远程调用；服务容灾

远程调用

1.RPC 是什么?

RPC（Remote Procedure Call）是一种远程过程调用协议，用于实现分布式系统中不同节点之间的通信。它基于方法调用模型，允许客户端调用远程服务的方法，并等待结果返回。

2.RPC 能帮助我们做什么呢？ 

简单来说，通过 RPC 可以帮助我们调用远程计算机上某个服务的方法，这个过程就像调用本地方法一样简单。并且！我们不需要了解底层网络编程的具体细节。

3.为什么要 RPC ？

 因为，两个不同的服务器上的服务提供的方法不在一个内存空间，所以，需要通过网络编程才能传递方法调用所需要的参数。

4.有哪些常见的 RPC 框架？

Dubbo

5.RPC 的原理是什么?

• 服务消费端（client）以本地调用的方式调用远程服务；
• 客户端 Stub（client stub） 接收到调用后负责将方法、参数等序列化
• 客户端 Stub（client stub） 找到远程服务的地址，并将消息发送到服务提供端；
• 服务端 Stub（桩）收到消息将消息反序列化为 Java 对象:
• 服务端 Stub（桩）根据RpcRequest中的类、方法、方法参数等信息调用本地的方法；
• 服务端 Stub（桩）得到方法执行结果并将组装成能够进行网络传输的消息体
• 客户端 Stub（client stub）接收到消息并将消息反序列化为 Java 对象

6.说一下 Fegin?

Feign 是一个声明式的 Web 服务客户端，它简化了使用基于 HTTP 的远程服务的开发。

Feign 是在 RestTemplate 和 Ribbon 的基础上进一步封装，使用 RestTemplate 实现 Http 调用，使用 Ribbon 实现负载均衡。

Feign 的主要特点和功能包括：

1. 声明式 API：Feign 允许开发者使用简单的注解来定义和描述对远程服务的访问。通过使用注解，开发者可以轻松地指定 URL、HTTP 方法、请求参数、请求头等信息，使得远程调用变得非常直观和易于理解。

2. 集成负载均衡：Feign 集成了 Ribbon 负载均衡器，可以自动实现客户端的负载均衡。

3. 容错机制：Feign 支持 Hystrix 容错框架，可以在调用远程服务时提供容错和断路器功能。

7.为什么 Feign 第一次调用耗时很长？

主要原因是由于 Ribbon 的懒加载机制，当第一次调用发生时，Feign 会触发 Ribbon 的加载过程，包括从服务注册中心获取服务列表、建立连接池等操作，这个加载过程会增加首次调用的耗时。

那怎么解决这个问题呢？可以在应用启动时预热

8.Feign 怎么实现认证传递？

使用拦截器传递认证信息。可以通过实现RequestInterceptor接口来定义拦截器，在拦截器里，把认证信息添加到请求头中，然后将其注册到 Feign 的配置中。

9.openfeign是什么？

前面介绍过停止迭代的Feign，简单点来说：OpenFeign是springcloud在Feign的基础上支持了SpringMVC的注解，如@RequestMapping等等。OpenFeign的@FeignClient可以解析SpringMVC的@RequestMapping注解下的接口，并通过动态代理的方式产生实现类，实现类中做负载均衡并调用其他服务。

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服务容灾

1.什么是服务雪崩？

在微服务中，假如一个或者多个服务出现故障，如果这时候，依赖的服务还在不断发起请求，或者重试，那么这些请求的压力会不断在下游堆积，导致整个系统崩溃，这就叫服务雪崩。

一般，为了防止服务雪崩，可以采用这些措施：

1. 服务高可用部署：确保各个服务都具备高可用性，通过冗余部署、故障转移等方式来减少单点故障的影响。

2. 限流和熔断：对服务之间的请求进行限流和熔断，以防止过多的请求涌入导致后端服务不可用。

3. 缓存和降级：合理使用缓存来减轻后端服务的负载压力，并在必要时进行服务降级，保证核心功能的可用性。

2.什么是服务熔断？

服务熔断是微服务架构中的容错机制，用于保护系统免受服务故障或异常的影响。当某个服务出现故障或异常时，服务熔断可以快速隔离该服务，确保系统稳定可用。

它通过监控服务的调用情况，当错误率或响应时间超过阈值时，触发熔断机制，后续请求将返回默认值或错误信息，避免资源浪费和系统崩溃。

服务熔断还支持自动恢复，重新尝试对故障服务的请求，确保服务恢复正常后继续使用。

3.什么是服务降级？

服务降级是也是一种微服务架构中的容错机制，用于在系统资源紧张或服务故障时保证核心功能的可用性。

当系统出现异常情况时，服务降级会主动屏蔽一些非核心或可选的功能，而只提供最基本的功能，以确保系统的稳定运行。通过减少对资源的依赖，服务降级可以保证系统的可用性和性能。

它可以根据业务需求和系统状况来制定策略，例如替换耗时操作、返回默认响应、返回静态错误页面等。

4.Hystrix 怎么实现服务容错？

1. 服务熔断：Hystrix 通过设置阈值来监控服务的错误率或响应时间。当错误率或响应时间超过预设的阈值时，熔断器将会打开，后续的请求将不再发送到实际的服务提供方，而是返回预设的默认值或错误信息。这样可以快速隔离故障服务，防止故障扩散，提高系统的稳定性和可用性。

2. 服务降级：当服务熔断打开时，Hystrix 可以提供一个备用的降级方法或返回默认值，以保证系统继续正常运行。开发者可以定义降级逻辑，例如返回缓存数据、执行简化的逻辑或调用其他可靠的服务，以提供有限但可用的功能。

3. 请求缓存：Hystrix 可以缓存对同一请求的响应结果，当下次请求相同的数据时，直接从缓存中获取，避免重复的网络请求，提高系统的性能和响应速度。

4. 请求合并：Hystrix 可以将多个并发的请求合并为一个批量请求，减少网络开销和资源占用。这对于一些高并发的场景可以有效地减少请求次数，提高系统的性能。

5. 实时监控和度量：Hystrix 提供了实时监控和度量功能，可以对服务的执行情况进行监控和统计，包括错误率、响应时间、并发量等指标。通过监控数据，可以及时发现和解决服务故障或性能问题。

6. 线程池隔离：Hystrix 将每个依赖服务的请求都放在独立的线程池中执行，避免因某个服务的故障导致整个系统的线程资源耗尽。通过线程池隔离，可以提高系统的稳定性和可用性。

5.Sentinel 采用的什么限流算法？

Sentinel 使用滑动窗口限流算法来实现限流。

滑动窗口限流算法是一种基于时间窗口的限流算法。它将一段时间划分为多个时间窗口，并在每个时间窗口内统计请求的数量。通过动态地调整时间窗口的大小和滑动步长，可以更精确地控制请求的通过速率。