2020 Java面试题最新(八微服务篇)

伴随着万物互联的时代的到来,现在众多公司都做分布式 微服务架构,所以面试中对于这些微服务的问题一定会问到

我个人和身边朋友没有太多的微服务方面的面试经验吧,所以总结的有不足的希望大家多多指出,我也好纠正,帮助大家,帮助更多的朋友

1.说说前后端分离是如何做的

在前后端分离架构中，后端只需要负责按照约定的数据格式向前端提供可调用的 API 服务即可。前后端之间通过 HTTP 请求进行交互，前端获取到数据后，进行页面的组装和渲染，最终返回给浏览器

2.如何解决跨域

跨域，指的是浏览器不能执行其他网站的脚本。它是由浏览器的同源策略造成的，是浏览器对 JavaScript 施加的安全限制

什么是同源？

所谓同源是指，域名，协议，端口均相同

• http://www.baidu.com --> http://admin.baidu.com 跨域
• http://www.baidu.com --> http://www.baidu.com 非跨域
• http://www.baidu.com --> http://www.baidu.com:8080 跨域
• http://www.baidu.com --> https://www.baidu.com 跨域

使用 CORS（跨资源共享）解决跨域问题

CORS 是一个 W3C 标准，全称是"跨域资源共享"（Cross-origin resource sharing）。它允许浏览器向跨源服务器，发出 XMLHttpRequest 请求，从而克服了 AJAX 只能同源使用的限制。

CORS 需要浏览器和服务器同时支持。目前，所有浏览器都支持该功能，IE 浏览器不能低于 IE10

整个 CORS 通信过程，都是浏览器自动完成，不需要用户参与。对于开发者来说，CORS 通信与同源的 AJAX 通信没有差别，代码完全一样。浏览器一旦发现 AJAX 请求跨源，就会自动添加一些附加的头信息，有时还会多出一次附加的请求，但用户不会有感觉

因此，实现 CORS 通信的关键是服务器。只要服务器实现了 CORS 接口，就可以跨源通信

CORS 与 JSONP 的比较

CORS 与 JSONP 的使用目的相同，但是比 JSONP 更强大。

JSONP 只支持 GET 请求，CORS 支持所有类型的 HTTP 请求。JSONP 的优势在于支持老式浏览器，以及可以向不支持 CORS 的网站请求数据

3.微服务哪些框架

Dubbo

是阿里巴巴服务化治理的核心框架，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。阿里巴巴近几年对开源社区的贡献不论在国内还是国外都是引人注目的，比如：JStorm 捐赠给 Apache 并加入 Apache 基金会等，为中国互联网人争足了面子，使得阿里巴巴在国人眼里已经从电商升级为一家科技公司了

Spring Cloud

从命名我们就可以知道，它是 Spring Source 的产物，Spring 社区的强大背书可以说是 Java 企业界最有影响力的组织了，除了 Spring Source 之外，还有 Pivotal 和 Netflix 是其强大的后盾与技术输出。其中 Netflix 开源的整套微服务架构套件是 Spring Cloud 的核心

4.你怎么理解 RPC 框架

首先我们要知道什么是 RPC

RPC 是指远程过程调用，也就是说两台服务器 A，B 一个应用部署在 A 服务器上，想要调用 B 服务器上应用提供的函数或方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据

RPC 是如何通讯的

1.要解决通讯的问题，主要是通过在客户端和服务器之间建立 TCP 连接，远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接，调用结束后就断掉，也可以是长连接，多个远程过程调用共享同一个连接
2.要解决寻址的问题，也就是说，A 服务器上的应用怎么告诉底层的 RPC 框架，如何连接到 B 服务器（如主机或 IP 地址）以及特定的端口，方法的名称是什么，这样才能完成调用。比如基于 Web 服务协议栈的 RPC，就要提供一个 endpoint URI，或者是从 UDDI 服务上查找。如果是 RMI 调用的话，还需要一个 RMI Registry 来注册服务的地址
3.当 A 服务器上的应用发起远程过程调用时，方法的参数需要通过底层的网络协议如 TCP 传递到 B 服务器，由于网络协议是基于二进制的，内存中的参数的值要序列化成二进制的形式，也就是序列化（Serialize）或编组（marshal），通过寻址和传输将序列化的二进制发送给 B 服务器
4.B 服务器收到请求后，需要对参数进行反序列化（序列化的逆操作），恢复为内存中的表达方式，然后找到对应的方法（寻址的一部分）进行本地调用，然后得到返回值
5.返回值还要发送回服务器 A 上的应用，也要经过序列化的方式发送，服务器 A 接到后，再反序列化，恢复为内存中的表达方式，交给 A 服务器上的应用

为什么要用 RPC

就是无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯。由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用

5.说说 RPC 的实现原理

首先需要有处理网络连接通讯的模块，负责连接建立、管理和消息的传输。其次需要有编解码的模块，因为网络通讯都是传输的字节码，需要将我们使用的对象序列化和反序列化。剩下的就是客户端和服务器端的部分，服务器端暴露要开放的服务接口，客户调用服务接口的一个代理实现，这个代理实现负责收集数据、编码并传输给服务器然后等待结果返回

6.说说 Dubbo 的实现原理

Dubbo 作为 RPC 框架，实现的效果就是调用远程的方法就像在本地调用一样。如何做到呢？

1.本地有对远程方法的描述，包括方法名、参数、返回值，在 Dubbo 中是远程和本地使用同样的接口
2.要有对网络通信的封装，要对调用方来说通信细节是完全不可见的，网络通信要做的就是将调用方法的属性通过一定的协议（简单来说就是消息格式）传递到服务端
3.服务端按照协议解析出调用的信息；执行相应的方法；在将方法的返回值通过协议传递给客户端；客户端再解析；在调用方式上又可以分为同步调用和异步调用

7.你怎么理解 RESTful

2000 年，Roy Thomas Fielding 博士在他那篇著名的博士论文《Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures》中提出了几种软件应用的架构风格，REST 作为其中的一种架构风格在这篇论文的第5章中进行了概括性的介绍。

REST 是“REpresentational State Transfer”的缩写，可以翻译成“表现状态转换”，但是在绝大多数场合中我们只说 REST 或者 RESTful。Fielding 在论文中将 REST 定位为“分布式超媒体应用（Distributed Hypermedia System）”的架构风格，它在文中提到一个名为“HATEOAS（Hypermedia as the engine of application state）”的概念。

我们利用一个面向最终用户的 Web 应用来对这个概念进行简单阐述：这里所谓的应用状态（Application State）表示 Web 应用的客户端的状态，简单起见可以理解为会话状态。资源在浏览器中以超媒体的形式呈现，通过点击超媒体中的链接可以获取其它相关的资源或者对当前资源进行相应的处理，获取的资源或者针对资源处理的响应同样以超媒体的形式再次呈现在浏览器上。由此可见，超媒体成为了驱动客户端会话状态的转换的引擎。

借助于超媒体这种特殊的资源呈现方式，应用状态的转换体现为浏览器中呈现资源的转换。如果将超媒体进一步抽象成一般意义上的资源呈现（Representation ）方式，那么应用状态变成了可被呈现的状态（REpresentational State）。应用状态之间的转换就成了可被呈现的状态装换（REpresentational State Transfer），这就是 REST

REST 是一种很笼统的概念，它代表一种架构风格

8.说说 CAP 定理、 BASE 理论

CAP 定理

2000 年 7 月，加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在 ACM PODC 会议上提出 CAP 猜想。2年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了 CAP。之后，CAP 理论正式成为分布式计算领域的公认定理。

CAP 理论为：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项

• 一致性（Consistency）
  一致性指 “all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致

• 可用性（Availability）
  可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间

• 分区容错性（Partition tolerance）
  分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即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

BASE 理论

eBay 的架构师 Dan Pritchett 源于对大规模分布式系统的实践总结，在 ACM 上发表文章提出 BASE 理论，BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，核心思想是即使无法做到强一致性（Strong Consistency，CAP 的一致性就是强一致性），但应用可以采用适合的方式达到最终一致性（Eventual Consitency）

• 基本可用（Basically Available）
  基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。

电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现

• 软状态（Soft State）
  软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication 的异步复制也是一种体现

• 最终一致性（Eventual Consistency）
  最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况

9.说说微服务与 SOA 的区别

微服务是 SOA 发展出来的产物，它是一种比较现代化的细粒度的 SOA 实现方式。

较早实践微服务的公司 Netflix 就曾经称他们构建的架构是「细粒度的 SOA」。

讨论「微服务和 SOA 的差别」的意义远不如讨论「微服务和单体系统的差别」更大，因为他们的区别实在有点微妙。此外，互联网近些年的发展，越来越朝去中心化的方向前进了，就像今天的IT工程师不需要像律师、教师那样，需要得到某些机构的认可才能更好的开展工作，这一方面意味着门槛的降低，另一方面也意味着更多的概念没有一个权威的声音来对它进行定义，使得每个人可以根据自己的需求做出不同的调整

10.如何应对微服务的链式调用异常

一般情况下，每个微服务之间是独立的，如果某个服务宕机，只会影响到当前服务，而不会对整个业务系统产生影响。但是，服务端可能会在多个微服务之间产生一条链式调用，并把整合后的信息返回给客户端。在调用过程中，如果某个服务宕机或者网络不稳定可能造成整个请求失败。因此，为了应对微服务的链式调用异常，我们需要在设计微服务调用链时不宜过长，以免客户端长时间等待，以及中间环节出现错误造成整个请求失败。此外，可以考虑使用消息队列进行业务解耦，并且使用缓存避免微服务的链式调用从而提高该接口的可用性

11.微服务的安全

OAuth 是一个关于授权的开放网络标准，它允许第三方网站在用户授权的前提下访问用户在服务商那里存储的各种信息。实际上，OAuth 2.0 允许用户提供一个令牌给第三方网站，一个令牌对应一个特定的第三方网站，同时该令牌只能在特定的时间内访问特定的资源。用户在客户端使用用户名和密码在用户中心获得授权，然后客户端在访问应用是附上 Token 令牌。此时，应用接收到客户端的 Token 令牌到用户中心进行认证

一般情况下，access token 会添加到 HTTP Header 的 Authorization 参数中使用，其中经常使用到的是 Bearer Token 与 Mac Token。其中，Bearer Token 适用于安全的网络下 API 授权。MAC Token 适用于不安全的网络下 API 授权

也就这些内容吧,每一期写的个人都感觉不是太好,总不知道如何写,还是那句话,如果大家有更好的问题或者是遇到的问题都可以在底下评论,我再补上

前几期系列有心态篇,基础篇,集合篇,线程篇,锁机制篇,Spring框架篇,分布式篇

本系列总共所涉及Java基础,集合,线程,锁机制,spring框架,分布式,微服务,数据存储,缓存使用,消息队列,安全,性能调优,设计模式以及需求分析