Q： 谈谈业务中使用分布式的场景
Q： Session 分布式方案
Q： Session 分布式处理
Q： 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念
Q： 分布是锁的常见解决方案
Q： 分布式事务的常见解决方案
Q： 集群与负载均衡的算法与实现
Q： 说说分库与分表设计，可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》
Q： 分库与分表带来的分布式困境与应对之策
Q： 消息队列使用的场景介绍和作用（应用耦合、异步消息、流量削锋等）；
Q： 如何解决消息队列丢失消息和重复消费问题；
Q： Kafka使用过吗，什么是幂等性？怎么保证一致性，持久化怎么做，分区partition的理解，LEO是什么意思，如何保证多个partition之间数据一致性的（ISR机制），为什么Kafka可以这么快（基于磁盘的顺序读写）；
Q： 异步队列怎么实现；
Q： 你项目的并发是多少？怎么解决高并发问题？单机情况下Tomcat的并发大概是多少，MySQL的并发大致是多少？
Q： 什么是C10K问题；
Q： 高并发情况下怎么办；
Q： 分布式理论，什么是CAP理论，什么是Base理论，什么是Paxos理论；
Q： 分布式协议的选举算法；
Q： 说一下你对微服务的理解，与SOA的区别；
Q： 分布式事务，操作两个表不在一个库，如何保证一致性。
Q： 分布式系统中，每台机器如何产生一个唯一的随机值；
Q： 系统的量级、pv、uv等；
Q： 什么是Hash一致性算法？分布式缓存的一致性，服务器如何扩容（哈希环）；
Q： 正向代理、反向代理；
Q： 什么是客户端负载均衡策略、什么是服务器端负载均衡策略；
Q： 如何优化Tomcat，常见的优化方式有哪些；
Q： Nginx的Master和Worker，Nginx是如何处理请求的；
Q： 多少种RPC框架？
Q： 一致性哈希是干嘛的？
Q： 搭建高并发高可用系统需要怎样设计？考虑哪些东西，有多少说多少。
Q： 你对缓存有什么理解？缓存是解决什么问题？后端缓存有哪些，分别解决什么问题？
Q： 聊一下分布式锁；
Q： 你是怎么设计系统缓存的，为什么，什么场景；
Q： 也来说下，削峰的多种实现，Redis？MQ？
Q： 为什么用mq就能削峰？解决什么问题？