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最近面试的小伙伴很多,对此我整理了一份Java面试题手册:基础知识、JavaOOP、Java集合/泛型面试题、Java异常面试题、Java中的IO与NIO面试题、Java反射、Java序列化、Java注解、多线程&并发、JVM、Mysql、Redis、Memcached、MongoDB、Spring、SpringCloud、SpringBoot、RabbitMQ、Dubbo、MyBatis、ZooKeeper、数据结构、算法、Elasticsearch、Kafka、微服务、Linux等等。可以分享给大家学习。【持续更新中】
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答:
Spring cloud 流应用程序启动器是基于Spring Boot的Spring集成应用程序,提供与外部系统的集成。Spring cloud Task,一个生命周期短暂的微服务框架,用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。
答:
使用 Spring Boot 开发分布式微服务时,我们面临以下问题:
1、与分布式系统相关的复杂性-这种开销包括网络问题,延迟开销,带宽问题,安全问题。
2、服务发现-服务发现工具管理群集中的流程和服务如何查找和互相交谈。它涉及一个服务目录,在该目录中注册服务,然后能够查找并连接到该目录中的服务。
3、冗余-分布式系统中的冗余问题。
4、负载平衡 --负载平衡改善跨多个计算资源的工作负荷,诸如计算机,计算机集群,网络链路,中央处理单元,或磁盘驱动器的分布。
5、性能-问题 由于各种运营开销导致的性能问题。
6、部署复杂性-Devops 技能的要求。
答:
当我们开始一个项目时,我们通常在属性文件中进行所有的配置。随着越来越多的服务开发和部署,添加和修改这些属性变得更加复杂。有
些服务可能会下降,而某些位置可能会发生变化。手动更改属性可能会产生问题。 Eureka 服务注册和发现可以在这种情况下提供帮助。由
于所有服务都在 Eureka 服务器上注册并通过调用 Eureka 服务器完成查找,因此无需处理服务地点的任何更改和处理。
答:
在计算中,负载平衡可以改善跨计算机,计算机集群,网络链接,中央处理单元或磁盘驱动器等多种计算资源的工作负载分布。负载平衡旨在优化资源使用,最大化吞吐量,最小化响应时间并避免任何单一资源的过载。使用多个组件进行负载平衡而不是单个组件可能会通过冗余来提高可靠性和可用性。负载平衡通常涉及专用软件或硬件,例如多层交换机或域名系统服务器进程。
答:
Hystrix 是一个延迟和容错库,旨在隔离远程系统,服务和第三方库的访问点,当出现故障是不可避免的故障时,停止级联故障并在复杂的
分布式系统中实现弹性。通常对于使用微服务架构开发的系统,涉及到许多微服务。这些微服务彼此协作。思考以下微服务
假设如果上图中的微服务 9 失败了,那么使用传统方法我们将传播一个异常。但这仍然会导致整个系统崩溃。 随着微服务数量的增加,这个问题变得更加复杂。微服务的数量可以高达 1000.这是 hystrix 出现的地方 我们将使用 Hystrix 在这种情况下的 Fallback 方法功能。我们有两个服务 employee-consumer 使用由 employee-consumer 公开的服务。简化图如下所示
答:
由于某些原因,employee-consumer公开服务会引发异常。在这种情况下使用Hystrix我们定义了一个回退方法。如果在公开服务中发生异常,则回退方法返回一些默认值。
如果 firstPage method() 中的异常继续发生,则Hystrix 电路将中断,并且员工使用者将一起跳过firtsPage方法,并直接调用回退方法。
断路器的目的是给第一页方法或第一页方法可能调用的其他方法留出时间,并导致异常恢复。可能发生的情况是,在负载较小的情况下,导致异常的问题有更好的恢复机会 。
答:
Feign是受到Retrofit,JAXRS-2.0和WebSocket 启发的 java 客户端联编程序。Feign的第一个目标是将约束分母的复杂性一到 httpapis,而不考虑其稳定性。在 employee-consumer 的例子中,我们使用了 employee-producer使用REST模板公开的REST服务。
但是我们必须编写大量代码才能执行以下步骤
1、使用功能区进行负载平衡。
2、获取服务实例,然后获取基本URL。
3、利用REST模板来使用服务。 前面的代码如下:
之前的代码,有像NullPointer这样的例外的机会,并不是最优的。我们将看到如何使用Netflix Feign使呼叫变得更加轻松和清洁。如果Netflix Ribbon依赖关系也在类路径中,那么Feign默认也会负责负载平衡。
答:
考虑以下情况:我们有多个应用程序使用Spring Cloud Config读取属性,而Spring Cloud Config从GIT读取这些属性。
下面的例子中多个员工生产者模块从Employee Config Module获取Eureka注册的财产
如果假设GIT中的Eureka注册属性更改为指向另一台Eureka服务器,会发生什么情况。在这种情况下,我们将不得不重新启动服务以获取更新的属性。还有另一种使用执行器端点/刷新的方式。但是我们将不得不为每个模块单独调用这个url。例如,如果EmployeeProducer1部署在端口8080上,则调用http:// localhost:8080/refresh。同样对于Employee Producer2 http://localhost:8081/refresh等等。这又很麻烦。这就是Spring Cloud Bus发挥作用的地方。
Spring Cloud Bus提供了跨多个实例刷新配置的功能。因此,在上面的示例中,如果我们刷新Employee Producer1,则会自动刷新所有其他必需的模块。如果我们有多个微服务启动并运行,这特别有用。这是通过将所有微服务连接到单个消息代理来实现的。无论何时刷新实例,此事件都会订阅到侦听此代理的所有微服务,并且它们也会刷新。可以通过使用端点/总线/刷新来实现对任何单个实例的刷新。
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SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。
SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架,它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来,为各个微服务之间提供,配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等等集成服务SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目, 但是SpringCloud离不开SpringBoot ,属于依赖的关系SpringBoot专注于快速、方便的开发单个微服务个体,SpringCloud关注全局的服务治理框架。
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ZooKeeper中的节点服务挂了就要选举 在选举期间注册服务瘫痪,虽然服务最终会恢复,但是选举期间不可用的, 选举就是改微服务做了集群,必须有一台主其他的都是从
Eureka各个节点是平等关系,服务器挂了没关系,只要有一台Eureka就可以保证服务可用,数据都是最新的。 如果查询到的数据并不是最新的,就是因为Eureka的自我保护模式导致的
Eureka本质上是一个工程,而ZooKeeper只是一个进程
Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像ZooKeeper 一样使得整个注册系统瘫痪
ZooKeeper保证的是CP,Eureka保证的是AP
CAP:
C:一致性>Consistency; 取舍:(强一致性、单调一致性、会话一致性、最终一致性、弱一致性)
A:可用性>Availability;
P:分区容错性>Partition tolerance;
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@LoadBalanced注解的作用
开启客户端负载均衡。
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Spring Cloud Sleuth
在微服务中,通常根据业务模块分服务,项目中前端发起一个请求,后端可能跨几个服务调用才能完成这个请求(如下图)。
如果系统越来越庞大,服务之间的调用与被调用关系就会变得很复杂,假如一个请求中需要跨几个服务调用,其中一个服务由于网络延迟等原因挂掉了,那么这时候我们需要分析具体哪一个服务出问题了就会显得很困难。Spring Cloud Sleuth服务链路跟踪功能就可以帮助我们快速的发现错误根源以及监控分析每条请求链路上的性能等等。
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该面试题答案解析完整文档获取方式:Spring Cloud面试题总结