1. 面试官：介绍并比较 CAP 理论和 ACID 属性，分析在分布式事务处理中的应用和影响。

2. 面试官：详细解释 Google Spanner 的 TrueTime 技术，并说明其在分布式事务处理中的重要性和应用。

3. 面试官：探讨分布式系统中的数据一致性问题，结合 Google Spanner 的实现进行分析，并提出优化方案。

4. 面试官：分析 Google Spanner 的事务管理机制，并评价其对分布式事务处理的影响和实际应用价值。

5. 面试官：基于 Google Spanner 架构和设计原理，思考如何解决分布式数据库中的数据分片和负载均衡问题。

6. 面试官：深入探讨 Google Spanner 在异地多活场景下的数据复制与同步机制，剖析其对于分布式事务处理的意义和挑战。

7. 面试官：以 Google Spanner 为例，阐述新一代分布式数据库管理系统的创新与发展趋势，并探讨其对未来分布式事务处理的影响。

8. 面试官：分析 Spanner 乐观并发控制协议的优势和不足，并讨论其与其他分布式事务处理协议的异同。

9. 面试官：针对 Spanner 中的跨数据中心事务处理问题，提出自己的分布式事务处理解决方案，包括技术实现和性能优化。

10. 面试官：结合 Google Spanner 的分布式存储和事务特性，思考如何设计一个适用于云原生环境的大规模分布式事务处理引擎。