- 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
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?
面试官心理分析
你看看,你现在已经明白为啥要分库分表了,你也知道常用的分库分表中间件了,你也设计好你们如何分库分表的方案了(水平拆分、垂直拆分、分表),那问题来了,你接下来该怎么把你那个单库单表的系统给迁移到分库分表上去?
所以这都是一环扣一环的,就是看你有没有全流程经历过这个过程。
面试题剖析
这个其实从 low 到高大上有好几种方案,我们都玩儿过,我都给你说一下。
停机迁移方案
我先给你说一个最 low 的方案,就是很简单,大家伙儿凌晨 12 点开始运维,网站或者 app 挂个公告,说 0 点到早上 6 点进行运维,无法访问。
接着到 0 点停机,系统停掉,没有流量写入了,此时老的单库单表数据库静止了。然后你之前得写好一个导数的一次性工具,此时直接跑起来,然后将单库单表的数据哗哗哗读出来,写到分库分表里面去。
导数完了之后,就 ok 了,修改系统的数据库连接配置啥的,包括可能代码和 SQL 也许有修改,那你就用最新的代码,然后直接启动连到新的分库分表上去。
验证一下,ok了,完美,大家伸个懒腰,看看看凌晨 4 点钟的北京夜景,打个滴滴回家吧。
但是这个方案比较 low,谁都能干,我们来看看高大上一点的方案。
双写迁移方案
这个是我们常用的一种迁移方案,比较靠谱一些,不用停机,不用看北京凌晨 4 点的风景。
简单来说,就是在线上系统里面,之前所有写库的地方,增删改操作,除了对老库增删改,都加上对新库的增删改,这就是所谓的双写,同时写俩库,老库和新库。
然后系统部署之后,新库数据差太远,用之前说的导数工具,跑起来读老库数据写新库,写的时候要根据 gmt_modified 这类字段判断这条数据最后修改的时间,除非是读出来的数据在新库里没有,或者是比新库的数据新才会写。简单来说,就是不允许用老数据覆盖新数据。
导完一轮之后,有可能数据还是存在不一致,那么就程序自动做一轮校验,比对新老库每个表的每条数据,接着如果有不一样的,就针对那些不一样的,从老库读数据再次写。反复循环,直到两个库每个表的数据都完全一致为止。
接着当数据完全一致了,就 ok 了,基于仅仅使用分库分表的最新代码,重新部署一次,不就仅仅基于分库分表在操作了么,还没有几个小时的停机时间,很稳。所以现在基本玩儿数据迁移之类的,都是这么干的。