八股文三（Spring、Spring Cloud Alibaba）

Spring篇

什么是Spring

Spring是个轻量级的框架，他有两大内核分别是IOC、AOP

IOC是什么 *

依赖注入和控制反转，它是一种思想，创建对象不是直接new出来，而是交给IOC容器，由容器去创建进行管理，这就是控制反转，管理者统一由容器去管理，不是由使用者去管理。比如我们的service和dao层，我们不是直接new出来，而是交给Spring容器，然后通过@Authired注解进行注入，这就是依赖注入。

@Authired和@Resource的区别

都是依赖注入，@Autowired是Spring定义的注解，而@Resource是Java定义的注解
@Autowired是先根据类型（byType）查找，如果存在多个 Bean 再根据名称（byName）进行查找
@Resource是先根据类型（byName）查找，如果存在多个 Bean 再根据名称（byType）进行查找

AOP是什么 *

AOP是面向切面编程，它这个思想就是代理模式，SpringAOP是基于动态代理实现的，默认是jdk动态代理；典型案例就是:记录日志、事务的注解

AOP常用注解

前置通知 Before
后置通知 After
返回通知 如果有异常不执行
异常通知 出现异常才执行
环绕通知

如何使用aop自定义日志

1.定义切面，哪些方法，哪些类下方法需要进行拦截
2.然后写通知前逻辑，获取请求参数
3.然后写通知后的逻辑，获取执行结果的状态，继续记录日志
4.如果出现异常，如何处理，具体的记录错误日志

循环依赖是什么，怎么解决的

循环依赖就是多个Bean互相依赖，创建a依赖b，创建b依赖c，创建c依赖a，导致所有对象创建不出来。
解决：Spring默认是单例模式，不会报错，Spring是通过三级缓存来解决循环依赖，三级缓存是用3个Map对象，一级缓存就是单例池；

Spring 事务原理

我们一般在某个方法上增加@Transactional注解，底层使用AOP，如果没有异常，SQL执行完自动提交事务，如果有异常会回滚

Spring 事务失效场景

1 该类没有被IOC容器进行管理，加载到容器里
2 该方法不是public类型
3 业务代码有try catch捕获异常

Spring 用了哪些设计模式

BeanFactory用了工厂模式、AOP用了动态代理模式、SpringMVC中handlerAdaper用来适配器模式、Spring里的监听器用了观察者模式、RestTemplate用来模板方法模式

SpringBoot自动配置原理 *

自动装配，在之前的SSM项目，每引一个第三方框架，就需要在xml进行构建配置，很麻烦，所有有了SpringBoot自动装配，目的：简化开发
在SpringBoot启动类有一个在启动类有@SpringbootApplication注解，
该注解下有3个重要注解：
1 @SpringbootConfiguration:表示启动类是一个自动配置类；
2 @CompontScan:自动扫描组件，默认扫描该类所在包及其子包下所有带有指定注解的类，将它们自动装配到bean容器中，如：@Controller、@Service等注解，加载到容器中；
3 @EnableAutoConfiguration，该注解开启自动配置
该注解下有：
@AutoConfigurationPackage注解，该注解里有@Import注解，引入一个Registrar类，帮我们批量导入一系列默认的自动化配置，把一些基础的包里带有@Bean、@Configuration等注解，扫码到容器里，以备接下来完成自动化配置；
@Import，就是导入，这里有一个方法，将spring.factories文件里需要自动装配的类，全部加载到ioc容器中，这些自动配置类还会通过xxxProperties文件里配置来进行属性设值，属性进行绑定，就是进行条件装配。最终把这些类全部创建好，存入到IOC容器里。
在springboot项目，基于第三方所有的默认配置被预先定义好，在spring.boot.autoconfigure的包

Spring 中的事务传播行为有哪些

有7种传播行为
1 PROPAGATION_REQUIRED 如果当前存在事务，则加入该事务；如果不存在事务，则创建一个新的事务（默认的）
2 PROPAGATION_SUPPORTS 如果当前存在事务，则加入该事务；如果不存在事务，那就没有事务
3 PROPAGATION_MANDATORY如果当前存在事务，则加入该事务；如果不存在事务，则抛出异常
4 PROPAGATION_REQUIRES_NEW  创建一个新的事务，如果当前存在事务，创建新的事务
5 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，创建新的事务
6 PROPAGATION_NEVER   以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，则抛出异常
7 PROPAGATION_NESTED  如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行；如果不存在事务，则创建一个新的事务。

Spring 中的 RestTemplate 是什么？

Spring中提供了RestTemplate类，可以方便地进行HTTP请求
//创建RestTemplate对象
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
//发送GET请求
String result = restTemplate.getForObject(url, String.class);
//发送POST请求
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
HttpEntity requestEntity = new HttpEntity<>(body, headers);
String result = restTemplate.postForObject(url, requestEntity, String.class);
//发送PUT请求
HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
HttpEntity requestEntity = new HttpEntity<>(body, headers);
restTemplate.put(url, requestEntity);
//发送DELETE请求
restTemplate.delete(url);

Spring 中的过滤器和拦截器有什么区别

依赖不同：过滤器是依赖于Servlet容器的，而拦截器是依赖于SpringMVC框架
过滤器进入Servlet容器前进行处理逻辑，拦截器基本容器已经进入了Spring容器中处理

SpringBoot常用注解

@RestController、@RequestMapping("/path") 、@Autowired、@PathVariable、@Controller@Service@Compont、@Transaction

Spring的bean是线程安全的吗？

Spring的默认bean作用域是单例的，单例的bean不是线程安全的，controller、service、dao，他们不需要保证线程安全；
想解决线程安全可以使用ThreadLocal

Spring 有哪些方法进行依赖注入

依赖的对象的实例交给Spring进行管理，不是我们自己new出来的对应，一般有构造器注入、set注入、autowire自动注入，这个注解

Spring 中的 OAuth2 是什么

它是授权协议，就是只有经过授权的用户才能访问资源。

CSRF 攻击是什么？如何防止它？

CSRF是Web应用程序安全漏洞，它是利用已经登录成功的用户，然后操作其他系统页面，该页面恶意操作，模拟请求目标网站地址恶意操作，比如：修改用户信息的请求。
一般我们使用授权框架是Spring Security，它默认是开启CSRF保护的

Spring 中的 JWT 是什么

全称是JSON Web Token，就是基于json格式对象实现用户的身份验证，单点登录广泛使用JWT；
当前端输入账号和密码进行登录，后端把token、该用户返回前端，之后每次请求，前端需要把token值携带传给后端，来验证是否有权限访问。
之前我们一般使用session进行认证，但session是有缺点的，
session的缺点：
1.现在我们都是分布式项目，不同jar包项目的session是不同的，就需要session复制，有一个中间件存session值，比较麻烦
2.session机制方式基于cookie，无法跨域

Spring 中的异常处理机制是什么

底层是利用AOP实现的，统一的异常处理器接口HandlerExceptionResolver，实现这个接口，就可以定义全局异常处理器

Spring 和 Spring Boot 是什么关系

Spring是一个Java开源框架，而Spring Boot是基于Spring框架的一种快速开发框架。

Spring、Spring MVC和SpringBoot有什么区别

Spring是一个Java开源框架
Spring MVC是Spring框架的一个模块
Spring Boot是一个基于Spring框架的快速开发应用程序的框架

什么是Spring Boot Starter

Starter是模块，一个模块需要哪些依赖库它进行引入，使用者进行引入该Starter是模块就可以实现某种功能。
如：
引入spring-boot-starter-data-jpa， 就可以实现与数据库的连接，操作数据库
引入spring-boot-starter-data-redis 就可以使用Redis的功能

如何自定义Spring Boot Starter

1 创建maven项目
2 将自己的类，当项目启动，就一些配置类加载到IOC容器中，在spring.factories文件中定义
3 开启一些自动加载到注解
4 被父容器引入，就可以使用该模块的功能

SpringCloud

微服务是什么

有很多模块，每一个模块都是一个单独的系统，就是微服务。

你知道哪些RPC框架

RPC（远程过程调用）
Dubbo 和 SpringCloud
区别：SpringCloud是微服务架构一站式的解决方案架构、Dubbo主要是服务的调用和管理
Dubbo远程调用基于rpc（底层netty），SpringCloud是基于http
Dubbo支持的语言有java、go、python，SpringCloud是基于java的

SpringCloud由什么组成 *

注册中心：Eureka、远程调用：Feign 、负载均衡：Ribbon、断路器：Hystrix 、
网关：Zuul、配置中心：Config、
消息队列：SpringCloud Stream 、链路跟踪：SpringCloud Sleuth

Eureka的工作原理

Eureka是注册中心，它有一个服务端和客户端，客户端连接上服务端，并保持心跳（每30秒发送1次），然后我们可以通过Eureka服务端来监控该服务是否正常。
然后Eureka默认是有自我保护机制的，默认是90秒内，服务端没有收到客户端的心跳检测，就会进入自我保护机制，进入自我保护机制，Eureka服务端不会马上把该服务删除掉，如果我们关闭自我保护机制，Eureka服务端会立刻把该服务进行下线。

Eureka、Zookeeper、Nacos、Consul的区别 *

Eureka、Zookeeper都是注册中心，Nacos、Consul是可以做注册中心又可以做配置中心；
在CAP理论，Zookeeper和Consul更专注CP、Eureka是AP，Nacos默认是AP，但它可以支持CP；
Eureka默认有自我保护机制，默认客户端的服务挂了，服务端不会马上把该服务下线，而Nacos会马上把该服务进行下线。

Ribbon的原理

Ribbon它是作负载均衡，默认是轮询算法；
它的算法：次数%机器数，取余就得出该list的下标，从而得到该服务端ip地址。

SpringCloud有几种调用接口方式

Feign、RestTemplate

Hystrix断路器是什么

多个服务相互调用，A服务调用B服务，如果过程中出现熔断限流，如果一致被阻塞，会导致整体系统崩溃；所以有了Hystrix断路器，就是失败的话进入失败的调用方法。

什么是服务降级、服务熔断、服务隔离、服务限流 *

服务降级：当出现请求超时、资源不足，会触发服务降级，执行fallback方法里的逻辑；
服务熔断：当A服务调用B服务，B服务异常，如网络波动，达到阈值自动触发降级；
服务隔离：为隔离的服务开启一个独立的线程，这样在高并发情况下，也不会影响该服务，每个服务是互相隔离的，隔离方法：线程池隔离、信号量隔离；
服务限流：类似秒杀高并发场景，避免一窝蜂过来导致拥堵，限流方法有：时间窗口（令牌、漏斗算法）、请求总量计数；
服务超时：设置最大的响应时间，如果超时，下游服务未返回结果，则端口服务之间的请求连接，来释放资源；
降级：A服务调用B服务，发送10个请求，即使每个请求都超时，也会去请求B。
熔断：A服务调用B服务，发送10个请求，失败率为50%，如果5个请求失败，此时失败率到了50%，那么后面的5个请求就不会走到B服务。

Gateway与Zuul的区别

他们都服务网关，Zuul最早点版本是不支持长链接，也不是异步处理请求，基于Servlet的，很容易造成API阻塞，是BIO（同步阻塞）
Gateway是阿里巴巴团队开发的，它底层是基于Netty，是AIO（异步非阻塞），后期的Zuul版本改成了AIO，可Gateway适配SpringCloud每个组件，它的使用率就越来越高，默认自带负载均衡、限流配置，而Zuul是不匹配的。

集群高并发情况下，如何保证分布式唯一全局id生产？ *

1.UUID 
缺点：不是有序的，在mysql官网上有主键不建议设置UUID，UUID是字符串是36位的，不是有序递增的数字，导致磁盘读写是随机读写，不是顺序读写，读写速度慢；也容易导致索引的页分列。
2.数据库自增主键
通过对该表某个字段设定唯一索引，每次新增，如果没有该值会进行新增，有会更新最新的注解id，保证数据库有唯一的该值
replace into 表 (字段) values ("a");
得到刚 insert 进去记录的主键值，只适用与自增主键；
select last_insert_id();
缺点：单机的话，会增加数据库压力，高并发的情况下，mysql处理数据能力弱。
3.基于Redis生生成全局id
Redis是单线程可以保证数据的安全性，Redis处理数据能力高于mysql
缺点：一台Redis会有单机故障，如果部署集群，为了自增主键部署集群，得不偿失。
4.雪花算法
生成唯一id，他字符类型是long，long是64位的。第一位是0，然后41位是时间戳（该时间戳范围可以用69年，从1970年开始，可以用到2039年）然后是5位的机器id和5位的服务id 最后12位是序列号（表示同一机器同一毫秒生产的序号）
优点：每秒可生成百万个不重复 id、不依赖第三方库或者中间件、算法简单在内存中生成，效率高。
缺点：依赖时间戳，如果系统更改系统时间，会出现回拨现象出现id重复；解决，每次生生成的需要对比当前服务器时钟是否被回拨。
5.其他生产分布式id
百度开源的生成分布式id工具：UidGenerator
美团开源的生成分布式id工具：Leaf
案例：
// cn.hutool.core.lang.snowflake;
@Component
public class GeneratorSnowflake extends BaseController {
    private long workerId = 0;        // 当前机房，值是0号机房，0-31
    private long datacenterId = 1; // 当前机器，1号机器
    private Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
    @PostConstruct
    public void init() {
        try {
            workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
            log.info("当前机器的workerId:{}", workerId);
        } catch (Exception e) {
            workerId = NetUtil.getLocalhostStr().hashCode();
            log.info("当前机器 workId:{}", workerId);
        }
    }
    public synchronized long snowflakeId() {
        return snowflake.nextId();
    }
    public synchronized long snowflakeId(long workerId, long datacenterId) {
        snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
        return snowflake.nextId();
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(new GeneratorSnowflake().snowflakeId());
    }

}

SpringCloud主要解决什么问题

解决服务之间的通信、负载平衡，方便服务集中管理；常用组件有注册中心、配置中心、远程调用。服务熔断、网关

CAP理论是什么

C：一致性，这里指的强一致性，也就是数据更新完，访问任何节点看到的数据完全一致
A：可用性，就是没有发生故障在在规定时间内返回合正确结果
P：容灾性，当网络不稳定时节点之间无法通信，造成分区，这时要保证系统可以继续正常服务。提高容灾性的办法就是把数据分配到每一个节点当中，所以P是分布式系统必须实现的，然后需要在C和A中取舍
然后有了，BASE理论：
BA - 基本可用，分布式系统出现故障，保障核心可用
S  - 软状态，在一定时间，出现不一致状态
E  - 最终一致性，无法保证强一致性，但在软状态结束后，最终达到数据一致性

为什么不能同时保证一致性和可用性呢

举个例子，请求一组数据，A服务提供一部数据，B服务提供另一部数据；然后再封装返回给客户端。
当A服务挂了，如果保证数据一致性，必须等A服务启动，这时需要时间等待，违背了可用性。
当A服务挂了，如果保证数据可用性，返回默认的旧数据，违背了数据一致性问题。

熔断限流是什么

SprngCloud中用Hystrix组件来进行降级、熔断、限流
熔断是对于消费者来讲，当提供者请求时间过长，为了不影响性能对该链接进行熔断；
限流是对于提供者来讲，为了防止某个消费者流量太大，导致其它更重要的消费者请求无法及时处理。限流可用通过拒绝服务、服务降级、消息队列延时处理、限流算法来实现

常用限流算法

计数器算法：使用redis的过期机制实现
漏桶算法：一般使用消息队列来实现，请求任务放到队列中，当队列满的时候开始拒绝请求
令牌桶算法：预先往队列里存放一些token，所有请求都必须拿到token才能访问系统，当队列里的token都拿完，就开始拒绝请求

Spring Cloud Alibaba

Spring Cloud Alibaba是什么

它是基于和符合Spring Cloud标准的阿里的微服务解决方案

Nacos中的保护阈值的作用是什么？ *

客户端会每隔5秒发送一次心跳检测，服务端如果没有收到客户端的心跳，会把该实例标记不健康的服务，如果30秒没有收到，就会删除该实例。
如果保护阈值设置10，总共有10个服务，其中5个服务挂了，不设置保护阈值，来10个请求，进行负载均衡，它平均分配到这5台健康的服务，如果高并发下，需要10个服务去分担压力，现在是5台，可能会导致整体服务都挂了。如果设置了保护阈值，这样就是把全部请求分配给全部的10台服务，会出现一部分请求成功和一部分失败，不会造成整体失败。

Nacos的就近访问是什么意思？

Nacos是可以设置集群的，就是服务A调用服务B，会看A服务属于哪个集群，会请求同一集群的服务B，就是就近访问。

如何理解Nacos中的命名空间？

默认是pulibc，命名空间之间是独立的，还有组的概念，我理解的命名空间相当于java的包名，组就是类名。
我们通过不同的命名空间和组指定不同环境都配置和注册。例子：618时期的服务A、平常时期的服务A、过年时间的服务A是不同的级别访问请求，对应适合的配置文件。

什么是Sentinel

它是分布式保护服务框架，可以实现服务的降级、熔断、流控管理。可配置流控、熔断、热点配置。

流控规则有什么？*

类型分为：QPS和线程数，设置阈值，达到该值就进行流控处理；
流控模式：直接，关联，链路（多个请求都请求到同一服务上）
流控效果：快速失败，预热（它有预热时长，当流量大量来的时候，慢慢的把流量放进来，慢慢的把阀值增长到设置的阀值），排队等待（均匀等待，有超时时间设置）

QPS和线程数的区别

QPS：每秒钟的请求数量，当1秒达到设置的阈值，就进行限流。
线程数:服务端的处理请求的线程超过阈值的时候，就进行限流。

服务降级规则（熔断）有哪些策略 *

1.RT（平均响应时间）：平均响应时间超出阈值，并且时间窗口也满足条件，才会触发熔断。（秒级）
2.异常比例：平均响应时间超出阈值，异常比例达到多少比例就会触发（秒级)
3.异常次数：异常数（分钟统计）超过阈值时（分钟)

热点规则

热点数据就是经常访问的数据，比如某些参数是某个值，是热点数据，进行限流操作，其他参数不进行限流。

Sentinel的限流和Gateway的限流有什么差别

Sentinel限流算法：
默认限流模式是基于滑动时间窗口算法
排队等待的限流模式则基于漏桶算法
而热点参数限流则是基于令牌桶算法
Gateway的限流算法是令牌桶算法

Sentinel与Hystrix线程隔离区别

Sentinel可以有QPS限流，基于计数；Hystrix是根据线程池，根据线程来限流的。

Seata的执行流程、生命周期

它分为：TC 事务协调者、TM 事务管理器、RM 资源管理器
首先就是TC，就是开启事务的，它进行开启事务，调用TM，生成全局事务id；全局事务id会在每次传输中携带；
然后TC发送SQL语句，给RM执行SQL语句，产生了分支事务，交给TM；
TM向TC发送全局事务id、分支事务id，此时根据不同的模式，判断是否提交该SQL的事务；
然后执行其他服务的SQL语句，都是分支事务；
都执行完，TM会进行闭环处理，也是根据根据不同的模式，
判断处理，是否回滚，回滚执行回滚的SQL语句，如不需要回滚，会删除分支事务，解锁全局事务。

Seata的有哪些几种模式

1 AT（弱一致）也是默认的，它是二阶段提交，性能适中。
	第一阶段，执行SQL脚本之前，会记录该SQL的前后数据的快照记录，SQL执行完，就进行提交事务；
 第二阶段，如果都执行完，不需要回滚，就删除快照记录数据，如果需要回滚，根据快照记录数据进行回滚数据。
2 XA（强一致）它是二阶段提交，是数据强一致，性能最差。
	第一阶段，执行SQL脚本之前，并不会提交事务；
 第二阶段，如果都执行完，不需要回滚，就提交事务，需要回滚，会进行回滚，完全交给数据库处理。
3 TCC（弱一致），性能比AT模式强，需要手动写代码处理，不依赖数据，但我看官网在高版本中也依赖数据库了。
	第一阶段，执行SQL脚本，进入Try方法里，会根据自定义的逻辑对数据进行资源锁定，为冻结数据，然后提交事务；
	第二阶段，如果都执行完，不需要回滚，就删除冻结数据，如果需要回滚，会进入Cancel方法，手动进行写回滚逻辑。
	它还需要考虑方法的幂等性，空回滚问题；
4 Saga（弱一致），它性能最好，但数据容易出脏数据。
	第一阶段，执行SQL脚本，提交事务；
	第二阶段，如果都执行完，不需要回滚，不处理，需要回滚，手动进行写回滚逻辑。

Seata如何确保分布式事务的一致性？

Seata使用两阶段提交，默认的模式，在第一阶段，就会把该SQL语句进行事务提交，在第二阶段，来判断是否回滚，全部的分支事务都正常，全局事务也进行提交，删除该数据的快照记录，如果其中一个分支事务有问题，全局事务也全部根据快照记录进行回滚。

Seata的分布式事务如何处理跨多个微服务的情况？

Seata可以处理跨多个微服务的分布式事务。每个微服务都有一个分支事务参与到全局事务中。微服务之间的通信通常通过RPC调用来实现，Seata可以在RPC调用中传播全局事务上下文，从而实现跨服务的事务一致性。

Seata的事务日志存储在哪里

存储在全局事务协调器（TC）的数据库中

Seata如何处理分布式事务的超时和补偿

如果全局事务长时间没有完成，Seata可以自动回滚事务，对于TCC模式和Saga模式，我们要手动写补偿逻辑。

客户端负载与服务端负载有什么区别

客户端负载：调用微服务接口，在注册中心上获取服务列表缓存到JVM本地，在本地实现RPC的服务调用；
服务端负载：Nginx，客户端把请求交给Nginx，它负载转发，由服务端实现；