电商项目常见面试题
什么是负载均衡高可用
nginx作为负载均衡器，所有请求都到了nginx，可见nginx处于非常重点的位置，如果nginx服务器宕机后端web服务将无法提供服务，影响严重。
为了屏蔽负载均衡服务器的宕机，需要建立一个备份机。主服务器和备份机上都运行高可用（High Availability）监控程序，通过传送诸如“I am alive”这样的信息来监控对方的运行状况。当备份机不能在一定的时间内收到这样的信息时，它就接管主服务器的服务IP并继续提供负载均衡服务；当备份管理器又从主管理器收到“I am alive”这样的信息时，它就释放服务IP地址，这样的主服务器就开始再次提供负载均衡服务。
什么是FastDFS
FastDFS是用c语言编写的一款开源的分布式文件系统。FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。
（搜索）
solr怎么设置搜索结果排名靠前（得分）？
可以设置文档中域的boost值，boost值越高计算出来的相关度得分就越高，排名也就越靠前。此方法可以把热点商品或者是推广商品的排名提高。
elsticsearch
1、elasticsearch了解多少，说说你们公司es的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。
解答：
如实结合自己的实践场景回答即可。
比如：ES集群架构13个节点，索引根据通道不同共20+索引，根据日期，每日递增20+，索引：10分片，每日递增1亿+数据，
每个通道每天索引大小控制：150GB之内。
仅索引层面调优手段：
1.1、设计阶段调优
1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过roll over API滚动索引；
2）使用别名进行索引管理；
3）每天凌晨定时对索引做force_merge操作，以释放空间；
4）采取冷热分离机制，热数据存储到SSD，提高检索效率；冷数据定期进行shrink操作，以缩减存储；
5）采取curator进行索引的生命周期管理；
6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；
7）Mapping阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。 …
1.2、写入调优
1）写入前副本数设置为0；
2）写入前关闭refresh_interval设置为-1，禁用刷新机制；
3）写入过程中：采取bulk批量写入；
4）写入后恢复副本数和刷新间隔；
5）尽量使用自动生成的id。
1.3、查询调优
1）禁用wildcard；
2）禁用批量terms（成百上千的场景）；
3）充分利用倒排索引机制，能keyword类型尽量keyword；
4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；
5）设置合理的路由机制。
2、elasticsearch的倒排索引是什么？
面试官：想了解你对基础概念的认知。
解答：通俗解释一下就可以。
传统的我们的检索是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。
而倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，这种词典+映射表即为倒排索引。
有了倒排索引，就能实现o（1）时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。
学术的解答方式：
倒排索引，相反于一篇文章包含了哪些词，它从词出发，记载了这个词在哪些文档中出现过，由两部分组成——词典和倒排表。
加分项：倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。
lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是FST。FST有两个优点：
1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2）查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。
3、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署？
面试官：想了解大数据量的运维能力。
解答：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户检索或者其他业务受到影响。
如何调优，正如问题1所说，这里细化一下：
4、elasticsearch是如何实现master选举的？
解答：
前置前提：
1）只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。
2）最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。
这个我看了各种网上分析的版本和源码分析的书籍，云里雾里。
核对了一下代码，核心入口为findMaster，选择主节点成功返回对应Master，否则返回null。选举流程大致描述如下：
第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml设置的值discovery.zen.minimum_master_nodes；
第二步：比较：先判定是否具备master资格，具备候选主节点资格的优先返回；若两节点都为候选主节点，则id小的值会主节点。注意这里的id为string类型。
5、详细描述一下Elasticsearch搜索的过程？
面试官：想了解ES搜索的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答：
搜索拆解为“query then fetch” 两个阶段。
query阶段的目的：定位到位置，但不取。
步骤拆解如下：
1）假设一个索引数据有5主+1副本 共10分片，一次请求会命中（主或者副本分片中）的一个。
2）每个分片在本地进行查询，结果返回到本地有序的优先队列中。
3）第2）步骤的结果发送到协调节点，协调节点产生一个全局的排序列表。
fetch阶段的目的：取数据。
路由节点获取所有文档，返回给客户端。
6、Elasticsearch在部署时，对Linux的设置有哪些优化方法？
面试官：想了解对ES集群的运维能力。
解答：
1）关闭缓存swap;
2）堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;
3)设置最大文件句柄数；
4）线程池+队列大小根据业务需要做调整；
5）磁盘存储raid方式——存储有条件使用RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。
7、lucence内部结构是什么？
解答：
Lucene是有索引和搜索的两个过程，包含索引创建，索引，搜索三个要点。可以基于这个脉络展开一些。
什么是sso系统
单点登录是在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。
登录的处理流程：
1、登录页面提交用户名密码。
2、登录成功后生成token。Token相当于原来的jsessionid，字符串，可以使用uuid。
3、把用户信息保存到redis。Key就是token，value就是TbUser对象转换成json。
4、使用String类型保存Session信息。可以使用“前缀:token”为key
5、设置key的过期时间。模拟Session的过期时间。一般半个小时。
6、把token写入cookie中。
如何判断是否登录
1.从cookie中取token
2.取不到未登录
3.取到token，到redis中查询token是否过期
4.如果过期，为登录状态
5.没有过期，登录状态
实现购车商品数据同步
1、要求用户登录。
2、把购物车商品列表保存到数据库中。推荐使用redis。
3、Key：用户id，value：购车商品列表。推荐使用hash，hash的field：商品id，value：商品信息。
4、在用户未登录情况下写cookie。当用户登录后，访问购物车列表时，
a)把cookie中的数据同步到redis。
b)把cookie中的数据删除
c)展示购物车列表时以redis为准。
d)如果redis中有数据cookie中也有数据，需要做数据合并。相同商品数量相加，不同商品添加一个新商品。
5、如果用户登录状态，展示购物车列表以redis为准。如果未登录，以cookie为准。
浏览器跨域问题
跨域是指从一个域名的网页去请求另一个域名的资源。浏览器出于安全的考虑，不允许不同源的请求
JSONP解决AJAX跨域问题：
JSONP是服务器与客户端跨源通信的常用方法。最大特点就是简单适用，老式浏览器全部支持，服务器改造非常小。
它的基本思想是，网页通过添加一个