最新其实,对于微服务网关的主要功能和技术选型,你还需要深入理解下,Java开发面试技能介绍

最后

现在其实从大厂招聘需求可见,在招聘要求上有高并发经验优先,包括很多朋友之前都是做传统行业或者外包项目,一直在小公司,技术搞的比较简单,没有怎么搞过分布式系统,但是现在互联网公司一般都是做分布式系统。

所以说,如果你想进大厂,想脱离传统行业,这些技术知识都是你必备的,下面自己手打了一份Java并发体系思维导图,希望对你有所帮助。

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路由是微服务网关的核心能力。通过路由功能微服务网关可以将请求转发到目标微服务。在微服务架构中,网关可以结合注册中心的动态服务发现,实现对后端服务的发现,调用方只需要知道网关对外暴露的服务API就可以透明地访问后端微服务。

负载均衡

API网关结合负载均衡技术,利用Eureka或者Consul等服务发现工具,通过轮询、指定权重、IP地址哈希等机制实现下游服务的负载均衡。

协议转换

API网关的一大作用在于构建异构系统,API网关作为单一入口,通过协议转换整合后台基于REST、AMQP、Dubbo等不同风格和实现技术的微服务,面向Web Mobile、开放平台等特定客户端提供统一服务。

安全认证

一般而言,无论对内网还是外网的接口都需要做用户身份认证,而用户认证在一些规模较大的系统中都会采用统一的单点登录(Single Sign On)系统,如果每个微服务都要对接单点登录系统,那么显然比较浪费资源且开发效率低。API网关是统一管理安全性的绝佳场所,可以将认证的部分抽取到网关层,微服务系统无须关注认证的逻辑,只关注自身业务即可。常见的安全性技术(如密钥交换、客户端认证与报文加解密等)都可以在API网关中实现。

黑白名单

微服务网关可以使用系统黑名单,过滤HTTP请求特征,拦截异常客户端的请求,例如DDoS攻击等侵蚀带宽或资源迫使服务中断等行为,可以在网关层面进行拦截过滤。比较常见的拦截策略是根据IP地址增加黑名单。在存在鉴权管理的路由服务中可以通过设置白名单跳过鉴权管理而直接访问后端服务资源。

灰度发布

微服务网关可以根据HTTP请求中的特殊标记和后端服务列表元数据标识进行流量控制,实现在用户无感知的情况下完成灰度发布。

流量染色

和灰度发布的原理相似,网关可以根据HTTP请求的Host、Head、Agent等标识对请求进行染色,有了网关的流量染色功能,我们可以对服务后续的调用链路进行跟踪,对服务延迟及服务运行状况进行进一步的链路分析。

限流熔断

在某些场景下需要控制客户端的访问次数和访问频率,一些高并发系统有时还会有限流的需求。在网关上可以配置一个阈值,当请求数超过阈值时就直接返回错误而不继续访问后台服务。当出现流量洪峰或者后端服务出现延迟或故障时,网关能够主动进行熔断,保护后端服务,并保持前端用户体验良好。

服务管控

网关可以统计后端服务的请求次数,并且可以实时地更新当前的流量健康状态,可以对URL粒度的服务进行延迟统计,也可以使用Hystrix Dashboard查看后端服务的流量状态及是否有熔断发生。

文档中心

网关结合Swagger,可以将后端的微服务暴露给网关,网关作为统一的入口给接口的使用方提供查看后端服务的API规范,不需要知道每一个后端微服务的Swagger地址,这样网关起到了对后端API聚合的效果。

日志审计

微服务网关可以作为统一的日志记录和收集器,对服务URL粒度的日志请求信息和响应信息进行拦截。

网关的技术选型

最后

一次偶然,从朋友那里得到一份“java高分面试指南”,里面涵盖了25个分类的面试题以及详细的解析:JavaOOP、Java集合/泛型、Java中的IO与NIO、Java反射、Java序列化、Java注解、多线程&并发、JVM、Mysql、Redis、Memcached、MongoDB、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、RabbitMQ、Dubbo 、MyBatis 、ZooKeeper 、数据结构、算法、Elasticsearch 、Kafka 、微服务、Linux。

这不,马上就要到招聘季了,很多朋友又开始准备“金三银四”的春招啦,那我想这份“java高分面试指南”应该起到不小的作用,所以今天想给大家分享一下。

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请注意:关于这份“java高分面试指南”,每一个方向专题(25个)的题目这里几乎都会列举,在不看答案的情况下,大家可以自行测试一下水平 且由于篇幅原因,这边无法展示所有完整的答案解析

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<think>嗯,用户问的是Java微服务技术有哪些,以及资深Java开发工程师应该具备哪些技术。首先,我需要确定用户的需求。他们可能正在准备面试,或者想要提升自己的技能,或者需要评估团队的技术栈。用户提到“资深工程师”,所以需要深入技术细节,而不仅仅是表面的工具列表。 首先,Java微服务的技术栈有哪些呢?常见的框架有Spring Boot、Spring Cloud、Micronaut、Quarkus。需要详细说明每个框架的特点使用场景。比如Spring Boot是基础,Spring Cloud提供了服务发现、配置管功能。MicronautQuarkus适合云原生,启动快,内存占用低。 接下来是通信机制。RESTful API是最常见的,但资深工程师可能还需要了解gRPC的高性能,或者消息队列如Kafka、RabbitMQ。这里要区分同步异步通信的区别,以及它们的适用场景。 服务注册与发现,常用的有Eureka、Consul、Zookeeper。需要解释它们的作用,比如Eureka是Netflix开源的,而Consul多数据中心支持更好。配置中心的话,Spring Cloud ConfigConsul、Nacos都是选项,Nacos在国内比较流行,可以提一下。 容错负载均衡方面,Hystrix虽然已经停更,但Resilience4J是替代品。负载均衡器如RibbonSpring Cloud LoadBalancer,需要说明它们的整合方式。网关有ZuulSpring Cloud Gateway,后者性能更好,支持异步。 分布式事务链路追踪,这些都是微服务中的难点。Seata处分布式事务,SleuthZipkin用于追踪,还有SkyWalkingPinpoint也是可选的工具。需要强调监控的重要性,比如PrometheusGrafana的组合,以及ELK栈处日志。 容器化云原生方面,DockerKubernetes是基础,但也要提到Service Mesh如Istio,虽然可能更偏向架构师层面的知识,但资深工程师应该了解。 然后是资深工程师需要具备的技术能力。首先框架原,比如Spring Boot的自动配置、启动流程,Spring Cloud的组件整合。源码解能力很重要,能够排查问题。 分布式系统设计,CAP定、服务拆分原则(DDD)、一致性协议如Raft、Paxos。需要结合实际案例,比如如何解决数据一致性或脑裂问题。 性能优化方面,JVM调优、垃圾回收算法、线程池优化。高并发场景下的缓存策略,缓存穿透、雪崩的解决方案,Redis集群的使用。 云原生DevOps,CI/CD流程,Kubernetes的运维,Service Mesh的应用。监控日志分析能力,能够快速定位问题。 安全方面,OAuth2、JWT、常见漏洞防护。数据库优化,分库分表、读写分离,ORM框架的深度使用,比如MyBatisHibernate。 软技能方面,系统设计能力,问题排查经验,技术选型的考量因素,如团队熟悉度、社区活跃度、维护成本。领导力沟通能力也是资深工程师必备的。 最后要总结,强调技术深度广度,解决问题的能力,以及持续学习的重要性。可能用户想了解如何从中级进阶到资深,所以需要涵盖全面的知识点,并给出学习方向。</think>我将从Java微服务技术栈资深工程师技术要求两个维度,为您系统梳关键知识点: 一、Java微服务核心技术体系 ($$架构图见下方文字描述$$) ``` [服务治] - [通信机制] - [数据管] | | | v v v 注册中心 REST/gRPC 分布式事务 配置中心 消息队列 数据库中间件 熔断降级 缓存体系 ``` 1. 核心框架与工具 - 基础框架:Spring Boot(必须精通自动配置原) - 服务治:Spring Cloud Alibaba/Nacos(注册中心+配置中心) - 服务通信:OpenFeign(声明式HTTP)、gRPC(高性能RPC) - 消息中间件:Kafka(高吞吐)、RabbitMQ(事务消息) - 容错机制:Sentinel(流量控制)、Resilience4j(熔断降级) 2. 分布式关键组件 $$分布式事务方案 = TCC模式 \cup Saga模式 \cup 消息最终一致性$$ - 事务协调:Seata(AT/TCC模式) - 数据缓存:Redis Cluster(分布式锁、缓存穿透解决方案) - 配置管:Apollo(灰度发布能力) - 链路追踪:SkyWalking(全链路监控) 3. 云原生技术栈 - 容器化:Docker(镜像优化技巧)、Kubernetes(Service/Pod原) - 服务网格:Istio(流量治) - 服务编排:Helm Chart(应用打包) 二、资深Java工程师技术能力矩阵 1. 深度技术能力 - JVM原:内存模型($$JMM = Happens-Before原则 \cup 内存屏障$$)、GC算法调优 - 并发编程:线程池($$ThreadPoolExecutor_{corePoolSize,workQueue}$$)、AQS原 - 框架源码:Spring循环依赖解决、MyBatis执行器体系 - 性能优化:Arthas诊断、JMH基准测试 2. 架构设计能力 - DDD实践:限界上下文划分($$BoundedContext = UbiquitousLanguage \cap ContextMap$$) - 容灾设计:多活架构、故障演练(Chaos Engineering) - 安全体系:OAuth2.0授权码模式、防重放攻击 3. 工程化能力 - CI/CD:Jenkins Pipeline优化、镜像构建规范 - 质量保障:精准测试(流量录制回放) - 可观测性:Metrics埋点($$QPS = \frac{TotalRequests}{TimeWindow}$$)、日志结构化 三、技术决策维度 当进行技术选型时,需综合评估: $$技术选型评估函数 = 0.4\times社区活跃度 + 0.3\times团队熟悉度 + 0.2\times扩展性 + 0.1\times运维成本$$ 典型面试考察点: 1. 如何设计秒杀系统的降级策略? 2. 分布式ID生成方案选型(Snowflake vs Leaf)? 3. 线上Full GC频繁的排查路径? 4. 如何实现蓝绿发布无损上线? 建议学习路径: 1. 精读《深入Java虚拟机》 2. 研究Spring Cloud Alibaba源码 3. 实践Kubernetes Operator开发 4. 参与开源中间件贡献(如Sentinel) 资深工程师的核心价值在于:能根据业务特征选择合适技术方案,建立完善的监控预警体系,并具备复杂问题定位的系统方法论。
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