结合 GitLab、CI/CD、Docker 和 Kubernetes（K8s）部署项目的核心是实现代码提交→自动构建→自动测试→容器化→自动部署到 K8s 集群的全流程自动化。以下是详细的实施步骤和关键配置：
一、环境准备先确保基础环境就绪，核心组件包括：
组件
作用
准备要点
GitLab
代码托管 + CI/CD 引擎
需启用内置的Container Registry（容器镜像仓库），用于存储 Docker 镜像。
Docker
应用容器化
安装 Docker 引擎（GitLab Runner 节点和本地开发机需配置）。
Kubernetes 集群
容器编排与运行环境
需有可用的 K8s 集群（如 Minikube、EKS、GKE 等），并配置kubectl可访问。
GitLab Runner
执行 CI/CD 任务的代理
部署在可访问 K8s 集群和 GitLab 的节点上，需注册到 GitLab 项目中。
二、项目结构准备假设项目为一个简单的 Web 应用（如 Python/Java/Node.js ...
秒杀场景的特点：高并发、低库存、短时间的爆发式访问。因此我们应该从以下方面考虑：
高并发处理：如何应对大量用户的同时访问
库存一致性：如何保证库存不会超卖和少买
用户体验：如何减少等待时间，避免页面崩溃
防刷机制：如何防止恶意用户利用脚本抢购商品
用户 → 前端限流 → CDN → 负载均衡（Nginx） → API网关 → 应用服务 → 缓存（Redis） → 消息队列 → 订单服务 → 数据库
1. 前端层：减少无效请求前端是流量入口，需通过简单策略过滤大部分无效请求，降低后端压力。
按钮控制：
秒杀未开始时按钮置灰，禁止点击；
秒杀开始后，点击一次后立即置灰（防止用户重复点击），并显示 “处理中”。
限流与排队：
加入验证码（图形 / 滑块），增加请求成本（防脚本抢购）；
前端排队动画（如 “您在第 XX 位”），降低用户焦虑，同时通过延迟提交分散流量。
静态资源优化：
秒杀页面（商品图片、描述）通过 CDN 分发，避免请求直达应用服务器。
2. 接入层：流量初次过滤通过负载均衡和网关进一步拦截无效流量，保护后端服务。
Nginx 负载均衡 ...
Git命令 以下是 Git 日常开发中最常用的命令整理，按功能分类便于查阅：
一、初始化与配置
git init：在当前目录初始化一个新的 Git 仓库（生成.git目录）。
git config --global user.name "你的名字"：设置全局用户名（所有仓库生效）。
git config --global user.email "你的邮箱"：设置全局邮箱（所有仓库生效）。
git config --local user.name "名字"：设置当前仓库的用户名（仅当前仓库生效，覆盖全局）。
git config --list：查看当前 Git 配置（包括全局和本地）。
二、工作区与暂存区操作
git add <文件名>：将指定文件从工作区添加到暂存区（暂存修改）。
git add .：将当前目录所有修改（新增、修改、删除）添加到暂存区。
git add -u：仅添加已跟踪文件的修改 / 删除（不包含新增文件）。
git rm <文件名>：删除工作区文件，并将删除操作添加到暂存 ...
单体架构 vs 分布式架构 vs 微服务架构单体架构（Monolithic）
特点：
整个系统打包成一个应用（通常一个 war/jar 包）。
所有功能模块（用户、订单、商品、支付…）都在一个工程里。
优点：
开发简单，上手快。
部署方便，只需要一个应用包。
缺点：
耦合度高，一个模块出问题可能影响整个系统。
修改或扩展困难（要重新编译、打包、部署）。
无法灵活扩展（只能整体扩容）。
👉 适合 小型项目 或 初创项目。
分布式架构（Distributed）
特点：
把系统拆分成多个子系统（但粒度比较大，比如用户系统、订单系统）。
子系统之间通过 RPC、HTTP、MQ 等方式通信。
优点：
各个子系统可以独立部署和扩展。
适合团队协作开发（不同小组负责不同子系统）。
缺点：
子系统还是比较大，内部功能没有彻底拆开。
依赖复杂，系统间通信、事务处理变难。
👉 适合 中大型系统，例如传统电商网站：商品系统、支付系统、会员系统。
微服务架构（Microservices）
特点：
在分布式的基础上进一步细化，把系统拆成 更小的服务（通常围绕业务边界， ...
什么是消息队列（MQ）MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出”的一种数据结构。指把要传输的数据（消息）放在队列中，用队列机制来实现消息传递——生产者产生消息并把消息放入队列，然后由消费者去处理。消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消息。
常见的消息队列（如何选型）
Kafka
吞吐量极高（十万级 TPS）、大数据生态友好
运维复杂、事务消息需额外开发
日志采集、大数据流处理、高吞吐业务
吞吐 > 可靠性 > 灵活性
RocketMQ
金融级可靠性、事务消息、顺序性强
多语言支持弱（主要依赖 Java）
金融交易、订单核心流程、事务场景
可靠性 > 吞吐 > 生态（Java 优先）
RabbitMQ
路由灵活、延迟低（微秒级）、多语言友好
吞吐量有限（千级 TPS）
通知推送、复杂路由、中小业务
灵活性 > 延迟 > 吞吐
Pulsar
云原生、多租户、冷热数据分离
社区成熟度略低、运维中等复杂度
云环境、多团队共享、混合消息 / 流场景
云原生 > ...
面试题
未读MyBatis 面试重点集中在 核心原理（组件、流程）、映射机制（参数 / 结果 / 动态 SQL）、缓存、插件 等方面，需结合实际使用场景理解，而非死记硬背。
谈一下你对mybatis的认识？MyBatis 是一款半自动化 ORM 框架，它对 JDBC 操 作数据库的过程进行了封装，使得开发者只需关注 SQL 本身，而无需处理如注册驱动、创建连接、关闭资源等繁杂的过程。
核心组件及其作用：
SqlSessionFactory：会话工厂，由 SqlSessionFactoryBuilder 基于配置文件 / 注解构建，是 MyBatis 入口，线程安全。
SqlSession：与数据库交互的会话对象，非线程安全，需手动关闭，提供增删改查方法。
Mapper 接口：定义数据操作方法，MyBatis 动态生成代理实现类，与 Mapper XML 绑定。
Executor：SQL 执行器（核心组件），负责 SQL 执行和缓存管理（默认 SimpleExecutor，支持 BatchExecutor 等）。
StatementHandler：处理 SQL 编译 ...
Redis 是面试中的高频考点，重点集中在 数据结构、持久化机制、高可用（主从 / 哨兵 / 集群）、缓存问题（穿透 / 击穿 / 雪崩）、性能优化 等方面。
什么是RedisRedis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对（key-value）数据库，它将数据存储在内存中，因此具有极高的读写速度，同时也支持数据持久化到磁盘，以防止数据丢失。
基于内存存储：数据主要存于内存，读写速度极快（毫秒级响应），适合高频访问场景。
支持多种数据结构：不仅支持字符串（String），还包括哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）、位图（Bitmap）、地理空间（Geospatial）等，灵活满足不同业务需求。
持久化机制：通过 RDB（快照）和 AOF（日志追加）两种方式将内存数据持久化到磁盘，平衡性能与数据安全性。
高并发与扩展性：支持主从复制、哨兵模式（Sentinel）和集群（Cluster），可实现高可用和水平扩展，应对海量请求。
丰富的功能：提供事务、发布订阅、Lu ...
聊聊你对spring框架的理解？Spring 是一种轻量级开发框架，旨在提高开发人员的 开发效率以及系统的可维护性，其中有几个核心概念：依赖注入、IOC(控制反转)、AOP（面向切面编程）、事务管理。
IOC（控制反转）它是一种创建对象和获取对象的一个技术思想，将对象交给Spring容器进行管理。我们不用手动的创建对象，而是由IOC容器来帮我实现实例化对象。
核心的话是通过依赖注入，依赖注入有三种方式：注解、XML配置、构造器注入
IOC的底层的话是通过反射机制+工厂模式+配置解析：
IOC 容器启动时，首先会加载并解析描述对象（Bean）及其依赖关系的配置信息。
容器根据解析后的配置，通过反射机制动态创建对象（Bean），而非硬编码 new 操作。
对象创建后，容器会根据配置或注解解析其依赖项（如 UserService 依赖 UserDao），并自动完成依赖注入。
AOP（面向切面编程）是面向切面编程，能够将那些与业务无关，却为业务模块所共同调用的逻辑封装起来，以减少系统的重复代码，降低模块间的耦合度。
在AOP里面有几个概念：
横切关注点：系统中分散在多个模块、且 ...
基础NOSQL和SQL的区别SQL（关系型数据库，Relational Database） 基于表结构、行列模型存储数据，使用 SQL（结构化查询语言） 操作数据，数据之间有严格的关系约束。 代表：MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server
NoSQL（非关系型数据库，Not Only SQL） 用于应对 高并发、大数据量、灵活结构 的场景，数据模型灵活，不一定用表格结构。 代表：Redis（键值型）、MongoDB（文档型）、Elasticsearch（搜索引擎型）、HBase（列族型）
数据库三大范式第一范式：数据表中的每一列都必须是不可再分的最小数据单元，也就是说字段的值必须是原子值。
第二范式：在满足 1NF 的前提下，每个非主属性必须完全依赖于主键，而不能依赖主键的一部分。
第三范式：非主属性只能依赖主键，不能依赖于另一个非主属性。
在业务系统中（如电商、CRM、点餐系统），通常不会强行做到 3NF。 因为过度拆表会影响查询性能，导致频繁 JOIN。
常见做法：
核心业务表遵循 3NF；
查询频繁的表可适当反范式化（冗余字段、缓存冗余）；
数据库 ...
JVM是什么JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范。引入Java虚拟机后，Java语言在不同平台上运行时不需要重新编译。Java语言编译程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。任何平台只要装有针对于该平台的Java虚拟机，字节码文件（.class）就可以在该平台上运行。这就是“一次编译，多次运行”。
JVM的内存结构Java 虚拟机的内存空间分为 5 个部分：
程序计数器
Java 虚拟机栈
本地方法栈
堆
方法区
程序计数器 可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器，用于存储当前线程正在执行的Java方法的JVM指令地址。如果线程执行的是Native方法，计数器值为null。是唯一一个在Java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域，生命周期与线程相同。
程序计数器的特点
是一块较小的内存空间。
线程私有，每条线程都有自己的程序计数器。
生命周期：随着线程的创建而创建，随着线程的结束而销毁。
是唯一一个不会出现 OutOfMe ...
