- 1.1 消息队列
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1.2 搜索引擎
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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)?
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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?
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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?
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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?
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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?
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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?
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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?
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1.3.4 Redis 的过期策略都有哪些?手写一下 LRU 代码实现?
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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?
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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?
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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?
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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?
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1.3.9 如何保证缓存与数据库的双写一致性?
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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?
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1.3.11 生产环境中的 Redis 是怎么部署的?
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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?
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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?
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1.4.3 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?
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1.4.4 分库分表之后,id 主键如何处理?
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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?
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1.6.1 如何设计一个高并发系统?
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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)?
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2.1 面试连环炮
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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?
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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?
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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?
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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?
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2.3.4 Dubbo 的 spi 思想是什么?
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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?
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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)?
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2.3.7 分布式服务接口请求的顺序性如何保证?
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2.3.8 如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架?
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2.4.1 Zookeeper 都有哪些应用场景?
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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?
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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?
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2.6.1 集群部署时的分布式 Session 如何实现?
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3.1.1 Hystrix 介绍
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3.1.2 电商网站详情页系统架构
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3.1.3 Hystrix 线程池技术实现资源隔离
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3.1.4 Hystrix 信号量机制实现资源隔离
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3.1.5 Hystrix 隔离策略细粒度控制
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3.1.6 深入 Hystrix 执行时内部原理
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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
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3.1.8 基于本地缓存的 fallback 降级机制
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3.1.9 深入 Hystrix 断路器执行原理
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3.1.10 深入 Hystrix 线程池隔离与接口限流
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3.1.11 基于 timeout 机制为服务接口调用超时提供安全保护
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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?
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4.1 关于微服务架构的描述
面试题
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?
面试官心理分析
服务治理,这个问题如果问你,其实就是看看你有没有服务治理的思想,因为这个是做过复杂微服务的人肯定会遇到的一个问题。
服务降级,这个是涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题,因为分布式系统互相来回调用,任何一个系统故障了,你不降级,直接就全盘崩溃?那就太坑爹了吧。
失败重试,分布式系统中网络请求如此频繁,要是因为网络问题不小心失败了一次,是不是要重试?
超时重试,跟上面一样,如果不小心网络慢一点,超时了,如何重试?
面试题剖析
服务治理
1. 调用链路自动生成
一个大型的分布式系统,或者说是用现在流行的微服务架构来说吧,分布式系统由大量的服务组成。那么这些服务之间互相是如何调用的?调用链路是啥?说实话,几乎到后面没人搞的清楚了,因为服务实在太多了,可能几百个甚至几千个服务。
那就需要基于 dubbo 做的分布式系统中,对各个服务之间的调用自动记录下来,然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来,做成一张图,显示出来,大家才可以看到对吧。
2. 服务访问压力以及时长统计
需要自动统计各个接口和服务之间的调用次数以及访问延时,而且要分成两个级别。
- 一个级别是接口粒度,就是每个服务的每个接口每天被调用多少次,TP50/TP90/TP99,三个档次的请求延时分别是多少;
- 第二个级别是从源头入口开始,一个完整的请求链路经过几十个服务之后,完成一次请求,每天全链路走多少次,全链路请求延时的 TP50/TP90/TP99,分别是多少。
这些东西都搞定了之后,后面才可以来看当前系统的压力主要在哪里,如何来扩容和优化啊。
3. 其它
- 服务分层(避免循环依赖)
- 调用链路失败监控和报警
- 服务鉴权
- 每个服务的可用性的监控(接口调用成功率?几个 9?99.99%,99.9%,99%)
服务降级
比如说服务 A 调用服务 B,结果服务 B 挂掉了,服务 A 重试几次调用服务 B,还是不行,那么直接降级,走一个备用的逻辑,给用户返回响应。
举个栗子,我们有接口 HelloService
。HelloServiceImpl
有该接口的具体实现。
public interface HelloService {
void sayHello();
}
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
public void sayHello() {
System.out.println("hello world......");
}
}
copy
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
<dubbo:application name="dubbo-provider" />
<dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181" />
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
<dubbo:service interface="com.zhss.service.HelloService" ref="helloServiceImpl" timeout="10000" />
<bean id="helloServiceImpl" class="com.zhss.service.HelloServiceImpl" />
</beans>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
<dubbo:application name="dubbo-consumer" />
<dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181" />
<dubbo:reference id="fooService" interface="com.test.service.FooService" timeout="10000" check="false" mock="return null">
</dubbo:reference>
</beans>
copy
我们调用接口失败的时候,可以通过 mock
统一返回 null。
mock 的值也可以修改为 true,然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类,命名规则是 “接口名称+Mock
” 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑。
public class HelloServiceMock implements HelloService {
public void sayHello() {
// 降级逻辑
}
}
copy
失败重试和超时重试
所谓失败重试,就是 consumer 调用 provider 要是失败了,比如抛异常了,此时应该是可以重试的,或者调用超时了也可以重试。配置如下:
<dubbo:reference id="xxxx" interface="xx" check="true" async="false" retries="3" timeout="2000"/>
copy
举个栗子。
某个服务的接口,要耗费 5s,你这边不能干等着,你这边配置了 timeout 之后,我等待 2s,还没返回,我直接就撤了,不能干等你。
可以结合你们公司具体的场景来说说你是怎么设置这些参数的:
timeout
:一般设置为200ms
,我们认为不能超过200ms
还没返回。retries
:设置 retries,一般是在读请求的时候,比如你要查询个数据,你可以设置个 retries,如果第一次没读到,报错,重试指定的次数,尝试再次读取。