JAVA面试专题-微服务篇

Spring cloud

Spring Cloud 5大组件有哪些

注册中心/配置中心:nacos
负载均衡:Ribbon
服务远程调用:Feign
服务保护:sentinel
服务网关:Gateway

微服务注册和发现

 nacos和eureka的区别

 负载均衡

        微服务向Ribbon发送请求,Ribbon从注册中心中拉取相应的微服务,返回微服务列表,最后选择一个微服务进行调用。

Ribbon负载均衡策略

 自定义负载均衡策略

自己创建类实现IRule接口,再通过配置类(全局生效)或者配置文件(局部生效)即可

服务雪崩

服务雪崩:一个服务失败,导致整条链路的服务都失败的情形。

服务降级:服务自我保护的一种方式,或者保护下游服务的一种方式,用于确保服务不会受请求突增影响变得不可用,确保服务不会崩溃,一般在实际开发中与feign接口整合,编写降级逻辑。

服务熔断:默认关闭,需要手动打开,如果检测到十秒内请求失败率超过百分之五十 ,就触发熔断机制,之后每个五秒重新尝试请求微服务,如果不能响应继续走熔断机制,如果微服务可达,则关闭熔断机制,恢复正常请求。

服务监控

采用skywalking进行监控:

1. skywalking主要可以监控接口、服务、物理实例的一些状态,特别是压测的时候可以看到众多服务中哪些服务的接口比较慢,可以针对性的分析和优化。

2. 在skywalking设置告警规则,当项目上线以后,设置给负责人发短信和邮件,第一时间知道bug修复。

业务相关

限流

限流的实现方式:

Tomcat:可以设置最大连接数
Nginx:漏桶算法


网关:令牌桶算法
自定义拦截器

CAP 和 BASE

CAP定理

Consistency:一致性        Availability:可用性        Partition tolerance:分区容错性

这三个指标无法同时满足,就叫做cap定理

BASE理论

Basically Available(基本可用):分布式系统在出现故障时,允许损失部分可用性,即核心可用
Soft State(软状态):在一定时间内,允许出现中间状态,比如临时的不一致状态。
Eventually Consistent(最终一致性):软状态结束后,最终达到数据一致。

解决分布式事务的思想和模型:

1. 最终一致思想:各分支事务分别执行并提交,如果有不一致的情况,再想办法恢复数据(AP)
2. 强一致思想:各分支事务执行完业务不要提交,等待彼此结果,而后统一提交或回滚(CP)

分布式事务解决方案

Seata架构

TC(Transaction Coordinator)-事务协调者:维护全局和分支事务状态,协调全局事务提交或回滚。
TM(Transaction Manager)- 事务管理器:定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。
RM(Resource Manager)- 资源管理器:管理分支实物处理的资源,与TC交谈以注册分支实物和报告分支事务的状态,并驱动分支事务提交或回滚。

 XA模式:

         TM开启全局事务,调用分支RM,注册分支事务到TC,之后RM执行sql业务但是不提交,向TC报告事务状态。TC检测各分支事务执行状态,如果都成功,则提交,如果有失败则回滚,最后提交事务。

AT模式:

 TM开启全局事务,调用分支RM,向TC注册事务分支,RM执行sql并提交,同时记录更新前后快照undo log,向TC报告实物状态,TM申请提交或者回滚全局事务,TC检查事务分支状态,如果都成功则提交,同时删除undo log,如果有失败,则回顾log数据回滚。

TCC模式:

Try:资源的检测和预留        Confirm:完成资源操作业务        Cancel:预留资源释放

在注册分支事务以后,进行一次资源预留try,报告事务状态,在TC决定提交还是回滚时,如果提价,则confirm,如果回滚则cancel

MQ分布式事务

 

分布式服务接口幂等性

幂等性:多次调用方法或者接口不会改变业务状态,可以保证重复调用的结果和单词调用的结果一致

如果是新增数据,可以使用数据库唯一索引
如果是新增或者修改数据
        分布式锁,性能较低
        使用token+redis实现,性能较好:第一次请求,生成一个唯一token存入redis返回给前端,第二次请求,携带之前的token,到redis进行验证,如果存在执行业务,删除token,如果不存在,直接返回不处理业务

分布式任务调度

xxl-job路由策略:

大数据量的任务同时都需要执行

执行器集群部署时,任务路由策略选择分片广播,一次任务调度将会广播出发对应急群众所有执行器执行一次任务。

RabbitMQ

RabbitMQ如何保证数据不丢失

 三种情况数据丢失:消息未达到交换机或则消息未到达队列、队列中消息丢失、消费者未接收到消息。

生产者确认机制publisher confirm

消息发送到MQ后,会返回一个结果给发送者,表示消息是否成功。

如果传到给了消费者,就返回ack publish-confirm
如果没有传到MQ中,则返回ack publish-return
如果没传到交换机,则返回 nack publish-confirm

消息失败以后,可以回调方法即使重发,记录日志,或者保存到数据库然后定时重发,成功发送后删除表中数据。

消息持久化

 消费者确认

消息重复消费问题 

解决方案:每条消息设置一个唯一的标识Id

死信交换机

解决延迟队列=死信交换机+TTL(生存时间)

惰性队列

接收消息后存入磁盘而非内存,消费者要消费消息时才会从磁盘中读取并加载到内存,支持数百万条的消息存储。加入lazy()

RabbitMQ高可用

普通集群

会在集群的各个节点共享部分数据,但不包含队列中的消息,访问集群某节点时,如果队列不在该节点,会从数据所在节点传递到当前节点并返回,队列所在节点宕机,队列中的消息就会消失。

镜像集群

本质是主从模式,交换机,队列,队列消息会在各个mq的镜像节点之间同步备份,创建队列的节点被称为主节点,备份到其他节点的叫镜像节点。所有操作都是主节点完成,然后同步给镜像节点,主宕机后,镜像节点取而代之。

仲裁队列

主从模式,支持主从数据同步,基于Raft协议,强一致。

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