数据库路由组件题目

围绕该数据库路由插件的 设计思绪、技能实现、扩展性、事件处置惩罚 和 生产实践 等方面提出以下题目:

一、设计思绪

• 核心目标 “这个插件的核心目标是什么？它办理了哪些传统分库分表方案的痛点？”
  观察点：对分库分表中心件代价的理解，如透明化路由、无侵入式集成、动态切换等。
  
• 透明化设计 “如何让业务代码无需感知分库分表的存在？插件在哪些层级（DAO/Service）做了透明化处置惩罚？” 观察点：对 AOP、MyBatis 拦截器、动态数据源等技能的综合应用理解。
  

二、技能实现

• 动态数据源
  “动态数据源 DynamicDataSource 如何实现运行时切换？请解释AbstractRoutingDataSource 的工作原理。” 观察点：对 Spring 动态数据源机制和 ThreadLocal上下文传递的掌握。
  

• 路由计谋 “哈希取模计谋在数据扩容时有什么题目？如果改用同等性哈希或范围分片，插件需要如何改造？”
  观察点：分库分表算法的优缺点理解和扩展能力。
  
  
  
  
• SQL 重写 “MyBatis 拦截器如何实现表名动态替换？如那里理 JOIN 操作或子查询中的分表逻辑？” 观察点：对 SQL剖析和复杂场景的覆盖能力。
  
  
  
  
• 事件同等性 “在跨库事件场景中，如何保证数据同等性？插件是否支持分布式事件（如 Seata）？”
  观察点：对事件界限和分布式事件方案的理解。
  
  
  
  
  
  
  

三、扩展性与容错

• 设置热更新 “如何实现分库分表设置（如新增数据源）的动态加载，而无需重启应用？” 观察点：对设置中心（如 Apollo、Nacos）和运行时革新的设计思绪。
  Nacos 实现分库分表设置动态加载和题目
  
  
  
  
• 故障转移 “当某个分库不可用时，插件如何实现主动故障转移？是否支持降级到默认数据源？” 观察点：高可用设计和容错机制。
  
  
  
  

四、生产实践

• 数据倾斜题目 “如果路由键（如 userId）分布不均匀导致数据倾斜，如何通过插件优化？”
  观察点：现实题目办理能力，如引入二级路由、盐值哈希等方案。
  
  
  
  
• 监控与排查 “如何监控数据源的健康状态？如果发现某个分库查询延迟高，如何快速定位题目？”
  观察点：对监控体系（Prometheus、日志追踪）和排查工具的设计经验
  
  
  
  

五、代码细节

• Bean 加载顺序 “为什么 mysqlDataSource 会先于 dbRouterStrategy初始化？如果逼迫让路由计谋先初始化，如何修改代码？” 观察点：对 Spring Bean 生命周期和 @DependsOn 的现实应用。
  
  
  
  
• ThreadLocal 风险 “DynamicDataSourceContextHolder 使用 ThreadLocal大概存在什么隐患？如何制止内存走漏？” 观察点：对线程池环境下 ThreadLocal 的清理机制的理解。
  
  
  
  
• 连接池设置 “在 createDataSource 方法中，如何确保差别分库的连接池参数（如最大连接数）独立设置？”
  观察点：对连接池精细化管理的实现细节
  
  
  
  

六、场景题

• 跨库查询 “业务需要根据非路由键字段（如 orderTime）查询全量数据，插件如何支持？” 期望答案：广播查询（全部分库并行实行）+结果聚合。
  

• 分布式主键 “分库分表后如何生成全局唯一 ID？插件是否集成雪花算法或其他方案？” 观察点：对分布式 ID 生成器的相识。
  
  
  
  

七、开放性题目

• 与 ShardingSphere 对比 “你们的插件与 ShardingSphere的核心差异是什么？在什么场景下会选择自研而非使用成熟方案？” 观察点：技能选型能力和对开源方案的认知
  
  
  
  
• 未来优化方向 “如果继承迭代这个插件，下一步你会优先优化什么功能？为什么？” 观察点：技能前瞻性和需求洞察力。
  
  
  
  

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