一、 异步处理面试题
1. 什么是异步处理？核心应用场景有哪些？
答案：异步处理是指发起请求后，主线程不阻塞等待结果，直接继续执行后续任务，任务由后台线程/服务异步执行完成，执行结果通过回调、消息通知、轮询等方式返回。核心场景：短信/邮件推送、文件解析/报表生成、日志记录、消息推送、订单异步核销、大模型推理任务等。
2. 同步处理和异步处理的区别是什么？
答案：同步处理是发起请求后阻塞等待任务执行完成，才能继续后续操作；异步处理不阻塞主线程，后台异步执行任务。核心区别：同步响应及时但性能低、并发差；异步响应延迟但性能高、并发能力强，适合耗时操作。
3. 异步处理的实现方式有哪些？
答案：主流实现方式包括：消息队列（RabbitMQ、Kafka、RocketMQ）、线程池、定时任务（Quartz、XXL-Job）、异步框架（Spring Boot @Async）、回调函数等。
4. 异步处理中如何处理任务失败？
答案：核心方案包括：重试机制（固定间隔重试、指数退避重试）、死信队列（失败任务存入死信队列人工/自动处理）、日志记录+人工补偿、事务消息保证最终一致性、超时机制兜底。
5. 什么是最终一致性？异步处理如何保证分布式系统的最终一致性？
答案：最终一致性是分布式系统中，数据在短暂不一致后，通过补偿机制最终达到一致状态。异步处理通过消息队列、事务消息、重试机制、补偿任务等方式，保证分布式系统中数据最终一致，适用于订单、支付、库存等核心业务。
二、 事务处理面试题
1. 什么是数据库事务？事务的ACID特性是什么？
答案：数据库事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑工作单元，保证一组数据库操作要么全部成功，要么全部失败回滚。ACID特性：原子性（Atomicity，操作不可分割）、一致性（Consistency，数据约束不被破坏）、隔离性（Isolation，并发事务互不干扰）、持久性（Durability，提交后数据永久生效）。
2. 数据库的隔离级别有哪些？分别解决了什么问题？
答案：MySQL InnoDB支持4种隔离级别，从低到高：
- 读未提交（Read Uncommitted）：存在脏读、不可重复读、幻读；
- 读已提交（Read Committed，默认）：解决脏读，存在不可重复读、幻读；
- 可重复读（Repeatable Read，InnoDB默认）：解决脏读、不可重复读，通过MVCC解决幻读；
- 串行化（Serializable）：解决所有并发问题，性能最低。
3. 什么是脏读、不可重复读、幻读？
答案：脏读：一个事务读取到另一个事务未提交的修改数据；不可重复读：同一事务中，多次查询同一数据，结果因其他事务提交的修改而不同；幻读：同一事务中，相同查询条件返回的记录数量因其他事务插入/删除数据而变化。
4. 分布式事务的解决方案有哪些？适用场景是什么？
答案：主流方案：
- 2PC（两阶段提交）：强一致性，性能低，适用于短事务、核心金融场景；
- TCC（Try-Confirm-Cancel）：补偿型事务，适用于高可用、长事务场景；
- 本地消息表/RocketMQ事务消息：最终一致性，适用于分布式系统、电商订单等场景；
- SAGA模式：长事务拆分，适用于微服务、复杂业务流程场景。
5. Spring中如何实现声明式事务？核心注解是什么？
答案 ：通过@Transactional注解实现声明式事务，核心注解为@Transactional；支持配置传播行为、隔离级别、超时时间、回滚异常等属性，底层基于AOP实现。
三、 Redis面试题
1. Redis是什么？核心特点是什么？
答案：Redis是基于内存的键值型NoSQL数据库，支持多种数据结构（字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），核心特点：高性能（读写速度快）、持久化、高可用、支持发布订阅、原子性操作、过期策略等。
2. Redis的常用数据结构及应用场景？
答案：
- String：缓存、计数器、分布式锁、会话存储；
- Hash：用户信息、商品属性存储；
- List：消息队列、最新动态列表、评论列表；
- Set：去重、好友关系、标签系统；
- ZSet（有序集合）：排行榜、热度排名、延时任务。
3. Redis的持久化机制有哪些？区别是什么？
答案：两种核心持久化机制：
- RDB（快照）：定时将内存数据写入磁盘，恢复速度快，数据可能丢失；
- AOF（追加文件）：记录所有写操作，恢复数据完整，性能开销大；
混合持久化：结合两者优势，是Redis默认优化方案。
4. Redis的过期策略和内存淘汰策略是什么？
答案：过期策略：惰性删除+定期删除；内存淘汰策略：volatile-lru（最近最少使用）、allkeys-lru、volatile-random、allkeys-random、volatile-ttl、noeviction（不淘汰）等。
5. Redis如何实现分布式锁？核心原理是什么？
答案 ：基于SETNX（set if not exists）命令实现，结合过期时间防止死锁，Lua脚本保证原子性；核心原理：抢占锁的客户端写入键值，释放锁时删除键值，其他客户端通过判断键值是否存在获取锁。
四、 数据库面试题
1. 索引的作用是什么？MySQL索引的底层数据结构是什么？
答案 ：索引是数据库优化查询的结构，加速查询、排序、分组操作；MySQL InnoDB索引底层数据结构是B+树，B+树是平衡多叉树，支持范围查询、区间查询，磁盘IO少。
2. 什么是联合索引？最左前缀原则是什么？
答案：联合索引是对多个字段建立的索引；最左前缀原则：查询时，索引匹配从最左侧字段开始，依次匹配，跳过中间字段会导致索引失效，例如索引(a,b,c)，查询条件仅用b、c无法命中索引。
3. 什么是索引失效？常见原因有哪些？
答案 ：索引失效是指查询未使用索引，全表扫描导致性能下降；常见原因：违反最左前缀原则、使用%xxx%模糊查询、函数操作索引字段、隐式类型转换、OR连接非索引字段、NOT IN/!=等。
4. 数据库优化的常用手段有哪些？
答案 ：合理设计索引、避免SELECT *、分库分表、读写分离、SQL语句优化、使用缓存、优化事务设计、调整数据库参数等。
5. 什么是分库分表？适用场景是什么？
答案：分库分表是将单库单表的数据拆分到多个数据库、多个表中，解决单库单表数据量过大、性能瓶颈问题；水平分表按数据范围/哈希拆分，垂直分表按字段拆分；适用于亿级数据量、高并发场景。
五、 大模型与Agent面试题
1. 什么是大语言模型（LLM）？核心能力是什么？
答案：大语言模型是基于Transformer架构的生成式AI模型，核心能力：文本生成、理解、对话、翻译、摘要、代码生成、逻辑推理等，基于海量文本数据预训练+微调实现。
2. 什么是RAG（检索增强生成）？核心流程是什么？
答案：RAG是结合检索系统与大模型的技术，核心流程：数据预处理→向量库构建→用户查询向量化→检索相关文档→将文档与查询拼接喂入大模型→生成答案；解决大模型幻觉、知识过时问题，适用于知识库问答、企业内部文档问答等场景。
3. 什么是Agent（智能体）？核心组成部分是什么？
答案：大模型智能体是具备自主规划、工具调用、执行任务能力的AI系统；核心组成部分：规划模块、工具调用模块、记忆模块、执行模块、反馈优化模块；基于大模型的推理能力，结合外部工具（搜索、数据库、API）完成复杂任务。
4. 大模型幻觉是什么？如何解决？
答案：大模型幻觉是指模型生成与事实不符、无依据的内容；解决方法：RAG检索增强、提示词工程、微调训练、事实核查、工具调用验证、后处理校验等。
5. 大模型的推理优化手段有哪些？
答案：模型量化（INT8/FP16）、模型裁剪、推理加速框架（vLLM、TensorRT）、批处理推理、缓存机制、分布式推理、Token压缩等。
六、 综合场景题（面试高频）
1. 电商场景中，订单创建+扣库存+支付的全流程如何设计？如何保证数据一致性？
答案：流程：用户下单→创建订单→扣减库存→支付回调→订单状态更新；数据一致性：通过分布式事务（本地消息表/事务消息）、Redis缓存库存、幂等性设计、重试机制保证，库存扣减采用乐观锁/分布式锁防止超卖。
2. 高并发场景下，如何防止接口重复提交？
答案：基于Redis实现分布式锁、Token机制、幂等键设计、请求防抖、限制请求频率（限流）、唯一标识校验等。
3. 微服务架构中，服务间通信的方式有哪些？适用场景是什么？
答案：同步通信（HTTP/REST、gRPC）：适用于实时性要求高的场景；异步通信（消息队列）：适用于非实时、耗时操作、解耦场景；RPC框架：适用于内部服务高性能通信。