我的面试题准备（项目篇）

什么是Dubbo？谈谈你对Dubbo的理解

Dubbo是阿里巴巴开源的，基于Java的高性能RPC远程调用分布式服务框架，提供了高性能和透明化的远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。
这也是为什么我们需要用到Dubbo的原因，随着服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越负载。传统的单一应用架构、垂直应用框架满足不了要求，诞生了SOA。Dubbo也这样产生了。
核心部分包括：

1. 远程通讯：提供多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型、序列化，以及“请求-相应”模式的信息交换方式。
2. 集群容错：基于接口方法的透明远程调用，包括多协议支持、负载均衡、动态配置等集群支持。
3. 自动发现：基于注册中心服务目录，使服务消费方能动态查找服务提供方，使地址透明。

• 什么是SOA服务治理方案？
  SOA：面向服务的架构，是一种设计方法，包括多个服务，服务之间通过相互依赖关系提供一系列的功能。
  特点：有序 高效 复用

• SOA和微服务的区别？
  SOA组件大块业务逻辑（粗粒度），微服务组件单独、小块业务逻辑（细粒度）。
  SOA通常松耦合，微服务总是松耦合。
  SOA着重中央管理，微服务去中性化管理。
  SOA轻量级通信，微服务企业服务总线充当服务之间通信的角色。

为什么使用Dubbo？

1.（从产业现状说）因为是阿里的开源项目，现在国内外有很多互联网公司都在使用，这已经经过了很多线上考验。内部使用了ZooKeeper、Netty，保证了高性能高可用性。
2.（从应用场景说）使用Dubbo可以将核心业务提取出来，作为独立的业务，逐渐形成稳定的服务中心，用于提高业务复用灵活扩展，应用就可以更好的相应多变的市场需求。
3.（从分布式说）分布式架构可以承受更大规模的并发流量。

除了Dubbo，你还用过哪些Rpc框架？

1. Thrift：用来进行可扩展且跨语言的服务的开发。
2. gRPC：Google开发。
3. Spring Cloud：基于Spring Boot，提供搭建分布式系统以及微服务常用的工具。

分布式系统的CAP定理了解吧？

1. C：一致性，所有节点访问同一份最新的数据副本。
2. A：可用性，非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应，不出现错误或者超时。
3. P：分区容错性，分布式系统出现网络分区的时候仍然能对外提供服务。
4. 在前提是系统发生了分区的情况下，CAP只能满足CP或者AP。但是没有发生分区情况，节点间网络通信正常，不存在P，可以同时保证C和A。

说说你这项目对CAP定理是如何实现的？

因为我这个RPC项目是使用了ZooKeeper作为其注册中心，所以保证了CP。ZooKeeper任何时刻对其访问请求都能得到一致性的数据结果，同时系统对网络分割具有容错性，但是它不能保证每次服务的可用性。
在实际情况下，使用ZooKeeper获取服务列表时候，如果zk正在选举或者zk集群中半数以上的机器不可用，那么将无法获取数据，因此，zk不能保证可用性，即只实现了CP。

那如果你想实现AP，该如何实现？/ 谈一谈CAP的实际案例？

使用Eureka作为注册中心，Eureka保证的是AP，它在设计的时候就是首先保证可用性，因为在Eureka中不存在什么Leader节点，每个节点都是一样平等的。因此不同于ZooKeeper，Eureka不会出现选举过程中或者半数以上的机器不可用就是不可用的情况。Eureka保证即使大多数节点挂掉也不会影响正常服务，只要一个节点是可用就可以。
Nacos不仅支持CP，也支持AP。（原理待扩充）

你的项目中用到了ZooKeeper，谈一谈你对这个的理解 / ZooKeeper相关问题

ZooKeeper是什么？

ZK是一个开源的分布式协调服务，设计目标是将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务（C）封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用。
ZK为我们提供一系列高可用、高性能、稳定的分布式数据一致性解决方案。

ZooKeeper的特点？

1. 顺序一致性：同一客户端发送的事务请求，按照严格的顺序被应用到ZK中。
2. 原子性：所有的事务请求在整个集群上所有机器的处理结果都是一致的，要么都成功应用了某个事务，要么都没有应用。
3. 单一系统映像：无论客户端连到哪一个ZK服务器上，其看到的服务端数据类型都是一致的（C）。
4. 可靠性：一旦一次更改请求被应用，更改的结果就会被持久化，知道下一次更改所覆盖。

ZooKeeper的应用场景？/ 你知道哪些地方使用了ZooKeeper嘛？/ ZooKeeper都有哪些功能？

ZK经常被用来实现诸如：数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列、统一配置管理等功能。（加粗的必须记下，其它的尽量多记）

1. 命名服务：可以通过ZK的顺序节点生成全局唯一ID。
2. 数据发布/订阅：通过Watcher机制方便实现数据发布/订阅。当把数据发布到ZooKeeper被监听的节点上，其它机器可以通过监听ZK上节点的变化来实现配置的动态更新。
3. 分布式锁：创建唯一节点获取分布式锁，获得锁的一方执行完相关代码或者挂掉后就释放锁。分布式锁的实现也需要用到Watcher机制。
4. Master选举（主节点选举）：主节点挂掉之后可以从备用的节点开始新一轮的选举选出主节点。ZK可以协助完成这个过程。
5. 统一配置管理：在一个集群中，所有的节点配置信息是一致的，满足CP的ZK当然可以运用到分布式系统配置文件管理和同步中。

顶级的开源项目也用到了ZK，如Kafka、Hadoop、Hbase等。

ZooKeeper细节问题

（待扩充）