Java微服务 面试题
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- 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。
- 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
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- API网关
负责转发所有外来请求
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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）
- 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。
- 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。
- 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。
- Ribbon支持的负载均衡算法
- 轮询策略
- 随机策略
- 重试策略
- 最小连接数策略
- 可用过略策略
- 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：
- 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）
- 重试加大请求流量（用户重试、代码逻辑重试）
- 服务调者不可用（同步等待造成的资源耗尽）
解决方案：
- 服务器熔断
- 服务降级
- 服务限流
- 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。
- 包裹请求
- 跳闸机制
- 资源隔离
- 监控
- 回退机制
- 自我修复
- 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。
- 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。
- 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。
- Gateway的作用
网关：建权、路由、导航
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 扩展性：多个RocketMQ节点可以组成一个集群。
- 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。
- 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。
- 多种语言：客户端，几乎支持所有常用语言
- 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。
- 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。
- 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。
- 常用的MQ
- ActiveMQ：支持万级的吞吐量，较成熟完善；
- RabbitMQ：延时低，微妙级延时，
- 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。
- 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。
- AMQP三层协议
- 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。
- 应用案例：GitHub、维基百科、百度、新浪、阿里
- 核心概念
- index索引：一个拥有相似特征的文档集合。--相当于MySQL数据库
- Type类型：索引的一个逻辑上的分类/分区。--相当于MySQL表
- Filed字段：--相当于MySQL表的字段
- 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
- 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
- Cluster集群：一个或多个集群组织在一起，共同持有整个的数据。
- Node节点：一个节点是集群中的服务器。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- Sharing-JDBC
当当网研发的开源分布式数据库中间件。
