- 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
用 Hystrix 构建高可用服务架构
参考 Hystrix Home。
Hystrix 是什么?
在分布式系统中,每个服务都可能会调用很多其他服务,被调用的那些服务就是依赖服务,有的时候某些依赖服务出现故障也是很正常的。
Hystrix 可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制,加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制。
Hystrix 通过将依赖服务进行资源隔离,进而阻止某个依赖服务出现故障时在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延;同时Hystrix 还提供故障时的 fallback 降级机制。
总而言之,Hystrix 通过这些方法帮助我们提升分布式系统的可用性和稳定性。
Hystrix 的历史
Hystrix 是高可用性保障的一个框架。Netflix(可以认为是国外的优酷或者爱奇艺之类的视频网站)的 API 团队从 2011 年开始做一些提升系统可用性和稳定性的工作,Hystrix 就是从那时候开始发展出来的。
在 2012 年的时候,Hystrix 就变得比较成熟和稳定了,Netflix 中,除了 API 团队以外,很多其他的团队都开始使用 Hystrix。
时至今日,Netflix 中每天都有数十亿次的服务间调用,通过 Hystrix 框架在进行,而 Hystrix 也帮助 Netflix 网站提升了整体的可用性和稳定性。
2018 年 11 月,Hystrix 在其 Github 主页宣布,不再开放新功能,推荐开发者使用其他仍然活跃的开源项目。维护模式的转变绝不意味着 Hystrix 不再有价值。相反,Hystrix 激发了很多伟大的想法和项目,我们高可用的这一块知识还是会针对 Hystrix 进行讲解。
Hystrix 的设计原则
- 对依赖服务调用时出现的调用延迟和调用失败进行控制和容错保护。
- 在复杂的分布式系统中,阻止某一个依赖服务的故障在整个系统中蔓延。比如某一个服务故障了,导致其它服务也跟着故障。
- 提供
fail-fast
(快速失败)和快速恢复的支持。 - 提供 fallback 优雅降级的支持。
- 支持近实时的监控、报警以及运维操作。
举个栗子。
有这样一个分布式系统,服务 A 依赖于服务 B,服务 B 依赖于服务 C/D/E。在这样一个成熟的系统内,比如说最多可能只有 100 个线程资源。正常情况下,40 个线程并发调用服务 C,各 30 个线程并发调用 D/E。
调用服务 C,只需要 20ms,现在因为服务 C 故障了,比如延迟,或者挂了,此时线程会 hang 住 2s 左右。40 个线程全部被卡住,由于请求不断涌入,其它的线程也用来调用服务 C,同样也会被卡住。这样导致服务 B 的线程资源被耗尽,无法接收新的请求,甚至可能因为大量线程不断的运转,导致自己宕机。服务 A 也挂。
Hystrix 可以对其进行资源隔离,比如限制服务 B 只有 40 个线程调用服务 C。当此 40 个线程被 hang 住时,其它 60 个线程依然能正常调用工作。从而确保整个系统不会被拖垮。
Hystrix 更加细节的设计原则
- 阻止任何一个依赖服务耗尽所有的资源,比如 tomcat 中的所有线程资源。
- 避免请求排队和积压,采用限流和
fail fast
来控制故障。 - 提供 fallback 降级机制来应对故障。
- 使用资源隔离技术,比如
bulkhead
(舱壁隔离技术)、swimlane
(泳道技术)、circuit breaker
(断路技术)来限制任何一个依赖服务的故障的影响。 - 通过近实时的统计/监控/报警功能,来提高故障发现的速度。
- 通过近实时的属性和配置热修改功能,来提高故障处理和恢复的速度。
- 保护依赖服务调用的所有故障情况,而不仅仅只是网络故障情况。