- 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
基于 Hystrix 信号量机制实现资源隔离
Hystrix 里面核心的一项功能,其实就是所谓的资源隔离,要解决的最最核心的问题,就是将多个依赖服务的调用分别隔离到各自的资源池内。避免说对某一个依赖服务的调用,因为依赖服务的接口调用的延迟或者失败,导致服务所有的线程资源全部耗费在这个服务的接口调用上。一旦说某个服务的线程资源全部耗尽的话,就可能导致服务崩溃,甚至说这种故障会不断蔓延。
Hystrix 实现资源隔离,主要有两种技术:
- 线程池
- 信号量
默认情况下,Hystrix 使用线程池模式。
前面已经说过线程池技术了,这一小节就来说说信号量机制实现资源隔离,以及这两种技术的区别与具体应用场景。
信号量机制
信号量的资源隔离只是起到一个开关的作用,比如,服务 A 的信号量大小为 10,那么就是说它同时只允许有 10 个 tomcat 线程来访问服务 A,其它的请求都会被拒绝,从而达到资源隔离和限流保护的作用。
线程池与信号量区别
线程池隔离技术,并不是说去控制类似 tomcat 这种 web 容器的线程。更加严格的意义上来说,Hystrix 的线程池隔离技术,控制的是 tomcat 线程的执行。Hystrix 线程池满后,会确保说,tomcat 的线程不会因为依赖服务的接口调用延迟或故障而被 hang 住,tomcat 其它的线程不会卡死,可以快速返回,然后支撑其它的事情。
线程池隔离技术,是用 Hystrix 自己的线程去执行调用;而信号量隔离技术,是直接让 tomcat 线程去调用依赖服务。信号量隔离,只是一道关卡,信号量有多少,就允许多少个 tomcat 线程通过它,然后去执行。
适用场景:
- 线程池技术,适合绝大多数场景,比如说我们对依赖服务的网络请求的调用和访问、需要对调用的 timeout 进行控制(捕捉 timeout 超时异常)。
- 信号量技术,适合说你的访问不是对外部依赖的访问,而是对内部的一些比较复杂的业务逻辑的访问,并且系统内部的代码,其实不涉及任何的网络请求,那么只要做信号量的普通限流就可以了,因为不需要去捕获 timeout 类似的问题。
信号量简单 Demo
业务背景里,比较适合信号量的是什么场景呢?
比如说,我们一般来说,缓存服务,可能会将一些量特别少、访问又特别频繁的数据,放在自己的纯内存中。
举个栗子。一般我们在获取到商品数据之后,都要去获取商品是属于哪个地理位置、省、市、卖家等,可能在自己的纯内存中,比如就一个 Map 去获取。对于这种直接访问本地内存的逻辑,比较适合用信号量做一下简单的隔离。
优点在于,不用自己管理线程池啦,不用 care timeout 超时啦,也不需要进行线程的上下文切换啦。信号量做隔离的话,性能相对来说会高一些。
假如这是本地缓存,我们可以通过 cityId,拿到 cityName。
public class LocationCache {
private static Map<Long, String> cityMap = new HashMap<>();
static {
cityMap.put(1L, "北京");
}
/**
* 通过cityId 获取 cityName
*
* @param cityId 城市id
* @return 城市名
*/
public static String getCityName(Long cityId) {
return cityMap.get(cityId);
}
}
copy
写一个 GetCityNameCommand,策略设置为信号量。run() 方法中获取本地缓存。我们目的就是对获取本地缓存的代码进行资源隔离。
public class GetCityNameCommand extends HystrixCommand<String> {
private Long cityId;
public GetCityNameCommand(Long cityId) {
// 设置信号量隔离策略
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("GetCityNameGroup"))
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
.withExecutionIsolationStrategy(HystrixCommandProperties.ExecutionIsolationStrategy.SEMAPHORE)));
this.cityId = cityId;
}
@Override
protected String run() {
// 需要进行信号量隔离的代码
return LocationCache.getCityName(cityId);
}
}
copy
在接口层,通过创建 GetCityNameCommand,传入 cityId,执行 execute() 方法,那么获取本地 cityName 缓存的代码将会进行信号量的资源隔离。
@RequestMapping("/getProductInfo")
@ResponseBody
public String getProductInfo(Long productId) {
HystrixCommand<ProductInfo> getProductInfoCommand = new GetProductInfoCommand(productId);
// 通过command执行,获取最新商品数据
ProductInfo productInfo = getProductInfoCommand.execute();
Long cityId = productInfo.getCityId();
GetCityNameCommand getCityNameCommand = new GetCityNameCommand(cityId);
// 获取本地内存(cityName)的代码会被信号量进行资源隔离
String cityName = getCityNameCommand.execute();
productInfo.setCityName(cityName);
System.out.println(productInfo);
return "success";
}
copy