12.12面试题整理

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一直在问项目
1.自我介绍
2.介绍一下最近的一个项目
3.你对多线程怎么看
(1)发挥多核CPU的优势多线程
①可以真正发挥出多核CPU的优势来,达到充分利用CPU的目的。
(2)防止阻塞
①比方说远程读取某个数据吧,对端迟迟未返回又没有设置超时时间,那么你的整个程序在数据返回回来之前就停止运行了。多线程可以防止这个问题,多条线程同时运行,哪怕一条线程的代码执行读取数据阻塞,也不会影响其它任务的执行。
(3)便于建模
①假设有一个大的任务A,单线程编程,那么就要考虑很多,建立整个程序模型比较麻烦。但是如果把这个大的任务A分解成几个小任务,任务B、任务C、任务D,分别建立程序模型,并通过多线程分别运行这几个任务,那就简单很多了。
4.Redis的数据类型
(1)String,Hash,list,set,zset,基数
5.创建线程的方式
①继承Thread类
②实现Runnable接口
③还有一种Callable接口一般不用,区别就是有返回值
至于哪个好,不用说肯定是后者好,因为实现接口的方式比继承类的方式更灵活,也能减少程序之间的耦合度,面向接口编程也是设计模式6大原则的核心。
6.项目组成员

7.你对我们公司有什么需要了解的

8.Websocket和socket有什么区别
Socket其实并不是一个协议,而是为了方便使用TCP或UDP而抽象出来的一层,是位于应用层和传输控制层之间的一组接口。

Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层,它是一组接口。在设计模式中,Socket其实就是一个门面模式,它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接口后面,对用户来说,一组简单的接口就是全部,让Socket去组织数据,以符合指定的协议。

当两台主机通信时,必须通过Socket连接,Socket则利用TCP/IP协议建立TCP连接。TCP连接则更依靠于底层的IP协议,IP协议的连接则依赖于链路层等更低层次。

WebSocket则是一个典型的应用层协议。
9.Websocket和HTTP有什么区别
WebSocket同HTTP一样也是应用层的协议,但是它是一种双向通信协议,是建立在TCP之上的。
连接过程 —— 握手过程

  1. 浏览器、服务器建立TCP连接,三次握手。这是通信的基础,传输控制层,若失败后续都不执行。
  2. TCP连接成功后,浏览器通过HTTP协议向服务器传送WebSocket支持的版本号等信息。(开始前的HTTP握手)
  3. 服务器收到客户端的握手请求后,同样采用HTTP协议回馈数据。
  4. 当收到了连接成功的消息后,通过TCP通道进行传输通信。
    WebSocket与HTTP的关系
    相同点
  5. 都是一样基于TCP的,都是可靠性传输协议。
  6. 都是应用层协议。
    不同点
  7. WebSocket是双向通信协议,模拟Socket协议,可以双向发送或接受信息。HTTP是单向的。
  8. WebSocket是需要握手进行建立连接的。
    联系
    WebSocket在建立握手时,数据是通过HTTP传输的。但是建立之后,在真正传输时候是不需要HTTP协议的。
    10.你是怎么处理秒杀业务的
    优化方向有两个(今天就讲这两个点):
    (1)将请求尽量拦截在系统上游(不要让锁冲突落到数据库上去)。传统秒杀系统之所以挂,请求都压倒了后端数据层,数据读写锁冲突严重,并发高响应慢,几乎所有请求都超时,流量虽大,下单成功的有效流量甚小。以12306为例,一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,基本没有人能买成功,请求有效率为0。

(2)充分利用缓存,秒杀买票,这是一个典型的读多写少的应用场景,大部分请求是车次查询,票查询,下单和支付才是写请求。一趟火车其实只有2000张票,200w个人来买,最多2000个人下单成功,其他人都是查询库存,写比例只有0.1%,读比例占99.9%,非常适合使用缓存来优化。好,后续讲讲怎么个“将请求尽量拦截在系统上游”法,以及怎么个“缓存”法,讲讲细节。

5s只透过一个请求,其余的请求怎么办?缓存,页面缓存,同一个uid,限制访问频度,做页面缓存,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面。同一个item的查询,例如车次,做页面缓存,x秒内到达站点层的请求,均返回同一页面。如此限流,既能保证用户有良好的用户体验(没有返回404)又能保证系统的健壮性(利用页面缓存,把请求拦截在站点层了)。

页面缓存不一定要保证所有站点返回一致的页面,直接放在每个站点的内存也是可以的。优点是简单,坏处是http请求落到不同的站点,返回的车票数据可能不一样,这是站点层的请求拦截与缓存优化。

好,这个方式拦住了写for循环发http请求的程序员,有些高端程序员(黑客)控制了10w个肉鸡,手里有10w个uid,同时发请求(先不考虑实名制的问题,小米抢手机不需要实名制),这下怎么办,站点层按照uid限流拦不住了。

第三层 服务层来拦截(反正就是不要让请求落到数据库上去)

服务层怎么拦截?大哥,我是服务层,我清楚的知道小米只有1万部手机,我清楚的知道一列火车只有2000张车票,我透10w个请求去数据库有什么意义呢?没错,请求队列!

对于写请求,做请求队列,每次只透有限的写请求去数据层(下订单,支付这样的写业务)

1w部手机,只透1w个下单请求去db

3k张火车票,只透3k个下单请求去db

如果均成功再放下一批,如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。

对于读请求,怎么优化?cache抗,不管是memcached还是redis,单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的。如此限流,只有非常少的写请求,和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去,又有99.9%的请求被拦住了。

当然,还有业务规则上的一些优化。回想12306所做的,分时分段售票,原来统一10点卖票,现在8点,8点半,9点,…每隔半个小时放出一批:将流量摊匀。

其次,数据粒度的优化:你去购票,对于余票查询这个业务,票剩了58张,还是26张,你真的关注么,其实我们只关心有票和无票?流量大的时候,做一个粗粒度的“有票”“无票”缓存即可。

第三,一些业务逻辑的异步:例如下单业务与 支付业务的分离。这些优化都是结合 业务 来的,我之前分享过一个观点“一切脱离业务的架构设计都是耍流氓”架构的优化也要针对业务。

第四层 最后是数据库层

浏览器拦截了80%,站点层拦截了99.9%并做了页面缓存,服务层又做了写请求队列与数据缓存,每次透到数据库层的请求都是可控的。db基本就没什么压力了,闲庭信步,单机也能扛得住,还是那句话,库存是有限的,小米的产能有限,透这么多请求来数据库没有意义。

全部透到数据库,100w个下单,0个成功,请求有效率0%。透3k个到数据,全部成功,请求有效率100%。

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