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刚去面试Spring Cloud 问了我35个问题,全部分享出来!
2020-06-09 03:19:17

对于目前来说,微服务已经是程序员必会的技能之一了。Spring Cloud 作为一个优质的微服务框架,已经被很多公司使用。以下小编给大家整理35道Spring Cloud 的知识点,或者说是面试题都不冲突。后续还会继续更新⛽️

1.什么是SpringCloud?

Spring Cloud为开发人员提供了工具,以快速构建分布式系统中的一些常见模式(例如,配置管理,服务发现,断路器,智能路由,微代理,控制总线,一次性令牌,全局锁,领导选举,分布式会话,群集状态)。它们可以在任何分布式环境中正常工作,包括开发人员自己的笔记本电脑,裸机数据中心以及Cloud Foundry等托管平台。

2.什么是微服务?

所谓的微服务是SOA架构下的终产物,该架构的设计目标是为了肢解业务,使得服务能够独立运行。微服务设计原则:

1、各司其职 。

2、服务高可用和可扩展性。

3.SpringCloud有哪些特征?

Spring Cloud专注于为典型的用例和可扩展性机制(包括其他用例)提供良好的开箱即用体验。

  • 分布式/版本化配置
  • 服务注册和发现
  • 路由
  • 服务到服务的调用
  • 负载均衡
  • 断路器
  • 全局锁
  • 领导选举和集群状态
  • 分布式消息传递

4.SpringCloud核心组件?

Eureka : 注册中心

Ribbon :客服端负载均衡

Hystrix : 服务容错处理

Feign: 声明式REST客户端

Zuul : 服务网关

Config : 分布式配置

5.SpringCloud基于什么协议?

HTTP

6.SpringCloud和Dubbo区别?

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7.Eureka是什么?

云端服务发现,一个基于 REST 的服务,用于定位服务,以实现云端中间层服务发现和故障转移。

8.服务治理的基础角色?

服务注册中心:提供服务注册与发现的能力。

服务提供者:提供服务的应用,会把自己提供的服务注册到注册中心。

服务消费者:服务的消费者,从注册中心获取服务列表。

9.什么是服务续约?

在注册完服务以后,服务提供者会维护一个心跳来向注册中心证明自己还活着,以此防止被“剔除服务”。

10.什么是服务下线?

当服务实例进行正常关闭时,会发送一个REST请求(我要下线了)给注册中心,收到请求后,将该服务状态设置下线(DOWN),并把这事件传播出去。

11.什么是失效剔除?

当服务非正常下线时,可能服务注册中心没有收到下线请求,注册中心会创建一个定时任务(默认60s)将没有在固定时间(默认90s)内续约的服务剔除掉。

12.什么是自我保护机制?

在运行期间,注册中心会统计心跳失败比例在15分钟之内是否低于85%,如果低于的情况,注册中心会将当前注册实例信息保护起来,不再删除这些实例信息,当网络恢复后,退出自我保护机制。

自我保护机制让服务集群更稳定、健壮。

13.Ribbon是什么?

提供云端负载均衡,有多种负载均衡策略可供选择,可配合服务发现和断路器使用。

14.Ribbon负载均衡的注解是?

@LoadBalanced

15.Ribbon负载均衡策略有哪些?

RandomRule : 随机。

RoundRobinRule : 轮询。

RetryRule : 重试。

WeightedResponseTimeRule : 权重。

ClientConfigEnabledRoundRobinRule : 一般不用,通过继承该策略,默认的choose就实现了线性轮询机制。可以基于它来做扩展。

BestAvailableRule : 通过便利负载均衡器中维护的所有服务实例,会过滤到故障的,并选择并发请求小的一个。

PredicateBasedRule : 先过滤清单,再轮询。

AvailabilityFilteringRule :继承了父类的先过滤清单,再轮询。调整了算法。

ZoneAvoidanceRule : 该类也是PredicateBasedRule的子类,它可以组合过滤条件。以ZoneAvoidancePredicate为主过滤条件,以AvailabilityPredicate为次过滤条件。

16.什么是服务熔断?

服务熔断的作用类似于我们家用的保险丝,当某服务出现不可用或响应超时的情况时,为了防止整个系统出现雪崩,暂时停止对该服务的调用。

17.什么是服务降级?

服务降级是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

18.什么是Hystrix?

熔断器,容错管理工具,旨在通过熔断机制控制服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。

19.断路器Hystrix的有哪些功能?

  • 通过第三方客户端访问依赖服务出现高延迟或者失败时,为系统提供保护和控制 。
  • 在复杂的分布式系统中防止级联失败(服务雪崩效应) 。
  • 快速失败 (Failfast) 同时能快速恢复。
  • 提供失败回滚 (Fallback) 和优雅的服务降级机制。
  • 提供近实时的监控、 报警和运维控制手段。

20.Hystrix将远程调用封装到?

HystrixCommand 或者 HystrixObservableCommand对象中。

21.启动熔断降级服务的注解?

@EnableHystrix

22.什么是Feign?

Feign是一种声明式、模板化的HTTP客户端。

23.Feign优点?

1.feign采用的是基于接口的注解。 2.feign整合了ribbon,具有负载均衡的能力。 3.整合了Hystrix,具有熔断的能力。

24.什么是Config?

配置管理工具包,让你可以把配置放到远程服务器,集中化管理集群配置,目前支持本地存储、Git以及Subversion。

25.Config组件中的两个角色?

Config Server : 配置中心服务端。

Config Client : 配置中心客户端。

26.什么是Zuul?

Zuul 是在云平台上提供动态路由,监控,弹性,安全等边缘服务的框架。Zuul 相当于是设备和 Netflix 流应用的 Web 网站后端所有请求的前门。

27.使用Zuul的优点?

  • 方便监控。可以在微服务网管手机监控数据并将其推送到外部系统进行分析。
  • 方便认证。可在网关进行统一认证,然后在讲请求转发到后端服务。
  • 隐藏架构实现细节,提供统一的入口给客户端请求,减少了客户端和每个微服务的交互次数。
  • 可以统一处理切面任务,避免每个微服务自己开发,提升效率。
  • 高可用高伸缩性的服务,避免单点失效。

28.Zuul的核心是?

过滤器。

29.Zuul有几种过滤器类型?分别是?

4种。

pre : 可以在请求被路由之前调用。

适用于身份认证的场景,认证通过后再继续执行下面的流程。

route : 在路由请求时被调用。

适用于灰度发布场景,在将要路由的时候可以做一些自定义的逻辑。

post :在 route 和 error 过滤器之后被调用。

这种过滤器将请求路由到达具体的服务之后执行。适用于需要添加响应头,记录响应日志等应用场景。

error : 处理请求时发生错误时被调用。

在执行过程中发送错误时会进入 error 过滤器,可以用来统一记录错误信息。

30.什么是Sleuth?

日志收集工具包,封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案。

31.Sleuth帮助我们做了哪些工作?

  • 可以方便的了解到每个采样的请求耗时,分析出哪些服务调用比较耗时。
  • 对于程序未捕捉的异常,可以在集成Zipkin服务页面上看到。
  • 识别调用比较频繁的服务,从而进行优化。

32.什么是Bus?

事件、消息总线,用于在集群(例如,配置变化事件)中传播状态变化,可与Spring Cloud Config联合实现热部署。

33.eureka比zookeeper的优势在?

A:高可用 C:一致性,P:分区容错性

Zookeeper保证了CP,Eureka保证了AP。

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那样使整个微服务瘫痪。

34.什么是Stream?

数据流操作开发包,封装了与Redis,Rabbit、Kafka等发送接收消息。

35.你还知道哪些微服务框架?

Dubbo Motan Tars gRPC Thrift

参考:

  • 《Spring Cloud微服务实战》

  • 《Spring Cloud微服务全栈技术与案例解析》

  • 《Spring Cloud微服务架构开发实战》

  • ​ https://spring.io/projects/spring-cloud

  • ​ https://www.springcloud.cc/

  • ​ 百度百科

持续更新。。。

本文使用 mdnice 排版

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Kafka
创建时间:2020-05-22 09:55:12
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群来提供实时的消息。
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