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秒杀项目常见面试题

秒杀项目常见面试题

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0、介绍一下你的项目?

为什么做这个项目?

希望将过去所学的一些知识做一个系统的深入理解。秒杀项目运用场景多,涉及的问题与中间件较为复杂,更有利于对web服务的深入学习。

详细过程?

本项目主要是为了模拟一种高并发的场景,请求到达nginx后首先经由负载轮询策略到达某一台服务器中(后端部署了两台服务器)。为了解决秒杀场景下的入口大流量、瞬时高并发问题。引入了redis作为缓存中间件,主要作用是缓存预热、预减库存等等。引入秒杀令牌与秒杀大闸机制来解决了入口大流量问题。引入线程池技术来解决了浪涌(高并发)问题。

1、秒杀中如何处理超卖问题?(网易)(百度)(美团)(滴滴)(字节)

直接由数据库操作库存的sql语句如下所示。依靠MySQL中的排他锁实现

 update table_prmo set num = num - 1 WHERE id = 1001 and num > 0
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利用redis的单线程特性预减库存处理秒杀超卖问题!!!

  1. 在系统初始化时,将商品以及对应的库存数量预先加载到Redis缓存中;(缓存预热)
  2. 接收到秒杀请求时,在Redis中进行预减库存(decrement),当Redis中的库存不足时,直接返回秒杀失败,否则继续进行第3步;
  3. 将请求放入异步队列中,返回正在排队中;
  4. 服务端异步队列(MQ)将请求出队,出队成功的请求可以生成秒杀订单,减少数据库库存,返回秒杀订单详情。

2、秒杀中如何解决重复下单问题?(网易)

mysql唯一索引(商品索引)+ 分布式锁

3、热点数据失效(缓存击穿)问题如何解决?(网易)(美团)

设置热点数据永远不过期。

4、缓存和数据库数据一致性如何保证?(shopee)(美团)(网易)

  • 使用canal组件实现(canal的原理,模拟MySQL的主从复制机制)

  • 更新数据库后立即删缓存,然后下一次查缓存找不到数据后会再次从数据库同步到缓存。

5、减库存成功了,但是生成订单失败了,该怎办?(shopee)(美团)(华为)

非分布式的系统中使用Spring提供的事务功能即可。

**分布式事务:**将减库存与生成订单操作组合为一个事务。要么一起成功,要么一起失败。

CAP理论(只能保证 CP、AP)、BASE理论(最终一致性,基本可用性、柔性事务)。

分布式事务的两个协议以及几种解决方案:

  1. 全局消息
  2. 基于可靠消息(MQ)的分布式事务
  3. TCC
  4. 最大努力通知

seata分布式事务控制组件。

6、做了什么限流削峰的措施?(字节)(美团)(华为)

秒杀令牌(token)加秒杀大闸限制入口流量。线程池技术限制瞬时并发数。验证码做防刷功能。

7、如何解决客户的恶意下单问题?(shopee)

封IP,nginx中有一个设置,单个IP访问频率和次数多了之后有一个拉黑操作。

8、多机器扣减库存,如何保证它的线程安全的?(shopee)(美团)(华为)

分布式锁。redission客户端实现分布式锁

9、如何去减Redis中的库存?(华为)

decrement API减库存,increment API回增库存。以上的指令都是原子性的。

10、缓存中的数据突然失效,导致请求全部打到了数据库,如何解决?(字节)

典型的缓存雪崩问题,给缓存中的数据的过期时间加随机数。

11、如果项目中的Redis挂掉,如何减轻数据库的压力?(滴滴)(华为)

redis集群,主从模式、哨兵模式、集群模式。

主从模式中:如果主机宕机,使用slave of no one 断开主从关系并且把从机升级为主机。

哨兵模式中:自动监控master / slave的运行状态,基本原理是:心跳机制+投票裁决。

每个sentinel会向其它sentinel、master、slave定时发送消息(哨兵定期给主或者从和slave发送ping包(IP:port),正常则响应pong,ping和pong就叫心跳机制),以确认对方是否“活”着,如果发现对方在指定时间(可配置)内未回应,则暂时认为对方已挂(所谓的“主观认为宕机” Subjective Down,简称SDOWN)。

若master被判断死亡之后,通过选举算法,从剩下的slave节点中选一台升级为master。并自动修改相关配置。

12、页面静态化

那就把能提前放入cdn服务器的东西都放进去,反正把所有能提升效率的步骤都做一下,减少真正秒杀时候服务器的压力。

13、秒杀系统面临的问题有哪些?(滴滴)(华为)(字节)(美团)

  1. 高并发
  2. 超卖、重复卖问题
  3. 脚本恶意请求
  4. 数据库扛不住
  5. 加了缓存之后的缓存三大问题(击穿、穿透、雪崩)

14、秒杀系统设计?

在这里插入图片描述

1、nginx做一个动静分离以及负载均衡

2、redis缓存预热、预减库存

3、MQ异步下单

15、分布式会话问题?(顺丰科技)(网易)(美团)

token+redis解决分布式会话问题。

Token是服务端生成的一串字符串,作为客户端进行请求的一个令牌,当第一次登录后,服务器生成一个userToken便将此Token返回给客户端,存入cookie中保存,以后客户端只需带上这个userToken前来请求数据即可,无需再次带上用户名和密码。二次登录时,只需要去redis中获取对应token的value,验证用户信息即可。

// 用户第一次登录时,经过相关信息的验证后将对应的登录信息以及凭证(token)存入reids中
String uuid = UUID.rondom().toString();
redisTemplate.opsForValue().set(uuid, userModel);
// token下发到客户端存入cookie中进行保存

// 再次登录时cookie携带着token到redis中找到对应的value不为空,表示该用户已经登陆过了,如果查询结果为空,则让该用户重新登陆,然后将用户信息保存到redis中。
// 一般设置一个过期时间,表示的就是多久后用户的登录态就失效了。
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16、线程池的执行过程?(美团)(滴滴)

先说一下核心参数:

  • corePoolSize: 线程池核心线程数最大值
  • maximumPoolSize: 线程池最大线程数大小
  • keepAliveTime: 线程池中非核心线程空闲的存活时间大小
  • unit: 线程空闲存活时间的单位
  • workQueue: 存放任务的阻塞队列
  • threadFactory: 用于设置创建线程的工厂,可以给创建的线程设置有意义的名字,可方便排查问题。
  • handler: 线城池的饱和策略事件,主要有四种类型。

一个任务进来,先判断当前线程池中的核心线程数是否小于corePoolSize。小于的话会直接创建一个核心线程去提交业务。如果核心线程数达到限制,那么接下来的任务会被放入阻塞队列中排队等待执行。当核心线程数达到限制且阻塞队列已满,开始创建非核心线程来执行阻塞队列中的 业务。当线程数达到了maximumPoolSize且阻塞队列已满,那么会采用拒绝策略处理后来的业务。

17、你项目中难的难点是什么?(字节)(百度)(平安科技)(新浪)

一、限流、削峰部分的设计。

入口大流量限制

例如有10W用户来抢购10件商品,我们只放100个用户进来。

采取发放令牌机制(控制流量),根据商品id和一串uuid产生一个令牌存入redis中同时引入了秒杀大闸,目的是流量控制,比如当前活动商品只有100件,我们就发放500个令牌,秒杀前会先发放令牌,令牌发放完则把后来的用户挡在这一层之外,控制了流量。

获取令牌后会对比redis中用户产生的令牌,对比成功才可以购买商品

// 设置秒杀大闸
redistemplate.opsForValue().set("door_count"+promoId, itemModel.getStock()*5)
// 发放令牌时,先去redis获取当前大闸剩余令牌数
int dazha = redistemplate.opsForValue().get("door_count"+promoId)
    if (dazha <= 0) {
        // 抛出一个异常
        throw new exception;
    }else {
        String tocken = UUIDUtils.getUUID()+promoId;
        // 用户只有拥有这个token才有资格下单
        redistemplate.opsForValue().set(userToken, token);
    }
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高并发流量的限制(泄洪):利用线程池技术,维护一个具有固定线程数的线程池。每次只放固定多用户访问服务,其他用户排队。另外一种实现方式就是J.U.C包中的信号量(Semaphore)机制。可以有效的限制线程的进入。

二、用户登录的问题(分布式会话)

做完了分布式扩展之后,发现有时候已经登录过了但是系统仍然会提示去登录,后来经过查资料发现是cookie和session的问题。然后通过设置cookie跨域分享以及利用redis存储token信息得以解决。

18、项目中Redis都做了些什么?

  1. 作为缓存中间件提升系统性能
  2. 预减库存,防止超卖功能实现
  3. redis设置热点数据永不过期

19、项目中ActiveMQ都做了什么?

  1. 作为异步下单的中间件,利用队列排队下单缓解数据库的并发压力。

20、线程池技术中核心线程数的取值有经验值吗?(美团)(滴滴)

CPU密集型业务:N+1

IO密集型业务:2N+1

21、TPS提升了多少?(美团)

基础架构下的tps是200

经过做动静分离、nginx反向代理并做了分布式扩展、引入redis中间件后达到了2500 tps。

22、nginx的负载均衡策略?(字节)(顺丰科技)(大华)(跟谁学)(有赞)

轮询、权重、IP_hash、最少连接。

23、项目架构说一下?

24、引导用户去到降级页面什么意思?(字节)

25、redis缓存与mysql的数据一致性问题?(美团)

26、一个人同时用电脑和手机去抢购商品,会颁发几个token?(美团)

首先多台设备登录属于SSO问题,用户登录一端之后另外一端可以通过扫码等形式登录。虽然用户登录了多台设备,但是用户名是一样的。为用户办法的token是相同的。我们为一个用户只会颁发一个token。

27、如何利用线程池实现了流量削峰?

设置最大线程数来限制浪涌流量

28、线程池的拒绝策略能详细说一下吗?(美团)

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy://丢弃任务并抛出RejectedExecutionException异常。
DiscardPolicy://丢弃任务,但是不抛出异常。
DiscardOldestPolicy://丢弃队列最前面的任务,然后重新提交被拒绝的任务
CallerRunsPolicy://由调用线程(提交任务的线程)处理该任务
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29、被线程池拒绝掉的那部分用户的秒杀令牌还有效吗?(美团)

无效,会从redis中删除,

30、线程池中阻塞队列的大小设置为多少合适?(美团)

设置为秒杀商品的个数减去核心线程数最合适。

31、项目上线之后想看JVM的GC情况在Linux中用什么命令?(美团)

jstat -gc vmid count
jstat -gc 12538 5000 // 表示将12538进程对应的Java进程的GC情况,每5秒打印一次
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32、你做这个项目有什么预期吗?(美团)

33、秒杀令牌(token)每秒钟生成多少个?(美团)

跟随用户的请求会动态变化,令牌桶机制可以控制每秒生成令牌的个数。

34、能不能详细描述一下使用MQ异步减redis与MySQL库存的过程?(美团)

redis中库存减成功后,生成一条消息包含了商品信息、用户信息消息由MQ的生产者生产,经由queue模式发送给消费方,即订单生成的业务模块,在该模块会消费这条消息,根据其中的信息进行订单的生成,以及数据库的修改操作。

35、做到了什么程度、库存量与并发度是多少?(美团)

TPS:单机2000
QPS:

36、MySQL中的表是怎么设计的?(美团)(字节)

item表、item_stock表、order表、用户信息表、

37、假设现在你的项目需要多人协作,有没有好的办法做一个协调?(美团)(华为)

38、如何只使用MySQL保证商品没有超卖?(大华)

将查库存、减库存两个sql语句作为一个事务进行控制,保证每一个库存只能被一个用户消费。两条语句都执行成功进行事务提交,否则回滚。但这样会导致并发很低。但也没办法。

39、数据库改库存的SQL?(美团)

update table set stock = stock-1 where prom_id = ? and stock > 1;
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40、如何防止用户一直点击下单按钮?(华为)

**前端限制:**一次点击之后按钮置灰几秒钟。

**后端限制:**由于秒杀令牌的设置,用户的一个下单请求会先判断用户当前是否已经持有令牌了,因为用户全局只能获取一次令牌,然后存入到Redis缓存中。用户有令牌的话直接返回 “正在抢购中”。
,否则回滚。但这样会导致并发很低。但也没办法。

39、数据库改库存的SQL?(美团)

update table set stock = stock-1 where prom_id = ? and stock > 1;
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40、如何防止用户一直点击下单按钮?(华为)

**前端限制:**一次点击之后按钮置灰几秒钟。

**后端限制:**由于秒杀令牌的设置,用户的一个下单请求会先判断用户当前是否已经持有令牌了,因为用户全局只能获取一次令牌,然后存入到Redis缓存中。用户有令牌的话直接返回 “正在抢购中”。

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