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1、常见的方案有数据库自增ID、UUID、Redis生成和雪花算法。实际分布式场景下，雪花算法更常用，它将ID分为时间戳、机器ID和序列号三部分，性能高且趋势递增。但要注意时钟回拨问题，可通过记录上次生成时间戳或使用扩展版算法解决。2、雪花算法的ID在时间戳维度是递增的，但同一毫秒多机器生成的ID可能乱序。如需严格单调递增，可用数据库号段模式：服务启动时申请一个ID范围，内存分配用完后再次申请，这样单服务内ID严格递增。3、redo log是InnoDB的物理日志，崩溃恢复时重放提交的事务；undo log记录数据修改前的状态，用于回滚和MVCC读；binlog是MySQL Server层的逻辑日志，用于主从同步和数据备份。4、主库将变更写入binlog，从库通过IO线程拉取binlog到relay log，再由SQL线程重放SQL实现同步。5、优化索引时要减少回表和利用覆盖索引。索引失效常见于：违反最左前缀、对索引列计算、类型转换、LIKE左模糊匹配、OR连接非索引列等情况。6、InnoDB索引用B+树实现，联合索引按字段从左到右排序。如果跳过左侧字段，因为b的值在全局无序，无法利用索引快速定位，导致失效。7、当元素少且小时，用压缩列表节省内存；当元素多或大时，自动转为 "跳跃表+字典" 组合。跳跃表负责按分值排序，支持高效范围查询；字典负责成员到分值的映射，实现O(1)快速查分数。这种设计平衡了内存与性能。8、跳表插入节点时，从最高层向右向下逐层搜索并记录小于目标的分值位置（update[]）；随后随机生成新节点层高，创建节点并按层将其插入：每层链接到对应update[]节点之后，并指向其原后继；最后更新跳表的最大层高和节点总数，实现高效定位与平衡插入。9、Redis有6种淘汰策略，常用的是allkeys-lru和allkeys-lfu。LRU淘汰最近最少访问的，LFU淘汰访问频率最低的。LFU更适合长期热点场景，而LRU对突发流量更敏感。10、Redis用惰性删除+定期删除组合：访问key时检查过期，同时后台定期抽样清理过期key。当内存不足时，再根据淘汰策略主动删除数据。11、TCP通过滑动窗口实现流量控制：接收方在ACK包中携带窗口大小。发送方根据这个窗口动态调整发送数据量，避免接收方缓冲区溢出。

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楼主江西人，江西的国企基本都G了，目前3个offer