一份热乎乎的字节面试真题（三）

11. redis挂了怎么办？

Redis是基于内存的非关系型K-V数据库，既然它是基于内存的，如果Redis服务器挂了，数据就会丢失。为了避免数据丢失了，Redis提供了持久化，即把数据保存到磁盘。

 

Redis提供了RDB和AOF两种持久化机制，它持久化文件加载流程如下：11.1 RDB

RDB，就是把内存数据以快照的形式保存到磁盘上。

 

什么是快照? 可以这样理解，给当前时刻的数据，拍一张照片，然后保存下来。

 

RDB持久化，是指在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，将内存中的数据集快照写入磁盘中，它是Redis默认的持久化方式。执行完操作后，在指定目录下会生成一个dump.rdb文件，Redis 重启的时候，通过加载dump.rdb文件来恢复数据。RDB触发机制主要有以下几种：RDB 的优点

 

 •  适合大规模的数据恢复场景，如备份，全量复制等

RDB缺点

 

 •  没办法做到实时持久化/秒级持久化。
 •  新老版本存在RDB格式兼容问题

11.2 AOF
AOF（append only file） 持久化，采用日志的形式来记录每个写操作，追加到文件中，重启时再重新执行AOF文件中的命令来恢复数据。它主要解决数据持久化的实时性问题。默认是不开启的。

 

AOF的工作流程如下：AOF的优点

 

 •  数据的一致性和完整性更高

AOF的缺点

 

 •  AOF记录的内容越多，文件越大，数据恢复变慢。

12.你怎么防止优惠券有人重复刷？

对于重复请求，要考虑接口幂等和接口防重。

 

大家可以看下之前我写的这篇文章哈：聊聊幂等设计

 

防刷的话，可以限流以及加入黑名单处理。

 

 •  为了防止某个用户请求优惠券过于频繁，我们可以对同一用户限流。
 •  为了防止黄牛等模拟几个用户请求，我们可以对某个IP进行限流。
 •  为了防止有人使用代理，每次请求都更换IP请求，我们可以对接口进行限流。

13. 抖音评论系统怎么设计，如果加入好友关系呢？

需要考虑性能，以及可扩展性。大家平时有没有做过评论、好友关注等项目需求呀，发挥你聪明的小脑袋瓜，怎么去回答好这道题吧。

 

14. 怎么设计一个短链地址，要考虑跨机房部署问题

14.1 为什么需要短连接？

为什么需要短连接呢？长链接不香吗？因为有些平台有长度限制，并且链接太长容易被识别为超链接等等。

 

14.2 短链接的原理

其实就是一个302重定向而已。302状态码表示临时重定向。

 

14.3 短链接生成的方法

可以用哈希算法生成短链，但是会存在哈希冲突。怎么解决呢？可以用布隆过滤器。

 

有没有别的方案？自增序列算法，每次收到一个长链时，就分配一个ID，并转成62进制拼接到短域后面。因为高并发下，ID 自增生成器可能成为瓶颈。

 

一般有四种分布式ID生成方法：

 

1.uuid，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的，但是这种方式生成的id比较长，并且是无序的，插入浪费空间。
2.Snowflake雪花算法，这种方案不错，但是如果某台机器的系统时钟回拨，有可能造成ID冲突重复，或者ID乱序（考虑跨机房部署问题）
3.Mysql 自增主键，在高并发下，db的写压力会很大
4.用Redis做自增id生成器，性能高，但要考虑持久性的问题；或者改造雪花算法，通过改造workId解决时钟回拨的问题）

 

15.有一个整型数组，数组元素不重复，数组元素先升序后降序，找出最大值。

例如：1,3,5,7,9,8,6,4,2，请写一个函数找出数组最大的元素

这道题大家都会觉得很简单，因为用快速排序排一下，时间复杂是O(nlgn)，面试官可能不是很满意。其实可以用二分查找法，只要找到升序最后一个元素即可。

 

我们以1,6,5,4,2为例子，用二分法图解一下哈：如何用二分法缩小空间呢？只要比较中间元素与其下一个元素大小即可

 

如果中间元素大于其下一个元素大小，证明最大值在左侧，因此右指针左移
如果中间元素小于其下一个元素大小，证明最大值在左侧，因此右指针左移

因为nums[mid]=5>nums[mid+1]=4,因此右指针左移，right=mid-1=2-1=1mid = left+ (right-left)/2=left=0,因为nums[mid]=1<nums[mid+1]=6,所以左指针右移，left = mid+1=1；最后得出最大值是nums[left] =nums[1]=6

 

实现代码如下：

class Solution {

    public static void main(String[] args) {

        int[] nums = {1,3,5,7,9,8,6,4,2};
        System.out.println(getLargestNumInArray(nums));
    }

    private static int getLargestNumInArray(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return -1;
        }

        int left = 0, right = nums.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + ((right - left) / 2);
            if (nums[mid] < nums[mid + 1]) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid - 1;
            }
        }

        return nums[left];
    }
}