Java微服务 面试题_java微服务面试

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1. Nginx是一个轻量级、高性能、稳定性高、并发性强的HTTP和反向代理服务器。
2. Vue

V-cloak：防止页面加载时出现闪烁问题

v-text：将数据填充到标签中。

v-html：在v-text的基础上，还可以讲html片段填充到标签中。不能用在用户提交上

v-pre：显示原始信息，跳过编译过程（这个元素和它的子元素）

v-once：执行一次性的插值（当数据改变时，插值处的内容不会继续更新）

v-model：一个指令，限制在<input><select><textatea>components中使用

双向数据绑定：当数据发生改变时，视图也就发生变化；

              当视图发生变化时，数据也会跟着同步变化。

1. 单体应用架构

项目所有功能模块放在一个工程中编码、编译、打包部署在一个tomcat容器中。

简单实用、便于维护、成本低。

优点：高效开发、架构简单、易于测试、易于部署。

缺点：可靠性差、复杂性高、扩展能力受限。

1. 垂直应用架构

为了业务之间互不影响，提高效率、减少组件之间的依赖。

优点：流量分担解决并发问题；

      可以针对不同模块进行优化；

      方便水平扩展、负载均衡、容错率高；

      系统间相互独立，互不影响，业务迭代更高效。

缺点：服务之间相互调用，端口发生改变得手动改变；

      搭建集群之后，实现负载均衡比较复杂；

      服务之间调用方式不统一；

      服务监控不到位。

1. SOA应用架构

Dubbo 高性能、轻量级的开源java RPC框架，可以和Spring框架无缝集成。

核心功能：面向接口的远程方法调用；

          智能容错和负载均衡；

          服务自动注册和发现。

优点：分布式、松耦合、扩展灵活、可重用。

缺点：服务抽取力度较大，服务调用方和提供耦合度较高。

1. 微服务应用架构

拆分粒度更小，服务更独立。微小、独立、轻量级通信。

重点：业务需要彻底组件化服务化。

优点：

     微小，便于特定服务的聚焦，解耦、便于实施敏捷开发。

     便于重用和模块之间的组装

     独立，松耦合，不同的微服务可以使用不同的语言开发。

     更容易引进新的技术。

缺点：

     分布式复杂难以管理。

     分布式链路跟踪难。

1. 服务注册与服务发现。

服务注册：提供者将所提供服务的信息（服务器IP和端口、访问协议）

服务发现：消费者从中获取到服务列表。

1. 负载均衡

将请求压力分配到多个服务器，以提高服务的性能、可靠性。

1. 熔断

短路保护。牺牲局部，保全整体。

断路器负责监控服务之间的调用情况，连续多次失败进行熔断保护。

1. 链路追踪

对一次请求涉及的多个服务链路进行日志记录、性能监控。

1. API网关

负责转发所有外来请求

1. 配置中心

提供了统一的配置信息管理服务，可以实时通知各个服务获取最新的配置信息。

16、SpringCloud

Spring Cloud并没有重复制造轮子，它只是将目前各家公司开发的比较成熟、经得起实际考验的服务框架组合起来，通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理，最终给开发者留出了一套简单易懂、易部署和易维护的分布式系统开发工具包。

解决的问题：微服务架构中的服务注册发现问题、网络问题（比如熔断场景）、统一认证安全授权问题、负载均衡问题、链路追踪等问题。

16、核心组件：

注册中心：Eureka

客户端负载均衡：Ribbon

熔断器：Hystrix

网关：Zuul

配置中心：Config

服务调用：Feign

消息驱动：Stream

链路追踪：Sleuth

1. SpringCloud和SpringBoot的关系

SpringCloud只是利用了SpringBoot的特点，让我们能够快速的实现微服务组件开发。

1. Eureka工作原理

Eureka：服务注册中心（可以是一个集群），对外暴露自己的地址。

提供者：启动后向Eureka注册自己信息（地址，提供的服务）

消费者：向Eureka订阅服务，Eureka会将对应服务的读物列表发送给消费者，定        期更更新。

心跳（续约）：提供者定期通过http方式向Eureka定期通过http方式向Eureka刷新自己的状态。

1. 服务注册

服务提供者在启动时，会向Eureka Server 发起一次请求，将自己注册到Eureka注册中心去。

1. 服务续约

注册服务之后，服务提供者维持一个心跳（30s定时向Eureka Server 发送请求）

1. 失效剔除

服务提供者不一定正常下线，可能内存溢出、网络故障等，Eureka Server 将是小的服务剔除服务列表，开启定时任务，每60s对失效服务进行一次剔除。

1. 自我保护

服务未按时心跳，因为网络原因，Eureka 将当前实例的注册信息保护起来，不允许剔除。有效的保证了大多数服务依然可用。

1. 负载均衡分类

服务器：（Nginx、F5）请求到服务器，由负载均衡根据一定的算法，将请求路由到目标服务器处理。

客户端：（Ribbon）消费者客户端会有一个服务器列表，调用方法在请求前通过一定的负载均衡算法选择一个服务器访问，负载均衡算法是在请求客户端进行的。

1. Ribbon支持的负载均衡算法

1. 轮询策略
2. 随机策略
3. 重试策略
4. 最小连接数策略
5. 可用过略策略
6. 区域权衡策略

25、服务器雪崩

一种因“服务提供者不可用”导致“服务调用这不可用”，并将不可用逐渐扩大的现象。

形成原因：

1. 服务提供者不可用（硬件故障、程序bug、缓存击穿、用户大量请求）
2. 重试加大请求流量（用户重试、代码逻辑重试）
3. 服务调者不可用（同步等待造成的资源耗尽）

解决方案：

1. 服务器熔断
2. 服务降级
3. 服务限流

1. Hystrix熔断器

一个延迟和容错库，用于隔离访问远程系统、服务或者第三方库，防止级联失败，提升系统的可用性与容错性。

1. 包裹请求
2. 跳闸机制
3. 资源隔离
4. 监控
5. 回退机制
6. 自我修复

1. Feign

轻量级HTTP服务客户端（发送请求、远程调用）。

本质：封装了Http调用流程，更符合面向接口化的编程习惯，类似于Dubbo的服务调用。

对熔断的支持：

客户端工程配置文件中开启支持，超时时长设置。

1. 开启Hystrix后，Feign中的方法进行一个管理，一旦出问题就进入对应的回退逻辑处理。
2. 当有两个超时时间设置，熔断的时候根据两个时间的最小值进行。

1. Gateway的作用

网关：建权、路由、导航

1. Gateway的工作流程

 30、Gateway的路由规则

 31、Gateway的过滤使用、

GlobalFilter全局过滤器是程序员使用比较多的过滤器，可以在过滤器中完成鉴权、流量控制、IP黑白名单、权限控制、日志监控等。 

SCA阿里开源组件

32、Nacos：更易于构建原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。

33、Sentinel：把流量作为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务器稳定。

34、RocketMQ：分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息分布与订阅服务。

使用场景/好处：

1. 异步处理：注册后，发送注册短信。注册完成时，提交任务到MQ，发送模块并行获取MQ中的任务。
2. 系统解耦：完成注册，再加一个发送邮件，只需要新增邮件模块，从MQ中读取任务即可，无修改注册的模块。
3. 流量肖锋：秒杀、抢购等。用户的请求写入MQ，超过MQ最大长度丢弃请求。
4. 日志处理：日志采集方收集日志写入kafka消息队列中，处理方订阅并消费kafka队列中的日志数据。
5. 消息通讯：点对点或者订阅发布模式，通过消息进行通讯。

特点：（1）可靠性。

1. 灵活的路由：通过交换器来路由消息，针对复杂的路由功能，可以将多个交换器绑定在一起。
2. 扩展性：多个RocketMQ节点可以组成一个集群。
3. 高可用性：队列可以在机器上设置镜像，使得部分节点出问题的时候下队列仍然可以使用。
4. 多种协议：除了支持原生AMQP协议，还支持STOMP、MQTT等多种中间件协议。
5. 多种语言：客户端，几乎支持所有常用语言
6. 管理界面：提供了一个易用的用户界面，可监控和管理消息、集、群中的节点。
7. 令插件机制：提功了许多插件，已实现多方面进行扩展吗，也可自己编写插件。

1. RabbitMQ基本概念

Broker:消息队列服务器实体。

Exchange：消息交换机，指定消息什么规则，路由到哪个队列。

Queue：消息队列载体。

1. 常用的MQ

1. ActiveMQ：支持万级的吞吐量，较成熟完善；
2. RabbitMQ：延时低，微妙级延时，
3. RocketMQ：阿里维护的消息中间件，可以达到十万级的吞吐量，支持分布式事务。
4. Kafka：阿里维护的消息中间件，可以达到十万级的吞吐量，支持分布式事务。

1. AMQP三层协议

1. ElasticSearch

简称ES，一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近乎实时存储数据、检索数据。

概述：面向文档，可以存储整个对象或文档。还可以检索每个文档的内容，对文档进行索引、搜索、排序、过滤。

1. 应用案例：GitHub、维基百科、百度、新浪、阿里
2. 核心概念

1. index索引：一个拥有相似特征的文档集合。--相当于MySQL数据库
2. Type类型：索引的一个逻辑上的分类/分区。--相当于MySQL表
3. Filed字段：--相当于MySQL表的字段
4. Mapping映射：处理数据的方式和规则方面的限制。--相当于数据库中创建表的过程，给表设置主外键
5. Document文档：一个可以被索引到的基础单元。--数据库中的一条数据
6. Cluster集群：一个或多个集群组织在一起，共同持有整个的数据。
7. Node节点：一个节点是集群中的服务器。
8. Shards&Replicas分片和复制：

分片：将索引划分成多份，可以放置在集群任何节点上。1、允许水平分割/扩展内容数量；2、允许在分片上进行分布式、并行。

复制：创建分片的一份或多份拷贝。1、在分片/节点失败的情况下，提高了高可用性；2、搜索可以在所有复制上运行；3、分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。4、复制数量可以在之后动态改变，分片数量事后不能再改变。

1. 分库分表

作用：缓解单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈。

方式：垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表。

垂直拆分原则：（1）不常用的字段单独放一张表。

             （2）text、blob等大字段拆分放在附表。

             （3）经常组合查询的列放在同一张表中。

1. 垂直分库

按照业务进行分类，分不到不同的数据库上，每个库可以放在不同的数据库上（专库专用）。

好处：（1）业务层面解耦

     （2）对不同的业务数据进行分级管理、维护、监控、扩展。

     （3）高并发场景下，提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈。

1. 水平分库

把同一张表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。

好处：解决了单库大数据，高并发的性能瓶颈，提高了系统的稳定性和可用性。

1. 垂直分表

将一个表按照字段分成多表，每个表存储一部分字段。

好处：（1）避免IO争抢，减少锁表的几率。

     （2）充分发挥热门数据的操作效率。

1. 水平分表

在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。

好处：优化单一表数据量过大而产生的性能问题，避免IO争抢，减少锁表的几率。

1. Sharing-JDBC

当当网研发的开源分布式数据库中间件。