202106 个人小结与面试记录

前言

  文章分两部分，第一部分做了一定的汇总和思路整理，第二部分记录不同公司的面试记录

（一）

1.问题回答思路小结

1.场景题

 1）开发方案设计：
  讲一下实现逻辑，选几个点讲一下实现细节
 2）线上生产问题排查和优化：
  第一步，先讲清楚临时的解决方案，先把临时出现的问题搞定了
  第二步，现场问题解决完毕后，讲一下如何排查问题发生原因，程序怎么优化

2.讲项目经验

 1）简单介绍该项目的背景（别太啰嗦，面试官不爱听太复杂的背景），然后讲清楚如何去完成它的，完成过程中的每一个要点，要知道用了什么方法解决，讲清楚为什么这样做，逻辑要自洽
 2）讲系统架构，和代码结构，可以考虑结合领域模型来讲

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2.高频问题总结

高频问题领域：
分库分表，读写分离，数据一致性，高并发，更新问题等

1. 缓存的使用，原理，常见异常，缓存和DB一致性问题

1. 应用场景：高性能读写，代替DB承担读流量，分布式锁，或其他高性能的临时性存储场景
2. 运行机制：IO多路复用+单线程+纯内存操作+持久化
3. 常见问题：
   1. redis抖动/网络异常（运维，监控，哨兵，主从）
   2. 大体积key
      i. 问题表现：占用空间多，占用大量读写流量
      ii. 问题解决：对象/集合拆分
   3. 热点数据
      i. 问题表现：不同应用竞争流量，影响性能
      ii. 问题解决：1.使用本地内存缓存；2.待补充
   4. 与DB数据一致性问题
      i. 双写，先写db再删key
      ii. redis根据风险设置过期时间，注意过期时间需要加随机值，避免大面积同时过期
      iii. 定时任务，定时从DB扫描最近一段时间的update情况，主动更新到redis
      iv. 应用写的时候只关心写DB，然后在DB端主动写入到redis，然后应用端从redis读（DB写入redis的方法待补充）
   5. 缓存穿透
      请求合法性检查 + 空值缓存
   6. 缓存并发
      分布式锁
   7. 缓存雪崩
      key加随机过期时间

2. 消息中间件（主要是KAFKA）

1. 应用场景：削峰填谷，跨模块数据同步与解耦，分布式数据一致性补偿工具
2. 运行机制：使用zk作为集群管理，topic的多分区主从冗余，磁盘持久化等
3. 常见问题：
   1. 消息丢失
      1. 消费者不会丢消息，因为有group和ack作为消费保证
      2. 生产者可能会丢消息，宕机或crush等，发送消息前将数据保存到DB
         a) 可以设置一个发送状态，定时任务扫描发送失败的数据重发
         b) 提供一个检索接口，下游服务主动检查到消息丢失，通过检索接口重新获取
   2. 消息堆积
      1. 基本思路：消息堆积算生产问题，先从临时解决堆积问题开始，然后再考虑代码优化问题
      2. 消费者扩容，临时加强消费能力
      3. 查看代码逻辑，查看系统运维信息，看看堆积消息的时间段发生了什么
         a) 可能的原因：消费者消费慢，DB请求打满了，长事务多导致DB响应慢，消费者在消费事务中是否涉及RPC，等等
   3. 消息幂等
      1. 生产者端的通用性幂等（就是防重发），每个生产者被分配了一个productId，加上消息默认内置一个序列号，在生产者和kafka之间双端同步，以此防重
      2. 消费者端，可能是业务上或者程序上重复发，通过唯一索引防重
   4. 消息的消费顺序保证
      1. 基本思路：同一个分区只能被一个消费者消费
      2. 基于1），设置分区参数与消费者集群size相等，保证一分区对应一消费者成员
      3. 基于2）可以一个消费者成员对应多个分区，只需要保证一个分区对应一个消费者成员即可

3. 数据库问题

1. 索引
   1. 索引设置
   2. 索引命中（生效问题，枚举列问题，最左原则，注意最左原则没有条件的顺序问题，优化引擎会进行检索计划的优化，只需要命中了最左边的索引即可）
   3. 索引对于性能的影响（加强读性能，但造成了写放大）
   4. 索引结构（B+树，聚簇索引与非聚簇索引，回表问题）
2. 分库分表
   1. 分库分表要基于业务场景和需求来谈，比如说分订单表，最简单的按用户分，按商家分，等等思路，然后为了适应需求将订单冗余3份，比如说买家表存一份，商家表存一份，最后运营存一份
   2. 比如说分用户表，可以按地区分，或者单纯按用户ID哈希分，等等
   3. 哈希分表保证均匀，然后为了适配读的需求做冗余，参考1）
3. 悲观锁和乐观锁

4. 读写分离，多用于分散负载，通过主从或者别的什么方式，将写的节点和读的节点分离开

5. 跨系统数据一致性问题

1. 异常有限重试
2. 定时任务重试
3. MQ补偿重试

6. DDD领域模型

7. 限流熔断场景，相关的实现方式

8. 分布式系统中，系统的分层怎么分，分层的依据和考虑是什么？

9. 业务服务中的分块，基于什么标准，或者说思想去分块？讲讲项目中分块的现状，想法和理由，聊聊你对业务分层的认识

1. 用自己系统的业务现状作为基准，聊聊怎么通过需求，去区分业务领域的边界，模块的职能
2. 基于A，再聊聊这样分模块之后，模块之间的互动，最好可以说出分块的好处，和存在的问题，存在问题能不能有更好的方法解决
3. 结合对业务/系统一定的发展的预见性，来聊聊这样分块是为了适应怎样的发展

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3.病发编程笔记

1. 线程的先后执行等待：最简单的方法用join就行；
2. 线程一等多，CountDownLatch，等计数到 0 的时候，调用await方法等待的线程会被唤醒；
3. 多个线程在某个节点等待同步执行，CyclicBarrier，多个线程执行await的点会等待，等计数器到 0 时会全部往下执行
4. 多个线程占用有限资源，Semaphore信号量，当信号量计数器为 0 ，则后续申请的线程会被阻塞，直到有别的线程释放资源
5. 异步获得返回结果，FutureTask+Callable
6. sleep 是thread类静态方法，不会释放锁而是阻塞等待
   wait是对象的方法，会释放锁，只能在sync代码块内使用（同理notify也是）

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4.阶段性面试小结

1. 工作中常用的设计模式，不能是下意识地觉得这个场景可以用，应该是可以清晰地说明为什么这个场景会用设计模式，用了有什么好处，最好可以说出别的设计模式其实也可以代替，只是因为什么原因（个人习惯，个人喜好，领导喜好）而采用了现在的设计模式
2. JUC包详细再复习一遍，最好可以手撸AQS
3. 常用中间件（REDIS,KAFKA），应该对应用中可能出现的异常情况有清楚的认识，并对大部分的异常场景有对应的解决/补偿方案

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5.限流熔断设计方案

限流:

1. 在入口配置一个filter作为统计
2. 定义一个时间轮,时间轮可以用数组,根据用户配置的限流时间单位(10秒,5分钟,10分钟等)配置,一般可以考虑以一个小时作为时间轮跨度,
   比如说配置为5分钟为一个限流时间单位,那就创建一个60分钟/5分钟=12的长度的数组
3. 设置一个atomicInteger作为时间轮下标,通过一个timer作为计时触发器,根据配置时间(5分钟),每次下标+1
4. 数组里每个元素也是一个atomicInteger计数器,根据用户配置的边界值,当前时间单位的计数器达到峰值后,后面进入的请求都直接抛异常打回

熔断:
  解释原因:之所以有限流保护的同时还需要熔断,是因为限流也无法完全保证安全,因为有可能DB承担的压力过大,应用与DB的交互遇到大量长等待或者超时,
同时另一个原因是可能热点流量大量命中长事务,造成大量响应慢甚至超时,此时需要触发熔断保护系统

1. 在限流的基础上,给每一个进入的请求添加一个监视器,用一个集合保存这些监视器,同时设置一个异常请求统计器
2. 异常请求统计器会统计每一个返回异常的请求,统计数字考虑有超时淘汰策略(比如说这一分钟发生了10次异常请求,10分钟后就减10淘汰这些过时统计)
3. 根据需求/配置,每当集合中的监视器size,或者异常统计器的异常数字超出了安全线,就马上通知服务注册中心将本应用下线
4. 待大量滞留的流量处理完毕后,重新通知服务注册中心上线本应用

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6.算法相关

完全没基础或者全忘了的，去复习/学习大学教材的《数据结构与算法》，有基础有印象的，LeetCode上做easy和medium级别的题目，做个三五十题有感觉了，基本上大部分公司的一面二面没什么问题。