2025Java面试题超详细整理《微服务篇》

最新推荐文章于 2025-05-06 16:00:46 发布

我不是码农，

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文章标签：微服务 wpf 架构 sql 数据库 redis android

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微服务框架是将某个应用程序开发划分为许多独立小型服务，实现敏捷开发和部署，这些服务一般围绕业务规则进行构建，可以用不同的语言开发，使用不同的数据存储，最终使得每个服务运行在自己的行程中。并且它们之间采用轻量级通信机制进行通信。

微服务的特点：

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缺点：

可用性降低：微服务之间通过远程调用实现协作，而远程调用相对来说不稳定，需要用有效的方案来解决处理。
分布式事务困难：当一个用户请求的业务设计多个微服务时，需要解决保障数据的一致性的问题
全能对象（God Classes）阻止业务拆分，每个业务都有可能存在一个或多个全能对象，比如说商城项目中的订单对象，它几乎会涉及电商应用中的每一个业务，阻止你进行业务拆分

在这里插入图片描述

集中式架构（ORM）	垂直拆分（MVC）	分布式服务（RPC）
程序被放到一起，然后发布到一台服务器上	应用拆分成互不干扰的几个应用，以提升效率、分散流量压力	将核心业务以及公共应用程序抽取出来，作为一个稳定的服务中心
耦合度高，开发维护困难，无法水平扩展，单点容错率低，并发能力差	系统拆分分担的流量，解决了并发问题，可以针对不同模块进行优化方便水平扩展，但是代码量大，系统可靠性差，开发维护困难切成本高，不易团队合作	将基础服务进行了抽取，系统间相互调用，提高了代码复用和开发效率，但是：服务配置困难，服务间的依赖关系复杂，可能出现小服务资源浪费等问题

Consistency(一致性)：更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同数据完全一致。对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
Availability(可用性)：即服务一直可用，而且是正常晌应时间。系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。
Partition Tolerance（分区容错性）：分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，对于用户而言并没有什么体验上的影响。

CP（高可用）和AP：分区容错是必须保证的，当发生网络分区的时候，如果要继续服务，那么强一致性和可用性只能二选一。
在这里插入图片描述

BASE是 Basically Available（基本可用）、 Soft state（状态）和 Eventually consistent（最终一致性）

BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP
定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点
采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

基本可用
①晌应时间上的损失：正常情况下，处理用户请求需要0.55返回结果，但是由于系统出现故障，处理用户请求的时间变为3s。
②系统功能上的损失：正常情况下，用户可以使用系统的全部功能，但是由于系统访问量突然剧增，系统的部分非核心功能无法使用
软状态：数据同步允许一定的延迟
最终一致性：系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终能够达到个一致的状态,不要求实时