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开篇词 面试如戏，台上一分钟，台下十年功
01 服务注册与发现：AP和CP，你选哪个？
02 负载均衡：调用结果、缓存机制是怎么影响负载均衡的？
03 熔断：熔断 恢复 熔断 恢复，抖来抖去怎么办？
04 降级：为什么每次大促的时候总是要把退款之类的服务停掉？
05 限流：别说算法了，就问你“阈值”怎么算？
06 隔离：怎么保证尊贵的VIP用户体验不受损？
07 超时控制：怎么保证用户一定能在1s内拿到响应？
08 调用第三方：下游的接口不稳定性能又差怎么办？
09 综合服务治理方案：怎么保证微服务应用的高可用？
模拟面试（一） 微服务架构面试思路一图懂
10 数据库索引：为什么MySQL用B+树而不用B树？
11 SQL优化：如何发现SQL中的问题？
12 数据库锁：明明有行锁，怎么突然就加了表锁？
13 MVCC协议：MySQL 在修改数据的时候，还能不能读到这条数据？
14 数据库事务：事务提交了，你的数据就一定不会丢吗？
15 数据迁移：如何在不停机的情况下保证迁移数据的一致性？
16 分库分表主键生成：如何设计一个主键生成算法？
17 分库分表分页查询：为什么你的分页查询又慢又耗费内存？
18 分布式事务：如何同时保证分库分表、ACID和高性能？
19 分库分表无分库分表键查询：你按照买家分库分表，那我卖家怎么查？
20 分库分表容量预估：分库分表的时候怎么计算需要多少个库多少个表？
21 数据库综合应用：怎么保证数据库的高可用、高性能？
模拟面试 数据库面试思路一图懂
22 消息队列：消息队列可以用来解决什么问题？
23 延迟消息：怎么在 Kafka 上支持延迟消息？
24 消息顺序：保证消息有序，一个 topic 只能有一个 partition 吗？
25 消息积压：业务突然增长，导致消息消费不过来怎么办？
26 消息不丢失：生产者收到写入成功响应后消息一定不会丢失吗？
27 重复消费：高并发场景下怎么保证消息不会重复消费？
28 架构设计：如果让你设计一个消息队列，你会怎么设计它的架构？
29 高性能：Kafka 为什么性能那么好？
30 Kafka 综合运用：怎么在实践中保证 Kafka 高性能？
模拟面试 消息队列面试思路一图懂
31 缓存过期：为什么 Redis 不立刻删除已经过期的数据？
32 缓存淘汰策略：怎么淘汰缓存命中率才不会下降？
33 缓存模式：缓存模式能不能解决缓存一致性问题？
34 缓存一致性问题：高并发服务如何保证缓存一致性？
35 缓存问题：怎么解决缓存穿透、击穿和雪崩问题？
36 Redis 单线程：为什么 Redis 用单线程而 Memcached 用多线程？
37 分布式锁：如何保证Redis分布式锁的高可用和高性能？
38 缓存综合应用：怎么用缓存来提高整个应用的性能？
模拟面试 缓存面试思路一图懂
39 Elasticsearch高可用：怎么保证Elasticsearch的高可用？
40 Elasticsearch查询：怎么优化 Elasticsearch 的查询性能？
41 MongoDB：MongoDB 是怎么做到高可用的？
42 MongoDB高性能：怎么优化MongoDB的查询性能？
模拟面试 NoSQL面试思路一图懂
结束语 未来掌握在自己手中
结课测试 来赴一场满分之约！
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