java面试知识要点汇总(分布式和微服务)

网上的常规与经典面试题汇总与答案—–分布式和微服务

面试常考知识点

微服务

你怎么理解 RPC 框架

https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4853234.html

Dubbo 的实现原理

https://www.cnblogs.com/steven520213/p/7606598.html

保证接口的幂等性

• 全局唯一id 使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中，比如数据库、redis等。如果存在则表示该方法已经执行。
• 去重表 可以建一张去重表，并且把唯一标识作为唯一索引，在我们实现时，把创建支付单据和写入去去重表，放在一个事务中，如果重复创建，数据库会抛出唯一约束异常，操作就会回滚
• 插入或更新

种方法插入并且有唯一索引的情况，比如我们要关联商品品类，其中商品的ID和品类的ID可以构成唯一索引，并且在数据表中也增加了唯一索引。这时就可以使用InsertOrUpdate操作

• 多版本控制

这种方法适合在更新的场景中，比如我们要更新商品的名字，这时我们就可以在更新的接口中增加一个版本号，来做幂等

• 状态机控制

这种方法适合在有状态机流转的情况下，比如就会订单的创建和付款，订单的付款肯定是在之前，这时我们可以通过在设计状态字段时，使用int类型，并且通过值类型的大小来做幂等，比如订单的创建为0，付款成功为100。付款失败为99

https://blog.csdn.net/jks456/article/details/71453053

CAP 定理、 BASE 理论

cap定理

分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：

• 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
• 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
• 分区容忍性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

BASE理论

• Basically Available（基本可用）
• Soft state（软状态）
• Eventually consistent（最终一致性）

https://www.cnblogs.com/duanxz/p/5229352.html

最终一致性的实现方案

https://www.cnblogs.com/BrightMoon/p/5622618.html

soa和微服务

https://www.cnblogs.com/fengzheng/p/5847441.html

分布式

Session 分布式方案

1. 粘性session
2. 服务器session复制
3. 使用Redis等缓存实现session服务器

分布式锁的实现方案

1. 数据库锁
2. 基于Redis的分布式锁；
3. 基于ZooKeeper的分布式锁

https://blog.csdn.net/u012867699/article/details/78796114