付接口设计时保证多次请求不会导致重复支付。

  • 消息队列：将支付请求放入消息队列，消费端保证消息的幂等性。

  • 幂等数据库操作：使用数据库的事务机制或乐观锁保证数据库操作的幂等性。