1. 用了istio的这种service mesh解决方案，但是带来的性能下降很严重，大概15-25%，特别是mtls场景，目前考虑统一技术栈在代码层面去实现服务治理而不是服务网格，毛大大对于这种 service mesh 发展如何看待，什么情况下采用是最合适的

1. 老师能讲讲为什么用MySQL而不用Mongodb的考量吗？

应该是当时b站在设计的时候MySQL作为关系型数据存储最稳定

1. 能讲讲这样分表怎么做大翻页？性能会有问题吗？比如一个视频评论回复有100万条，翻到中间指定的页？

1. 老师好，请问下为什么每个表要有create、update time ？

标识每条记录的创建时间和更新时间，也有业务的需要

1. 这样发评论，查数据涉及的操作感觉太重了，大流量下不会有问题吗，比如说贴吧那种爆吧的场景？集中在某个视频下回复？

cache miss后加载，毛老师待会可用性会讲singleflight；集中写的问题通过kafka来削峰，同一类型的评论会写入到同一个partition中，串行化消费

1. redis 抖动后，查mysql，会不会把mysql打垮

1. mysql和redis怎么保证数据一致性？

1. comment-service 发生cache miss 后，会直接下发指令给kafka rebuild cache，此时当前请求实际没有查询到数据，那该条请求返回什么数据给客户端？

第八课的问题：

1. 如果一个测试需要涉及到多个服务，如何在本地跑integration test或者做开发？我们现在用的是每个人有一个k8s的namespace，然后部署到各自的namespace。问题是没法在本地跑，太吃计算机资源了。有更好的解决方案吗？

1. 涉及到DB 的并行测试有没有好的practice， 不同test case 之间互相有影响，访问同一个数据库会有很多依赖问题，还很容易数据库级别死锁, 在postgresql 里面我们利用了schema， 每个test case 起一个schema, 但很耗时。