面试题之常见解决方案

• 秒杀系统设计

   1.解决超卖问题
     使用version方式的分布式锁,这样当并发的情况下,根据version字段作为条件来控制并发
   2.解决限流问题
     a.漏桶算法,有固定大小的容器,请求来了先缓存在容器中,然后以恒定速度进行处理,多余溢出的丢弃(单机限流)
     b.Google的Guava工具包中就提供了一个限流工具类——RateLimiter--RateLimiter是基于“令牌通算法”来实现限流,
       (单机限流)
     c.Sentinel方式(分布式限流)
     d.基于redis方式(分布式限流)
     详情请看[限流方案](https://www.cnblogs.com/luoxn28/p/11793251.html)
  

• 分表分库生成ID

  1.专门建一张表,用来根据数据库自增id,来获取到一个全局id,然后分配给不同的表
    (库压力大,导致分库分表; 数据量大,导致分表)
  2.uuid方案,不太建议使用,导致主键长,本身都分库了,需要提高检索速度
  3.snowflake算法(雪花算法)
  

• 数据库读写分离

• 数据库读写分离问题

• 线程池拒绝策略

  条件: coreSize线程使用完毕,任务队列已经满了,maxsize也使用完
  1.默认 AbortPolicy 直接抛出异常拒绝,被拒绝的任务丢失
  2.DiscardPolicy 不关心,不处理,实现是空方法
  3.CallerRunsPolicy 由调用的线程来处理拒绝任务,会阻塞调用线程
  4.DiscardOldestPolicy 丢弃老的任务,新拒绝任务进行retry
  
  测试代码:
  public class RejectPolicyTest {
  
  public static void main(String[] args) {
  
      LinkedBlockingQueue<Runnable> runnables = new LinkedBlockingQueue<>(10);
  
  
      //AbortPolicy拒绝策略
      /*ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5,
              0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
              runnables);*/
  
  
      //DiscardPolicy拒绝策略
      /*ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5,
              0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
              runnables, Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());*/
  
  
      //CallerRunsPolicy拒绝策略
      /*ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5,
              0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
              runnables, Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());*/
  
  
      //DiscardOldestPolicy拒绝策略
      ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(1, 2,
              0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
              runnables, Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
  
  
      for(int i=0;i<20;i++){
  
          try {
  
              Object1 object1 = new Object1();
  
              threadPoolExecutor.execute(new Runnable() {
                  @Override
                  public void run() {
                      try {
                          Thread.sleep(10000);
                      } catch (InterruptedException e) {
                          e.printStackTrace();
                      }
  
                      System.out.println();
  
                      System.out.print("当前处理线程:"+Thread.currentThread().getName()+"==");
  
                      System.out.print("当前剩余任务:"+runnables.size()+"==");
  
                      System.out.print("当前处理任务："+object1);
  
                      System.out.println();
                  }
              });
  
          }catch (Exception e){
              e.printStackTrace();
              System.out.println("任务"+(i)+"被拒绝");
          }
  
          System.out.println("添加任务"+i+"成功");
      }
  
      //threadPoolExecutor.shutdown();
  
  }}
  class Object1 {
  
  private static int j=0;
  
  private int i=0;
  
  public Object1() {
      this.i = j++;
  }
  
  @Override
  public String toString() {
      return "Object1{" +
              "i=" + i +
              '}';
  }
  }
  

  • 如何给大表加个字段

  1.几百万的表不算大表直接加字段索引就好了
  2.千万级别的表,创建个临时表B,加索引字段直接在B表加好,然后将原表A的数据直接靠到B表
    注意是分批拷贝过来,差不多要十多分钟,拷贝前记录一个时间t1. 拷贝完后, 在t1时间后肯定还有新数据
    进来,这个时候找出这些数据,一次性拷贝过来就好.
  3.停服务
  
  问题:方案2拷贝新数据的期间还有新数据进来怎么办
       我的方案是最后新数据拷贝量很少, 可以加表锁,然后拷贝,renametable,释放表锁