1.外卖单子只能被一个骑手接单

这是一个典型的分布式锁问题。可以采用以下几种方案:

1. 基于Redis的分布式锁:

• 使用Redis的SETNX命令尝试获取锁
• 设置合理的锁超时时间,防止死锁
• 使用Lua脚本保证原子性操作
• 考虑Redis集群环境下的一致性问题

2. 基于Zookeeper的分布式锁:

• 创建临时顺序节点
• 获取所有子节点并排序
• 判断自己创建的节点是否为当前子节点中序号最小的节点
• 是则获取到锁,否则对前一个节点注册watcher

3. 基于数据库的乐观锁:

• 订单表增加version字段
• UPDATE时增加version条件
• 失败则重试

4. 基于消息队列:

• 将订单消息发送到队列
• 骑手消费消息,保证单一消费

最终选择哪种方案,需要根据系统的具体需求和架构来权衡。一般来说,Redis方案在性能和实现复杂度上较为均衡。

2.文件快速下发到 100w 个服务器

这需要考虑网络带宽、服务器负载等多方面因素。可以采用以下策略:

1. CDN分发:

• 将文件上传到CDN
• 服务器从就近的CDN节点下载
• 充分利用CDN的分布式特性

2. P2P分发:

• 将服务器分组,每组选择一个种子服务器
• 种子服务器从源站获取文件
• 组内其他服务器通过P2P方式从种子服务器获取

3. 分布式文件系统:

• 使用HDFS等分布式文件系统存储文件
• 服务器挂载分布式文件系统
• 文件自动同步到各节点

4. 多级缓存:

• 设置省级、市级缓存节点
• 采用树状结构逐级分发

5. 增量更新:

• 仅传输文件的变化部分
• 使用rsync等工具

实践中通常会综合使用多种方案,如CDN+P2P。同时要考虑失败重试、断点续传等机制。

3.IP 段快速分组查询

这个问题可以使用**前缀树(Trie树)**来高效解决:

1. 构建前缀树:

• 每个IP段作为一个前缀插入树中
• 叶子节点存储组信息

2. 查询过程:

• 将IP转换为二进制
• 从根节点开始,根据二进制位遍历树
• 遇到叶子节点则找到对应组

3. 优化:

• 使用压缩前缀树减少内存占用
• 考虑缓存热点IP的查询结果

4. 持久化:

• 将前缀树序列化到文件或数据库
• 系统启动时快速加载

5. 动态更新:

• 支持在线新增、删除、修改IP段
• 考虑更新操作的原子性

这种方案的时间复杂度是O(n),非常适合大规模、高并发的IP查询场景。

4.TOP K 问题

对于10亿个数找最大的10个,可以采用以下方案:

1. 分治 + 小顶堆:

• 将数据分成1000份,每份100万个数
• 每份使用小顶堆维护TOP 10
• 最后合并1000个堆的结果
• 在使用小顶堆查询最大的10个

2. MapReduce:

• Map阶段:每个节点维护局部TOP 10
• Reduce阶段:合并所有局部结果

对于10万个单词找重复次数最高的10个:

1. HashMap + 小顶堆:

• 用 HashMap 统计频率
• 用小顶堆维护 TOP 10

2. Trie树:

• 用Trie树存储单词
• 叶子节点记录频率
• 遍历叶子节点找TOP 10

3. 外部排序:

• 如果内存不足,先进行外部排序
• 再扫描排序后的文件统计频率

实际应用中,需要根据数据规模、内存限制等因素选择合适的算法。

5.微信发红包API设计

1. 红包分配算法:

• 二倍均值法:每次随机金额的上限是剩余平均值的2倍

  • 保证了每次抽取的金额不会过大,不会导致后面的人没钱可分
  • 计算当前剩余金额的平均值: avg = 剩余金额 / 剩余人数
  • 设置本次抽取金额的上限为平均值的2倍: max = avg * 2
  • 在 [0.01, max] 范围内随机抽取金额

• 线段切割法:将金额看做线段,随机切割

  • 生成 n-1 个随机数(n为红包数量),表示切割点
  • 将这些随机数从小到大排序
  • 计算每两个切割点之间的距离,作为每个红包的金额

2. 数据一致性:

• 使用分布式事务确保扣款、红包生成、领取的一致性
• 考虑使用TCC模式处理分布式事务

3. 高并发处理:

• 使用缓存(如Redis)存储红包信息
• 采用乐观锁防止超发
• 考虑使用队列削峰

4. 防作弊机制:

• 限制单个用户领取次数
• 根据用户画像调整概率

5. 可用性设计:

• 服务降级:金额校验失败时先发放,异步校正
• 熔断:检测到异常时快速失败
• 限流:控制接口调用频率

6. 监控告警:

• 监控红包池余额
• 监控系统QPS、响应时间等指标

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