常见的分布式系统面试题清单
一、分布式基础概念类
- 什么是分布式系统？它的核心目标是什么？
- 分布式系统和集中式系统的区别？
- CAP 定理的内容及实际应用场景？
- BASE 理论是什么？与 CAP 的关系？
- 什么是水平扩展（Scale Out）和垂直扩展（Scale Up）？
- 分布式系统中的一致性模型有哪些？（强一致性、弱一致性、最终一致性）
- 什么是数据分片（Sharding）？有哪些分片策略？
- 什么是分布式事务？有哪些实现方式？
二、分布式架构设计类
- 如何设计一个高可用的分布式系统？
- 分布式系统中如何进行服务注册与发现？
- 什么是负载均衡？有哪些实现方式？
- 分布式系统中如何进行故障转移（Failover）？
- 如何设计分布式缓存架构？
- 分布式系统中如何保证幂等性？
- 如何设计分布式锁？有哪些实现方式？
- 分布式系统中如何进行限流、降级、熔断？
三、数据一致性与事务类
- 分布式系统中如何保证数据一致性？
- 两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）的原理与优缺点？
- 什么是 TCC（Try-Confirm-Cancel）事务？
- 消息队列如何保证消息不丢失、不重复、不乱序？
- 分布式系统中如何处理网络分区导致的数据不一致？
- 什么是幂等性？如何实现？
- 如何在分布式环境下实现全局唯一 ID？
四、性能优化类
- 分布式系统中如何进行性能监控与瓶颈分析？
- 如何优化分布式数据库的查询性能？
- 分布式缓存的穿透、击穿、雪崩问题及解决方案？
- 如何设计高并发下的分布式架构？
- 分布式系统中如何减少网络延迟？
- 如何进行数据分片与负载均衡结合优化？
五、故障与容错类
- 分布式系统中如何检测节点故障？
- 什么是心跳检测？如何实现？
- 如何设计分布式系统的容错机制？
- 什么是脑裂（Split-Brain）？如何避免？
- 分布式系统中如何进行数据恢复与回滚？
- 如何保证系统在部分节点宕机时仍能提供服务？
六、常见技术与工具类
- ZooKeeper 在分布式系统中的作用是什么？
- Etcd 与 Consul 的区别与应用场景？
- Kafka 如何保证消息的高可用与一致性？
- Redis 在分布式系统中的应用有哪些？
- Elasticsearch 如何实现分布式搜索？
- 微服务架构中的分布式问题有哪些？
- Kubernetes 如何管理分布式应用？
✅ 总结：
分布式面试题主要围绕 理论基础（CAP/BASE）、架构设计（高可用/负载均衡）、数据一致性（事务/幂等性）、性能优化（缓存/分片）、故障处理（容错/脑裂） 展开。
如果你能结合 实际项目经验 来回答这些问题，会比单纯背理论更有说服力。