之前逛论坛时，看到了一些经典的面试题，下边讨论的时候，也提供了一些不错的回答，现在把其中一个整理一下，不然老留着链接放浏览器里占位置，存文档里看的机会也会很少。
问题：
1、MySQL 里的记录有这么两个字段：
课程 id，课程余额
同时间大量学生抢同一门课，如何设计这个功能？
2、线上 Redis 内存满了，应该如何处理？这个问题，暂且认为是问线上Redis满了之后的处理方案。当然给了处理方案之后，后续的故障处理流程和优化方案也应该提供一下。
3、你认为解决高并发问题的本质是什么？
首先说第三个问题，根据下边网友讨论提示，这个面试官可能看过《高并发的哲学原理》才会问，链接： https://pphc.lvwenhan.com/
另外，有一个说法感觉说的也非常好：解决高并发的本质就是在业务上避免高并发的场景的产生，看看早年的双十一和现在的双十一。
OK，接下来贴一下一个网友(admol)的答案，如下：
第一问，实际上是在问你系统设计问题
而你只是直接回答了其中很小的一个点（做法），也不能说不对，只能说不完全对。
尝试从下面几个步骤回答下：
1. 多问
- 学校总的有多少学生需要抢课
- 学校大概总的有多少非常热门的课程
- 平均到每门热门课程大概有多少学生会同一时刻抢
- 给出一些人数，然后是否可以估算出 QPS
假设：需要抢课的学生 1000 人，
假设查询课程 QPS 粗略估算：1000QPS ，峰值*2 ，算 2000QPS
- 其他开放性问题，是否有其他要求
2.初步方案
分为两部来进行涉及：
1. 查询课程（查询并发最大）
设计一个高效的索引和缓存机制，以应对高并发查询需求。方案有：缓存、读写分离等
2. 提交抢课
设计一个分布式锁机制，确保同一时间只有一个学生可以成功抢课。方案有：Redis 、ZK 分布式锁、消息队列等
3.详细方案
- 开始抢课之前，提前将课程-课程余额缓存到 Redis 中
- 使用读写分离，分散查询课程和抢课程写结果时数据库的压力
- 使用 Redis 进行扣减余额
- 扣减成功，记录抢课结果（学生-课程）
4.总结
- 缓存、锁、读写分离、其他方案
问题2：线上 Redis 内存满了，应该如何处理？
思路：
1. 解决线上问题，快速恢复线上功能正常访问
- Redis 扩容
- 手动清理不必要的缓存数据，释放内存
线上功能恢复后再做
2. 找出为什么满问题
- 分析 Redis key ，是否是热点数据访问量暴增？
- 是否是 缓存 key 设计不合理
- Redis 配置参数不合理，导致内存使用效率低下
3. 避免为什么满问题
- 针对 2 进行优化，增加监控告警等措施
问题3.你认为解决高并发问题的本质是什么？
- 本质就是在大量的请求和有限的资源情况下，如何来保持系统的性能和可用性等。
- 手段很多：增加资源、减小开销、缓存、服务化、冗余、异步、队列、限流、熔断等
此网友还推荐看《系统设计面试：内幕指南》链接： https://learning-guide.gitbook.io/system-design-interview以下是另外一个网友(dilu)的回答，这个点赞也比较多，回答也比较成体系，
小菜鸡一枚，尝试回答一下，以下答案没查阅资料也没参考楼上大佬们的答案。
1. 这个问题我觉得可以分开讨论一下，首先如果真的只是学校的抢课场景，从经验来说，那就算有并发也不会有很高的并发，在不保证高可用的情况下（如果真是学校抢课，没必要真的做什么高可用吧？）单台 redis 足够支撑需求了，最简单的实现肯定是 setnx ，但是可以从这里延伸一下，例如锁的时长要设置多久，锁过期了怎么办，要不要重试等等八股文，也可以用 lua 脚本，但是缺点是什么巴拉巴拉（掺杂八股文）
但是如果不是简单的学校抢课场景，而是电商的抢购商品这种场景（说时候电商秒杀的八股文和方案大家估计背的比我熟了吧？）既要保证高可用也要数据一致性的情况下，我觉得可以这样设计：
a) 根据以往秒杀时期的数据前提下，前端直接抛弃一部分流量，例如只有 20%的请求才能真正的请求，80%的请求在前端直接抛弃。
b) 秒杀请求进入队列，这样可以把对 redis db 等资源的峰值削平避免服务出现毛刺。由于是秒杀场景，失败了用户也会重试，所以完全可以不在意消息是否会丢失，这种情况下 mq 的性能绝对是能承载主流量的
c) 在消费的时候，再按照商品纬度加锁，这里可以用 redis 集群模式，也可以用 zk 等等组件，调你熟悉的讲，例如你熟悉 redis 的 redlock 那就讲 redlock ，熟悉 zk 脑裂你就讲脑裂
2. reidis 内存满了怎么办？我认为有也得分类讨论（前提是 redis 满了已经导致服务不可用了，如果配置了内存淘汰策略那就不用在乎满不满了）
a) 首先确认这个 redis 里面的数据是不是全是“缓存型数据”，如果是，可以挑一些 topn 的 key 先删一批，先让服务正常可用，然后迅速扩容，如果能动态扩容最好，如果不行先用 rdb 复制一台更高规格的 redis ，然后切换过去。
b) 如果 redis 后面不是传统 MySQL 或者 qps 不高的情况下，直接重启是最好的办法，当然这种情况不太常见，如果 qps 过高可能会直接拖垮 DB 。
c) 这件事的关键是要做好事后复盘、做好防护，避免下次再出问题，一个是要增加 redis 内存监控告警，超过 80%要告警，其次要配置一下 redis 的缓存淘汰策略，（这里也可以卖弄一下 LRU 之类的八股文）。
3. 我认为并发问题就是资源竞争的边界问题，解决并发的问题就是让资源竞争的请求从并行变成串行(加锁)，让无序变有序，让混沌变秩序。这里可以卖弄一下读写锁，互斥锁，CAS ，原子操作之类的八股文。
其次，有一些关于面试的经验，想分享给 V 友们。
1. 面试跟谈恋爱是一样的，眼缘最重要，而不是闯关或者解密游戏，答对所有题，写出所有算法，不会决定你能否通过，能通过面试，一个是因为合适，一个是因为眼缘。而我认为后者的占比更大一些，所以建议可以适当处理一下个人形象，面试的时候别太颓废，别太随意。不管是面试还是生活中，看起来让人舒服的人，总能占更多的好处。
2. 面试的时候，问题不会，算法不会是很正常的一件事，计算机的知识没人能做到全都懂，你需要做的是把握面试节奏，让面试官去讨论你熟悉的东西，引导面试官的话题。例如楼主的题目，问你 redis 怎么实现分布式锁，如果你不熟悉 redlock 但是你熟悉 zk 那就说不好意思面试官，xxx 我不太熟，但是 zzz 我用的比较多，zzz 的原理是这样的 balabala 。要把节奏掌握在自己手中。
3. 面试官不一定能决定你是否通过，很多情况下还是 HR 话语权大一些
4. 面试前最好了解一下面试的公司和部门，他们有什么产品？主营什么业务，熟悉一下，对方问起来可以增加一些好感。
5. 面试必问，自我介绍、离职原因、语气薪资，这些问题一定要提前想好避免回答的时候大脑一片空白。
以上挑选了两个比较完整、认真的回答，保存下来，自己也多温习，毕竟基础不能丢啊。
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