腾讯云后端面试核心考点：分布式与高并发难题破解指南
CAP理论与数据一致性设计
分布式系统的核心挑战在于对CAP理论的理解与应用。根据实际业务场景，需要在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）之间进行权衡。例如支付系统需优先保障CP特性，而社交平台可能选择AP方案。
- 金融系统：MySQL主从架构（CP优先）
- 内容平台：Redis集群方案（AP优先）
- 物联网系统：Zookeeper协调服务（CP保障）
缓存策略与数据同步方案
高并发场景下缓存穿透、雪崩、击穿三大问题需通过多级缓存与失效策略解决。推荐采用Cache-Aside模式，更新时先删除缓存再更新数据库。特殊场景可结合布隆过滤器实现高效数据校验。
- L1缓存：本地Guava Cache（微秒级响应）
- L2缓存：Redis集群（毫秒级吞吐）
- 持久层：MySQL分库分表（TPS优化）
水平扩展与系统架构优化
通过服务拆分与集群部署实现水平扩展，典型方案包括：
- 无状态服务：Kubernetes自动扩缩容
- 有状态服务：Redis Cluster分片存储
- 流量治理：Nginx+Sentinel限流降级
微服务架构下需特别注意分布式事务处理，可采用Saga模式或本地消息表实现最终一致性。
数据库事务与锁机制实践
MySQL默认的RR（可重复读）隔离级别通过MVCC机制平衡性能与一致性。高并发更新场景应配合行级锁与乐观锁机制，例如：
UPDATE inventory SET stock = stock WHERE product_id = 1001 AND stock > 0
分布式锁推荐使用Redlock算法，避免单点故障导致锁失效。
破解分布式与高并发难题需要架构设计与具体实现的有机结合。建议通过压力测试验证方案有效性，同时建立完善的监控告警体系。掌握底层原理并灵活运用开源组件，是应对腾讯云后端面试的关键。
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