day11-微服务面试篇
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微服务在面试时被问到的内容相对较少
,常见的面试题如下:
•
SpringCloud有哪些常用组件?分别是什么作用?
•
服务注册发现的基本流程是怎样的?
•
Eureka
和Nacos有哪些区别?
•
Nacos的分级存储模型是什么意思?
•
Ribbon和SpringCloudLoadBalancer有什么差异
•
什么是服务雪崩,常见的解决方案有哪些?
•
Hystix和
Sentinel
有什么区别和联系?
•
限流的常见算法有哪些?
•
什么是CAP理论和BASE思想?
•
项目中碰到过
分布式
事务问题吗?怎么解决的?
•
AT模式如何解决
脏读
和脏写问题的?
•
TCC模式与
AT
模式对比,有哪些优缺点
可以发现,这些问题都是围绕着SpringCloud的相关组件的,其中有些问题我们在课堂上已经介绍过,这里不再赘述。我们重点讲解一些之前没有讲过的,与底层实现有关的部分。
讲解的思路还是基于SpringCloud的组件分类来讲的,主要包括:
•
分布式
事务
•
注册中心
•
远程调用
•
服务保护
等几个方面
1.
分布式
事务
分布式
事务
,就是指不是在单个服务或单个数据库架构下,产生的事务,例如:
•
跨
数据源
的
分布式
事务
•
跨服务的
分布式
事务
•
综合情况
我们之前解决
分布式
事务问题是直接使用Seata框架的AT模式,但是解决分布式事务问题的方案远不止这一种。
1.1.
CAP定理
解决
分布式
事务问题,需要一些分布式系统的基础知识作为理论指导,首先就是CAP定理。
1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,
分布式
系统
有三个指标:
•
C
onsistency
(一致性)
•
A
vailability(可用性)
•
P
artition tolerance (分区容错性)
它们的第一个字母分别是
C
、
A
、
P
。Eric Brewer认为任何分布式系统架构方案都不可能同时满足这3个目标,这个结论就叫做 CAP 定理。
为什么呢?
1.1.1.一致性
Consistency
(一致性):用户访问分布式系统中的任意节点,得到的数据必须一致。