腾讯面经

正常八股和实习拷打就不罗列啦
场景题:
如何实现高并发场景下的秒杀问题
回答了lua脚本
面试官问了两个问题:
如果流量过大一台Redis承载不了应该怎么处理,回答分布式部署Redis集群面试官说同步数据需要耗时间😭
然后又问如果执行lua脚本到一半Redis崩溃了,修改了lua脚本里一半的数据,问恢复后是否有数据不一致的问题,应该怎么解决?

感觉问的场景都很极端,友友们知道有什么好的回答思路吗😭
全部评论
请求存到MQ,然后转发到Redis,做消峰
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发布于 04-09 16:29 河南
第一个问题redis分片?比如说秒杀总量100 分十台redis每个库存10 当然这会出现一些不公平性(我之前面阿里云也被问到这个
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发布于 04-09 12:24 江苏

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MCP(Model-Connect Protocol)与A2A(Agent-to-Agent)作为当前AI领域两大核心协议,主要区别如下:一、核心定位差异1. MCP由Anthropic提出,专注于单个智能体与外部工具/资源的连接标准化,通过统一接口协议实现AI模型与数据库、API、文件系统等异构资源的安全互通,本质是提升单体智能体的工具调用效率。(例如:通过MCP协议,AI模型可直接调用搜索引擎API或操作文档编辑器,无需重复开发对接逻辑)2. A2A由谷歌主导,聚焦多智能体间的协作框架,定义智能体间通信标准以实现任务分配、信息共享等协作能力,本质是构建群体智能的协同网络。(例如:日历Agent与邮件Agent通过A2A协议自动协商会议时间,无需人工中转)二、应用场景差异- MCP的典型用例• 单智能体调用多个外部API(如AI写作工具同时调用搜索引擎、图表生成器和数据库)• 企业系统与AI模型的深度集成(如通过MCP将ERP系统数据实时接入大模型)- A2A的典型用例• 多智能体协同决策(如营销Agent、库存Agent、物流Agent联合制定促销策略)• 分布式任务处理(如文档分析Agent将数据清洗任务拆分给多个子Agent并行处理)三、架构设计差异1. MCP架构采用“插头-插座”模型:定义标准化接口(如数据格式、鉴权流程),外部资源需按协议改造为“插座”,智能体仅需适配统一“插头”即可调用所有兼容资源。(技术实现:通过Schema定义工具描述文件,采用RPC调用机制)2. A2A架构采用“对话式”通信模型:包含智能体发现、能力声明、消息路由等模块,支持异步消息传递与协议缓冲区(Protocol Buffers)数据封装。 #产品经理#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划# #牛客AI配图神器#
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