- 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
电商网站的商品详情页系统架构
小型电商网站的商品详情页系统架构
小型电商网站的页面展示采用页面全量静态化的思想。数据库中存放了所有的商品信息,页面静态化系统,将数据填充进静态模板中,形成静态化页面,推入 Nginx 服务器。用户浏览网站页面时,取用一个已经静态化好的 html 页面,直接返回回去,不涉及任何的业务逻辑处理。
下面是页面模板的简单 Demo 。
<html>
<body>
商品名称:#{productName}<br>
商品价格:#{productPrice}<br>
商品描述:#{productDesc}
</body>
</html>
copy
这样做,好处在于,用户每次浏览一个页面,不需要进行任何的跟数据库的交互逻辑,也不需要执行任何的代码,直接返回一个 html 页面就可以了,速度和性能非常高。
对于小网站,页面很少,很实用,非常简单,Java 中可以使用 velocity、freemarker、thymeleaf 等等,然后做个 cms 页面内容管理系统,模板变更的时候,点击按钮或者系统自动化重新进行全量渲染。
坏处在于,仅仅适用于一些小型的网站,比如页面的规模在几十到几万不等。对于一些大型的电商网站,亿级数量的页面,你说你每次页面模板修改了,都需要将这么多页面全量静态化,靠谱吗?每次渲染花个好几天时间,那你整个网站就废掉了。
大型电商网站的商品详情页系统架构
大型电商网站商品详情页的系统设计中,当商品数据发生变更时,会将变更消息压入 MQ 消息队列中。缓存服务从消息队列中消费这条消息时,感知到有数据发生变更,便通过调用数据服务接口,获取变更后的数据,然后将整合好的数据推送至 redis 中。Nginx 本地缓存的数据是有一定的时间期限的,比如说 10 分钟,当数据过期之后,它就会从 redis 获取到最新的缓存数据,并且缓存到自己本地。
用户浏览网页时,动态将 Nginx 本地数据渲染到本地 html 模板并返回给用户。
虽然没有直接返回 html 页面那么快,但是因为数据在本地缓存,所以也很快,其实耗费的也就是动态渲染一个 html 页面的性能。如果 html 模板发生了变更,不需要将所有的页面重新静态化,也不需要发送请求,没有网络请求的开销,直接将数据渲染进最新的 html 页面模板后响应即可。
在这种架构下,我们需要保证系统的高可用性。
如果系统访问量很高,Nginx 本地缓存过期失效了,redis 中的缓存也被 LRU 算法给清理掉了,那么会有较高的访问量,从缓存服务调用商品服务。但如果此时商品服务的接口发生故障,调用出现了延时,缓存服务全部的线程都被这个调用商品服务接口给耗尽了,每个线程去调用商品服务接口的时候,都会卡住很长时间,后面大量的请求过来都会卡在那儿,此时缓存服务没有足够的线程去调用其它一些服务的接口,从而导致整个大量的商品详情页无法正常显示。
这其实就是一个商品接口服务故障导致缓存服务资源耗尽的现象。