- 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
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?
面试官心理分析
继续深问吧,这些都是用 dubbo 必须知道的一些东西,你得知道基本原理,知道序列化是什么协议,还得知道具体用 dubbo 的时候,如何负载均衡,如何高可用,如何动态代理。
说白了,就是看你对 dubbo 熟悉不熟悉:
- dubbo 工作原理:服务注册、注册中心、消费者、代理通信、负载均衡;
- 网络通信、序列化:dubbo 协议、长连接、NIO、hessian 序列化协议;
- 负载均衡策略、集群容错策略、动态代理策略:dubbo 跑起来的时候一些功能是如何运转的?怎么做负载均衡?怎么做集群容错?怎么生成动态代理?
- dubbo SPI 机制:你了解不了解 dubbo 的 SPI 机制?如何基于 SPI 机制对 dubbo 进行扩展?
面试题剖析
dubbo 负载均衡策略
random loadbalance
默认情况下,dubbo 是 random load balance ,即随机调用实现负载均衡,可以对 provider 不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了。
roundrobin loadbalance
这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高。所以此时需要调整权重,让性能差的机器承载权重小一些,流量少一些。
举个栗子。
跟运维同学申请机器,有的时候,我们运气好,正好公司资源比较充足,刚刚有一批热气腾腾、刚刚做好的虚拟机新鲜出炉,配置都比较高:8 核 + 16G 机器,申请到 2 台。过了一段时间,我们感觉 2 台机器有点不太够,我就去找运维同学说,“哥儿们,你能不能再给我一台机器”,但是这时只剩下一台 4 核 + 8G 的机器。我要还是得要。
这个时候,可以给两台 8 核 16G 的机器设置权重 4,给剩余 1 台 4 核 8G 的机器设置权重 2。
leastactive loadbalance
这个就是自动感知一下,如果某个机器性能越差,那么接收的请求越少,越不活跃,此时就会给不活跃的性能差的机器更少的请求。
consistanthash loadbalance
一致性 Hash 算法,相同参数的请求一定分发到一个 provider 上去,provider 挂掉的时候,会基于虚拟节点均匀分配剩余的流量,抖动不会太大。如果你需要的不是随机负载均衡,是要一类请求都到一个节点,那就走这个一致性 Hash 策略。
dubbo 集群容错策略
failover cluster 模式
失败自动切换,自动重试其他机器,默认就是这个,常见于读操作。(失败重试其它机器)
可以通过以下几种方式配置重试次数:
<dubbo:service retries="2" />
copy
或者
<dubbo:reference retries="2" />
copy
或者
<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>
copy
failfast cluster 模式
一次调用失败就立即失败,常见于非幂等性的写操作,比如新增一条记录(调用失败就立即失败)
failsafe cluster 模式
出现异常时忽略掉,常用于不重要的接口调用,比如记录日志。
配置示例如下:
<dubbo:service cluster="failsafe" />
copy
或者
<dubbo:reference cluster="failsafe" />
copy
failback cluster 模式
失败了后台自动记录请求,然后定时重发,比较适合于写消息队列这种。
forking cluster 模式
并行调用多个 provider,只要一个成功就立即返回。常用于实时性要求比较高的读操作,但是会浪费更多的服务资源,可通过 forks="2"
来设置最大并行数。
broadcacst cluster
逐个调用所有的 provider。任何一个 provider 出错则报错(从2.1.0
版本开始支持)。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
dubbo动态代理策略
默认使用 javassist 动态字节码生成,创建代理类。但是可以通过 spi 扩展机制配置自己的动态代理策略。