- 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
深入 Hystrix 断路器执行原理
RequestVolumeThreshold
HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(int)
copy
表示在滑动窗口中,至少有多少个请求,才可能触发断路。
Hystrix 经过断路器的流量超过了一定的阈值,才有可能触发断路。比如说,要求在 10s 内经过断路器的流量必须达到 20 个,而实际经过断路器的流量才 10 个,那么根本不会去判断要不要断路。
ErrorThresholdPercentage
HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(int)
copy
表示异常比例达到多少,才会触发断路,默认值是 50(%)。
如果断路器统计到的异常调用的占比超过了一定的阈值,比如说在 10s 内,经过断路器的流量达到了 30 个,同时其中异常访问的数量也达到了一定的比例,比如 60% 的请求都是异常(报错 / 超时 / reject),就会开启断路。
SleepWindowInMilliseconds
HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(int)
copy
断路开启,也就是由 close 转换到 open 状态(close -> open)。那么之后在 SleepWindowInMilliseconds
时间内,所有经过该断路器的请求全部都会被断路,不调用后端服务,直接走 fallback 降级机制。
而在该参数时间过后,断路器会变为 half-open
半开闭状态,尝试让一条请求经过断路器,看能不能正常调用。如果调用成功了,那么就自动恢复,断路器转为 close 状态。
Enabled
HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerEnabled(boolean)
copy
控制是否允许断路器工作,包括跟踪依赖服务调用的健康状况,以及对异常情况过多时是否允许触发断路。默认值是 true
。
ForceOpen
HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerForceOpen(boolean)
copy
如果设置为 true 的话,直接强迫打开断路器,相当于是手动断路了,手动降级,默认值是 false
。
ForceClosed
HystrixCommandProperties.Setter()
.withCircuitBreakerForceClosed(boolean)
copy
如果设置为 true,直接强迫关闭断路器,相当于手动停止断路了,手动升级,默认值是 false
。
实例 Demo
HystrixCommand 配置参数
在 GetProductInfoCommand 中配置 Setter 断路器相关参数。
- 滑动窗口中,最少 20 个请求,才可能触发断路。
- 异常比例达到 40% 时,才触发断路。
- 断路后 3000ms 内,所有请求都被 reject,直接走 fallback 降级,不会调用 run() 方法。3000ms 过后,变为 half-open 状态。
run() 方法中,我们判断一下 productId 是否为 -1,是的话,直接抛出异常。这么写,我们之后测试的时候就可以传入 productId=-1,模拟服务执行异常了。
在降级逻辑中,我们直接给它返回降级商品就好了。
public class GetProductInfoCommand extends HystrixCommand<ProductInfo> {
private Long productId;
private static final HystrixCommandKey KEY = HystrixCommandKey.Factory.asKey("GetProductInfoCommand");
public GetProductInfoCommand(Long productId) {
super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ProductInfoService"))
.andCommandKey(KEY)
.andCommandPropertiesDefaults(HystrixCommandProperties.Setter()
// 是否允许断路器工作
.withCircuitBreakerEnabled(true)
// 滑动窗口中,最少有多少个请求,才可能触发断路
.withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(20)
// 异常比例达到多少,才触发断路,默认50%
.withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(40)
// 断路后多少时间内直接reject请求,之后进入half-open状态,默认5000ms
.withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(3000)));
this.productId = productId;
}
@Override
protected ProductInfo run() throws Exception {
System.out.println("调用接口查询商品数据,productId=" + productId);
if (productId == -1L) {
throw new Exception();
}
String url = "http://localhost:8081/getProductInfo?productId=" + productId;
String response = HttpClientUtils.sendGetRequest(url);
return JSONObject.parseObject(response, ProductInfo.class);
}
@Override
protected ProductInfo getFallback() {
ProductInfo productInfo = new ProductInfo();
productInfo.setName("降级商品");
return productInfo;
}
}
copy
断路测试类
我们在测试类中,前 30 次请求,传入 productId=-1,然后休眠 3s,之后 70 次请求,传入 productId=1。
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class CircuitBreakerTest {
@Test
public void testCircuitBreaker() {
String baseURL = "http://localhost:8080/getProductInfo?productId=";
for (int i = 0; i < 30; ++i) {
// 传入-1,会抛出异常,然后走降级逻辑
HttpClientUtils.sendGetRequest(baseURL + "-1");
}
TimeUtils.sleep(3);
System.out.println("After sleeping...");
for (int i = 31; i < 100; ++i) {
// 传入1,走服务正常调用
HttpClientUtils.sendGetRequest(baseURL + "1");
}
}
}
copy
测试结果
测试结果,我们可以明显看出系统断路与恢复的整个过程。
调用接口查询商品数据,productId=-1
ProductInfo(id=null, name=降级商品, price=null, pictureList=null, specification=null, service=null, color=null, size=null, shopId=null, modifiedTime=null, cityId=null, cityName=null, brandId=null, brandName=null)
// ...
// 这里重复打印了 20 次上面的结果
ProductInfo(id=null, name=降级商品, price=null, pictureList=null, specification=null, service=null, color=null, size=null, shopId=null, modifiedTime=null, cityId=null, cityName=null, brandId=null, brandName=null)
// ...
// 这里重复打印了 8 次上面的结果
// 休眠 3s 后
调用接口查询商品数据,productId=1
ProductInfo(id=1, name=iphone7手机, price=5599.0, pictureList=a.jpg,b.jpg, specification=iphone7的规格, service=iphone7的售后服务, color=红色,白色,黑色, size=5.5, shopId=1, modifiedTime=2017-01-01 12:00:00, cityId=1, cityName=null, brandId=1, brandName=null)
// ...
// 这里重复打印了 69 次上面的结果
copy
前 30 次请求,我们传入的 productId 为 -1,所以服务执行过程中会抛出异常。我们设置了最少 20 次请求通过断路器并且异常比例超出 40% 就触发断路。因此执行了 21 次接口调用,每次都抛异常并且走降级,21 次过后,断路器就被打开了。
之后的 9 次请求,都不会执行 run() 方法,也就不会打印以下信息。
调用接口查询商品数据,productId=-1
copy
而是直接走降级逻辑,调用 getFallback() 执行。
休眠了 3s 后,我们在之后的 70 次请求中,都传入 productId 为 1。由于我们前面设置了 3000ms 过后断路器变为 half-open
状态。因此 Hystrix 会尝试执行请求,发现成功了,那么断路器关闭,之后的所有请求也都能正常调用了。