- 1.1 消息队列
-
1.2 搜索引擎
-
1.2.1 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)?
-
1.2.2 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗?
-
1.2.3 es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?
-
1.2.4 es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片?
-
1.3.1 在项目中缓存是如何使用的?缓存如果使用不当会造成什么后果?
-
1.3.2 Redis 和 Memcached 有什么区别?Redis 的线程模型是什么?为什么单线程的 Redis 比多线程的 Memcached 效率要高得多?
-
1.3.3 Redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适?
-
1.3.4 Redis 的过期策略都有哪些?手写一下 LRU 代码实现?
-
1.3.5 如何保证 Redis 高并发、高可用?Redis 的主从复制原理能介绍一下么?Redis 的哨兵原理能介绍一下么?
-
1.3.6 Redis 的持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的?
-
1.3.7 Redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,Redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗?如何动态增加和删除一个节点?
-
1.3.8 了解什么是 redis 的雪崩、穿透和击穿?Redis 崩溃之后会怎么样?系统该如何应对这种情况?如何处理 Redis 的穿透?
-
1.3.9 如何保证缓存与数据库的双写一致性?
-
1.3.10 Redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?了解 Redis 事务的 CAS 方案吗?
-
1.3.11 生产环境中的 Redis 是怎么部署的?
-
1.4.1 为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?
-
1.4.2 现在有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上?
-
1.4.3 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?
-
1.4.4 分库分表之后,id 主键如何处理?
-
1.5.1 如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?
-
1.6.1 如何设计一个高并发系统?
-
1.2.1 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)?
-
2.1 面试连环炮
-
2.2.1 为什么要进行系统拆分?如何进行系统拆分?拆分后不用 Dubbo 可以吗?
-
2.3.1 说一下 Dubbo 的工作原理?注册中心挂了可以继续通信吗?
-
2.3.2 Dubbo 支持哪些序列化协议?说一下 Hessian 的数据结构?PB 知道吗?为什么 PB 的效率是最高的?
-
2.3.3 Dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些?动态代理策略呢?
-
2.3.4 Dubbo 的 spi 思想是什么?
-
2.3.5 如何基于 Dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试?
-
2.3.6 分布式服务接口的幂等性如何设计(比如不能重复扣款)?
-
2.3.7 分布式服务接口请求的顺序性如何保证?
-
2.3.8 如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架?
-
2.4.1 Zookeeper 都有哪些应用场景?
-
2.4.2 使用 Redis 如何设计分布式锁?使用 Zookeeper 来设计分布式锁可以吗?以上两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高?
-
2.5.1 分布式事务了解吗?你们如何解决分布式事务问题的?TCC 如果出现网络连不通怎么办?XA 的一致性如何保证?
-
2.6.1 集群部署时的分布式 Session 如何实现?
-
3.1.1 Hystrix 介绍
-
3.1.2 电商网站详情页系统架构
-
3.1.3 Hystrix 线程池技术实现资源隔离
-
3.1.4 Hystrix 信号量机制实现资源隔离
-
3.1.5 Hystrix 隔离策略细粒度控制
-
3.1.6 深入 Hystrix 执行时内部原理
-
3.1.7 基于 request cache 请求缓存技术优化批量商品数据查询接口
-
3.1.8 基于本地缓存的 fallback 降级机制
-
3.1.9 深入 Hystrix 断路器执行原理
-
3.1.10 深入 Hystrix 线程池隔离与接口限流
-
3.1.11 基于 timeout 机制为服务接口调用超时提供安全保护
-
2.2.1 为什么要进行系统拆分?如何进行系统拆分?拆分后不用 Dubbo 可以吗?
-
4.1 关于微服务架构的描述
面试题
分布式服务接口请求的顺序性如何保证?
面试官心理分析
其实分布式系统接口的调用顺序,也是个问题,一般来说是不用保证顺序的。但是有时候可能确实是需要严格的顺序保证。给大家举个例子,你服务 A 调用服务 B,先插入再删除。好,结果俩请求过去了,落在不同机器上,可能插入请求因为某些原因执行慢了一些,导致删除请求先执行了,此时因为没数据所以啥效果也没有;结果这个时候插入请求过来了,好,数据插入进去了,那就尴尬了。
本来应该是 “先插入 -> 再删除”,这条数据应该没了,结果现在 “先删除 -> 再插入”,数据还存在,最后你死都想不明白是怎么回事。
所以这都是分布式系统一些很常见的问题。
面试题剖析
首先,一般来说,个人建议是,你们从业务逻辑上设计的这个系统最好是不需要这种顺序性的保证,因为一旦引入顺序性保障,比如使用分布式锁,会导致系统复杂度上升,而且会带来效率低下,热点数据压力过大等问题。
下面我给个我们用过的方案吧,简单来说,首先你得用 dubbo 的一致性 hash 负载均衡策略,将比如某一个订单 id 对应的请求都给分发到某个机器上去,接着就是在那个机器上,因为可能还是多线程并发执行的,你可能得立即将某个订单 id 对应的请求扔一个内存队列里去,强制排队,这样来确保他们的顺序性。
但是这样引发的后续问题就很多,比如说要是某个订单对应的请求特别多,造成某台机器成热点怎么办?解决这些问题又要开启后续一连串的复杂技术方案......曾经这类问题弄的我们头疼不已,所以,还是建议什么呢?
最好是比如说刚才那种,一个订单的插入和删除操作,能不能合并成一个操作,就是一个删除,或者是其它什么,避免这种问题的产生。