面试题(五)

已于 2024-04-01 19:52:00 修改
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文章标签： 面试 职场和发展
于 2024-04-01 19:42:47 首次发布
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81.什么是CAP理论

82.什么是BASE理论

83.什么是RPC

84.分布式ID是什么？有哪些解决⽅案？

85.分布式锁的使⽤场景是什么？有哪些实现⽅案？

86.什么是分布式事务？有哪些实现⽅案？

87.负载均衡算法有哪些

88.分布式架构下，Session 共享有什么⽅案

89.存储拆分后如何解决唯⼀主键问题

90.雪花算法原理

91.Spring Cloud有哪些常⽤组件，作⽤是什么？

92.分布式系统中常⽤的缓存⽅案有哪些

93.缓存过期都有哪些策略？

94.常⻅的缓存淘汰算法

95.布隆过滤器原理，优缺点

96.分布式缓存寻址算法

97.什么是服务雪崩？什么是服务限流？

98.什么是服务熔断？什么是服务降级？区别是什么？

99.怎么拆分微服务？

100.如何进⾏消息队列选型？

81.什么是CAP理论

CAP理论是分布式领域中⾮常重要的⼀个指导理论，C（Consistency）表示强⼀致性，A
（Availability）表示可⽤性，P（Partition Tolerance）表示分区容错性，CAP理论指出在⽬前的硬件 条件下，⼀个分布式系统是必须要保证分区容错性的，⽽在这个前提下，分布式系统要么保证CP，要么 保证AP，⽆法同时保证CAP。
分区容错性表示，⼀个系统虽然是分布式的，但是对外看上去应该是⼀个整体，不能由于分布式系统内 部的某个结点挂点，或⽹络出现了故障，⽽导致系统对外出现异常。所以，对于分布式系统⽽⾔是⼀定 要保证分区容错性的。
强⼀致性表示，⼀个分布式系统中各个结点之间能及时的同步数据，在数据同步过程中，是不能对外提 供服务的，不然就会造成数据不⼀致，所以强⼀致性和可⽤性是不能同时满⾜的。
可⽤性表示，⼀个分布式系统对外要保证可⽤。

82.什么是BASE理论

由于不能同时满⾜CAP，所以出现了BASE理论：
1. BA：Basically Available，表示基本可⽤，表示可以允许⼀定程度的不可⽤，⽐如由于系统故障， 请求时间变⻓，或者由于系统故障导致部分⾮核⼼功能不可⽤，都是允许的
2. S：Soft state：表示分布式系统可以处于⼀种中间状态，⽐如数据正在同步
3. E：Eventually consistent，表示最终⼀致性，不要求分布式系统数据实时达到⼀致，允许在经过⼀段时间后再达到⼀致，在达到⼀致过程中，系统也是可⽤的

83.什么是RPC

RPC，表示远程过程调⽤，对于Java这种⾯试对象语⾔，也可以理解为远程⽅法调⽤，RPC调⽤和 HTTP调⽤是有区别的，RPC表示的是⼀种调⽤远程⽅法的⽅式，可以使⽤HTTP协议、或直接基于TCP 协议来实现RPC，在Java中，我们可以通过直接使⽤某个服务接⼝的代理对象来执⾏⽅法，⽽底层则通 过构造HTTP请求来调⽤远端的⽅法，所以，有⼀种说法是RPC协议是HTTP协议之上的⼀种协议，也是可以理解的。

84.分布式ID是什么？有哪些解决⽅案？

在开发中，我们通常会需要⼀个唯⼀ID来标识数据，如果是单体架构，我们可以通过数据库的主键，或 直接在内存中维护⼀个⾃增数字来作为ID都是可以的，但对于⼀个分布式系统，就会有可能会出现ID冲突，此时有以下解决⽅案：
1. uuid，这种⽅案复杂度最低，但是会影响存储空间和性能
2. 利⽤单机数据库的⾃增主键，作为分布式ID的⽣成器，复杂度适中，ID⻓度较之uuid更短，但是受 到单机数据库性能的限制，并发量⼤的时候，此⽅案也不是最优⽅案
3. 利⽤redis、zookeeper的特性来⽣成id，⽐如redis的⾃增命令、zookeeper的顺序节点，这种⽅案 和单机数据库(mysql)相⽐，性能有所提⾼，可以适当选⽤
4. 雪花算法，⼀切问题如果能直接⽤算法解决，那就是最合适的，利⽤雪花算法也可以⽣成分布式
ID，底层原理就是通过某台机器在某⼀毫秒内对某⼀个数字⾃增，这种⽅案也能保证分布式架构中
的系统id唯⼀，但是只能保证趋势递增。业界存在tinyid、leaf等开源中间件实现了雪花算法。

85.分布式锁的使⽤场景是什么？有哪些实现⽅案？

在单体架构中，多个线程都是属于同⼀个进程的，所以在线程并发执⾏时，遇到资源竞争时，可以利⽤ ReentrantLock、synchronized等技术来作为锁，来控制共享资源的使⽤。
⽽在分布式架构中，多个线程是可能处于不同进程中的，⽽这些线程并发执⾏遇到资源竞争时，利⽤ ReentrantLock、synchronized等技术是没办法来控制多个进程中的线程的，所以需要分布式锁，意思就是，需要⼀个分布式锁⽣成器，分布式系统中的应⽤程序都可以来使⽤这个⽣成器所提供的锁，从⽽达到多个进程中的线程使⽤同⼀把锁。
⽬前主流的分布式锁的实现⽅案有两种：
1. zookeeper：利⽤的是zookeeper的临时节点、顺序节点、watch机制来实现的，zookeeper分布式 锁的特点是⾼⼀致性，因为zookeeper保证的是CP，所以由它实现的分布式锁更可靠，不会出现混 乱
2. redis：利⽤redis的setnx、lua脚本、消费订阅等机制来实现的，redis分布式锁的特点是⾼可⽤， 因为redis保证的是AP，所以由它实现的分布式锁可能不可靠，不稳定（⼀旦redis中的数据出现了不⼀致），可能会出现多个客户端同时加到锁的情况

86.什么是分布式事务？有哪些实现⽅案？

在分布式系统中，⼀次业务处理可能需要多个应⽤来实现，⽐如⽤户发送⼀次下单请求，就涉及到订单 系统创建订单、库存系统减库存，⽽对于⼀次下单，订单创建与减库存应该是要同时成功或同时失败 的，但在分布式系统中，如果不做处理，就很有可能出现订单创建成功，但是减库存失败，那么解决这 类问题，就需要⽤到分布式事务。常⽤解决⽅案有：
1. 本地消息表：创建订单时，将减库存消息加⼊在本地事务中，⼀起提交到数据库存⼊本地消息表， 然后调⽤库存系统，如果调⽤成功则修改本地消息状态为成功，如果调⽤库存系统失败，则由后台 定时任务从本地消息表中取出未成功的消息，重试调⽤库存系统
2. 消息队列：⽬前RocketMQ中⽀持事务消息，它的⼯作原理是：
        a. ⽣产者订单系统先发送⼀条half消息到Broker，half消息对消费者⽽⾔是不可⻅的
        b. 再创建订单，根据创建订单成功与否，向Broker发送commit或rollback
        c. 并且⽣产者订单系统还可以提供Broker回调接⼝，当Broker发现⼀段时间half消息没有收到任 何操作命令，则会主动调此接⼝来查询订单是否创建成功
        d. ⼀旦half消息commit了，消费者库存系统就会来消费，如果消费成功，则消息销毁，分布式事 务成功结束
        e. 如果消费失败，则根据重试策略进⾏重试，最后还失败则进⼊死信队列，等待进⼀步处理
3. Seata：阿⾥开源的分布式事务框架，⽀持AT、TCC等多种模式，底层都是基于两阶段提交理论来 实现的

87.负载均衡算法有哪些

1、轮询法：将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每⼀台服务器，⽽不关⼼服 务器实际的连接数和当前的系统负载。
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