这个性能优化案例适用于初中级岗位面试，尤其适合在简历中提及熟悉 Redis或有缓存优化经验的场景，可以其作为佐证。通过拆分大Hash解决网络传输压力大、查询耗时长的问题，可以证明你在实际业务场景中具备Redis性能优化能力及问题排查的能力，并对Redis数据结构有较深理解。
这个案例适用于校招和初级后端开发岗位面试，展示你对Kafka消费者工作原理的理解及在实际工作中解决高并发、大数据量场景下消息消费性能瓶颈的能力。Kafka消费者性能优化是一个非常常见的面试考点，尤其是在高吞吐量系统中，如何提高消费者的消费性能，降低延迟，是面试官经常关注的问题。这个案例特别适合在讨论系统性能优化、消息中间件使用经验或分布式系统设计时提出。
这是一个非常高级的案例。借助这个案例，你可以达成三个效果：
这个案例就是借助滑动窗口算法来统计一段时间内的超时请求比率，如果超过了比率，那么就认为此时超时不是一个偶发性的问题，不应该继续重试。而后，为了支撑高并发的场景，滑动窗口算法可以借助 ring buffer 来实现，用一个比特来表达请求是否超时。同时可以用原子操作来进一步提高性能，因此你在这个案例下能够聊的话题非常多：
我愿称之为，你拿出去装一次逼，就可以证明你在算法设计上还是有点东西的。
这个案例主要是演示自定义限流算法应该如何设计与实现。
在当下的面试环境里面，会背八股文，会使用一些标准的、基础的限流算法没有办法让你赢得任何竞争优势。但是如果你能够针对业务场景来设计一些很有特色的限流算法，那么在面试中就能够赢得很大的竞争优势。
这个案例就是最简单的一种根据业务场景来设计的限流算法，它针对的是内存。类似地，你可以设计针对 CPU 的，也可以设计针对多个指标采集的数据的算法。
你可以将这个案例融入到你的面试项目中，作为你打造高可用、擅长解决业务问题人设的一部分佐证案例。
在面试中，性能优化和问题排查一直是一个很加分的东西，而数据库层面上的性能优化和问题排查更加能够加分。
这个案例的特殊之处在于，它是性能优化，因为它将表锁优化掉了；它也是问题排查，因为表锁会严重拖累数据库的性能，还容易引发死锁问题；更加重要的是，它还和乐观锁关联在了一起。
因此这个案例非常适合实习生、应届生和初级工程师使用。并且它还有一个特点，就是适应性非常广泛，以至于你随便说自己的业务里面有这个问题，都没有人会怀疑。
总的来说：
这个案例实际上还是相当高端的。但是这个高端不是说技术难度很高，而是说思路很清晰，属于花小钱办大事的典型解决方案。
一方面，你可以把这个当做你的项目难点；另外一方面来说，你也可以在谈及 Redis zset 的时候引用这个案例。当然了，如果要是面试官问你做过啥有挑战性的事情，也可以用这个回答。
总的来说，这个案例用在初中级岗位面试中，效果非常强，能帮你建立极大的竞争优势。你在复习的时候要多琢磨这个案例之中的细节。
这个案例实际上还是相当高端的，而且从技术层面上来说，难度也相当高。
一方面，你可以把这个当做你的项目难点；另外一方面来说，你也可以在谈及 Redis zset 的时候引用这个案例，也可以在谈到 Redis 热点问题的时候引用这个案例。当然了，如果要是面试官问你做过啥有挑战性的事情，也可以用这个回答。
和另外一个案例类似的案例 Redis 数据结构：榜单问题之本地缓存 + zset + 定时任务方案 比起来这个案例更加强大，更加能够装逼。
这个案例比较适合用在校招、初级岗位中，它不仅思路简单，而且实现也很简单，因此你即便是说自己是校招的用了这个优化，面试官也不会有什么怀疑。
这个案例适合用在性能优化的场景下，作为你提升系统性能的一个措施。也可以证明你对 Redis 的数据结构有比较深刻的理解。
这个案例非常适合用在初中级岗位中。
限流是一个热门的话题，Redis 也是一个热门的话题，所以这样一个使用 Redis List 来做限流的案例，你可以同时可以用在限流有关的面试中，也可以用在 Redis 有关的面试中，还可以用在和可用性有关的问题上。
同时，Redis 中还有另外一个也可以用作限流的数据结构 zset，因此你可以将话题在 zset 和 List 中来回跳转。
这个案例主要是演示自定义限流算法应该如何设计与实现。
在当下的面试环境里面，会背八股文，会使用一些标准的、基础的限流算法没有办法让你赢得任何竞争优势。但是如果你能够针对业务场景来设计一些很有特色的限流算法，那么在面试中就能够赢得很大的竞争优势。
这个案例就是最简单的一种根据业务场景来设计的限流算法，它针对的是内存。类似地，你可以设计针对 CPU 的，也可以设计针对多个指标采集的数据的算法。
你可以将这个案例融入到你的面试项目中，作为你打造高可用、擅长解决业务问题人设的一部分佐证案例。
