### 一、分布式系统 & 微服务

1. 分布式事务模型（出现原因/解决方案/CAP理论/最终一致性）

2. 微服务组件（Spring Cloud技术选型/Gateway/Nacos/Sentinel）

3. 服务链路追踪与监控（Skywalking实现）

4. 服务注册发现机制（Nacos心跳检测/服务列表更新）

5. 分布式锁（Redis/Redisson实现原理/RedLock算法/ZooKeeper对比）

6. 服务限流熔断（Sentinel滑动窗口/熔断策略）

7. 服务鉴权设计（网关鉴权分离方案/JWT实现）

### 二、数据库

1. MySQL索引优化（B+树结构/最左前缀/覆盖索引/索引失效场景）

2. 分库分表策略（数据分片方案/冷热数据分离）

3. 事务机制（隔离级别/MVCC解决幻读/锁表排查）

4. 慢查询优化（Explain执行计划/慢日志分析）

5. 大数据量处理（3000w数据清理/分页查询优化）

6. 高可用方案（读写分离/主从同步）

7. 存储引擎差异（InnoDB vs MyISAM）

### 三、中间件

1. Redis

   - 缓存异常场景（穿透/击穿/雪崩/预热方案）

   - 持久化机制（RDB/AOF抉择）

   - 数据结构应用（Zset实现排行榜/Hash存储购物车）

   - 内存淘汰策略（LRU/过期键删除）

2. Kafka

   - 消费延迟处理（分区扩容/Flink并行消费）

   - 高可用设计（副本同步/零拷贝原理）

   - 消息积压解决方案（批量消费/异步处理）

3. RocketMQ

   - 消息可靠性（事务消息/重试机制）

   - 顺序消费保证（HashKey路由）

   - 延时消息实现

### 五、性能优化

1. 压测工具（JMeter参数配置/QPS控制）

2. 慢接口定位（SQL优化/索引分析/缓存失效）

3. 系统瓶颈排查（CPU打满/GC频繁/连接池耗尽）

4. 异步化设计（MQ削峰填谷/线程池异步处理）

### 六、系统设计

1. 高并发场景（秒杀系统设计/库存扣减方案）

2. 分布式ID生成（雪花算法优化）

3. 链路追踪系统设计

4. 电商订单系统设计（状态机/逆向流程）

5. 服务拆分原则（DDD领域驱动设计）

### 八、Linux & 运维

1. 服务器问题排查（CPU/内存/IO瓶颈定位）

2. 容器化部署（Docker/K8s服务扩缩容）

3. 持续集成（Jenkins流水线设计）

### 九、开放问题

1. 项目难点分析（架构演进决策过程）

2. 技术选型对比（Redis vs MySQL存储场景）

3. 新技术学习路径（源码阅读方法）