面试题2

1、微服务注册中心的注册表如何更好的防止读写并发冲突？

微服务注册中心的注册表一般是一个分布式系统，它可以被多个服务实例同时读写，因此并发冲突是一个常见的问题。为了防止并发冲突，可以采取以下措施：

1. 使用分布式锁：可以使用分布式锁来协调对注册表的访问。当一个服务实例需要修改注册表中的某个信息时，它需要先获取一个分布式锁，然后再进行操作，完成后释放锁。这样可以保证同一时刻只有一个服务实例在修改注册表。

2. 采用乐观锁：乐观锁假设并发冲突的概率很小，因此每个服务实例都可以尝试修改注册表，但在修改之前需要检查所要修改的记录是否已经被其他服务实例修改过，如果没有，则进行修改。如果检查到已经被修改，则需要回滚操作，重新读取最新的记录进行修改。

3. 使用版本号：可以为注册表中的每个记录增加一个版本号字段，每次修改记录时，都需要将版本号加1。这样，当多个服务实例同时修改同一条记录时，可以根据版本号判断哪个修改操作是最新的，从而保证数据的一致性。

4. 数据分片：将注册表拆分成多个小的数据分片，每个服务实例只负责访问某个数据分片，这样可以降低并发冲突的概率。如果需要修改某个记录，需要先锁住该数据分片，然后进行修改，完成后释放锁。

5. 采用异步处理：将写操作异步化，将写操作放入队列中，然后由单独的线程或服务实例进行处理，这样可以避免直接的并发冲突。

2、Nacos如何支撑阿里巴巴内部上百万服务实例的访问？

Nacos是一个高性能的服务注册中心和配置中心，可以支持阿里巴巴内部上百万服务实例的访问。其主要采用以下几种方法来实现高性能：

1. 集群化：Nacos支持多个节点组成一个集群，可以提高服务的可用性和性能。在集群模式下，Nacos的服务实例和配置信息会被自动复制到所有节点上，从而实现数据的高可用和负载均衡。

2. 基于Raft协议的一致性算法：Nacos使用基于Raft协议的一致性算法，确保了服务注册中心和配置中心的数据一致性和高可用性。通过Raft协议，Nacos可以保证当一个节点宕机时，其它节点可以自动接替其职责，从而实现高可用性。

3. 基于Netty的高性能通信：Nacos使用Netty作为网络通信框架，可以支持高并发、高吞吐量的网络通信。Netty提供了异步、非阻塞的网络通信模型，可以更好地利用CPU和IO资源。

4. 高效的数据存储：Nacos采用了高效的数据存储方式，可以快速地读取和写入大量的服务实例和配置信息。Nacos支持多种存储方式，包括MySQL、SQLite、Oracle、PostgreSQL、MongoDB等，可以根据实际需要选择合适的存储方式。

5. 数据缓存：Nacos使用了数据缓存技术，可以减少对数据存储的访问次数，从而提高访问性能。Nacos支持多种缓存方式，包括本地缓存和分布式缓存，可以根据实际需要选择合适的缓存方式。

总之，Nacos通过集群化、一致性算法、高性能通信、高效的数据存储和数据缓存等技术手段，实现了对大规模服务实例和配置信息的高效管理和访问，可以支持阿里巴巴内部上百万服务实例的访问。

3、Nacos高并发异步注册架构知道如何设计的吗？

Nacos是一个支持动态服务发现、配置管理和服务治理的开源平台。在高并发场景下，Nacos的异步注册架构是如何设计的呢？

Nacos采用异步注册的方式来处理高并发场景下的注册请求。其主要思路是通过将注册请求放入队列中，由多个工作线程异步地处理这些请求，从而提高注册请求的处理能力。

具体来说，Nacos的异步注册架构包含以下几个部分：

1. 注册请求队列：所有的注册请求都会被放入这个队列中等待处理。

2. 处理线程池：Nacos会启动多个工作线程来异步地处理注册请求队列中的请求。这些工作线程来自一个线程池，可以通过配置文件来设置线程池的大小。

3. 注册请求处理器：每个工作线程都会从注册请求队列中取出请求，并将其交给一个注册请求处理器来处理。注册请求处理器会将请求转换成对Nacos服务注册中心的实际调用，并将调用结果返回给调用方。

通过异步注册的方式，Nacos能够在高并发场景下处理大量的注册请求。同时，Nacos还支持通过分布式锁来保证注册操作的原子性和一致性。这些特性使得Nacos成为一个高效、可靠的服务发现和注册中心。

4、Nacos2.X为什么性能提升了接近10倍？

Nacos 2.x的性能提升接近10倍是因为在2.x版本中进行了大量的性能优化和改进。以下是一些可能的原因：

1. 数据库连接池优化：在2.x版本中，Nacos采用了高效的Druid连接池，从而避免了频繁地创建和销毁数据库连接，提高了数据库访问的效率。

2. 注册中心的优化：在2.x版本中，Nacos引入了基于本地缓存的注册中心实现，从而避免了频繁地访问远程注册中心，大大提高了注册中心的性能和吞吐量。

3. 数据库访问优化：Nacos 2.x版本中采用了更高效的数据库操作方式，使用批量插入和批量更新的方式来优化数据库访问，从而减少了数据库操作的次数，提高了系统的性能。

4. 服务访问优化：在2.x版本中，Nacos采用了Netty作为底层网络通信框架，采用了更加高效的序列化和反序列化方式，从而提高了服务访问的性能和效率。

5. 集群部署的优化：在2.x版本中，Nacos优化了集群部署的方式，采用了更加灵活的负载均衡策略，从而提高了系统的可伸缩性和容错性。

综合以上几点，Nacos 2.x在性能方面有了大幅的提升，使其成为一个更加高效、可靠的服务发现、配置管理和服务治理平台。

5、Eureka注册表多级缓存架构有了解过吗？

Eureka是Netflix开源的服务发现框架，其注册表多级缓存架构是为了提高Eureka的性能和可用性而设计的。

Eureka注册表多级缓存架构包含以下几个部分：

1. 本地缓存：Eureka客户端在启动时会从Eureka服务器获取注册表信息，并将其缓存在本地内存中。本地缓存使得Eureka客户端可以快速地响应查询请求，从而提高了查询的效率。

2. 远程缓存：Eureka服务器会将注册表信息缓存在内存中，从而避免了频繁地查询数据库或从其他Eureka服务器上获取注册表信息。远程缓存可以提高Eureka服务器的性能和可用性。

3. 定期刷新：Eureka客户端和服务器都会定期刷新本地和远程缓存中的注册表信息。定期刷新可以保证缓存中的注册表信息与实际的注册表信息保持一致，从而提高系统的准确性和可靠性。

4. 快速失败：在Eureka客户端查询注册表信息时，如果本地和远程缓存中都不存在所需的信息，Eureka客户端会立即返回失败结果，从而避免了等待查询超时的情况。快速失败可以保证系统的响应速度和可用性。

5. 通过多级缓存架构，Eureka可以在高并发场景下提供高性能的服务发现能力，并保证系统的可用性和准确性。同时，Eureka还支持多节点部署和负载均衡，从而提高系统的可伸缩性和容错性。

6、Sentinel底层滑动时间窗限流算法怎么实现的？

Sentinel是阿里巴巴开源的分布式系统的流量防护框架，其中的滑动时间窗限流算法是其重要的限流算法之一。下面是Sentinel底层滑动时间窗限流算法的基本实现原理：

1. 时间窗口划分：将时间轴划分为多个时间窗口，每个时间窗口表示一个时间段。例如，可以将时间轴划分为10个时间窗口，每个时间窗口表示10秒钟的时间段。

2. 统计请求数量：在每个时间窗口内，统计当前时间窗口内的请求数量。例如，对于每个时间窗口，可以使用一个计数器来统计当前时间窗口内的请求数量。

3. 滑动时间窗口：将时间窗口进行滑动，保证当前时间窗口一直向前移动。例如，每个时间窗口可以从左向右滑动，从而保证时间窗口始终覆盖最近的时间段。

4. 判断流量是否超过阈值：对于每个时间窗口内的请求数量，判断当前时间窗口内的请求数量是否超过了预设的阈值。如果超过了阈值，则表示流量过大，需要进行限流处理。

5. 限流处理：当流量超过阈值时，可以采取一些措施进行限流处理。例如，可以拒绝当前请求、返回一个错误码或降低当前请求的优先级等。

总的来说，Sentinel底层滑动时间窗限流算法通过对时间窗口内的请求数量进行统计和判断，来限制流量的大小，从而保护系统的稳定性和可靠性。

7、Sentinel底层是如何计算线上系统实时QPS的？

Sentinel是阿里巴巴开源的分布式系统的流量防护框架，其底层实时QPS的计算是通过统计请求数量和时间窗口大小来实现的。

具体来说，Sentinel底层实时QPS的计算包括以下几个步骤：

1. 时间窗口划分：将时间轴划分为多个时间窗口，每个时间窗口表示一个时间段。例如，可以将时间轴划分为10个时间窗口，每个时间窗口表示10秒钟的时间段。

2. 统计请求数量：在每个时间窗口内，统计当前时间窗口内的请求数量。例如，对于每个时间窗口，可以使用一个计数器来统计当前时间窗口内的请求数量。

3. 滑动时间窗口：将时间窗口进行滑动，保证当前时间窗口一直向前移动。例如，每个时间窗口可以从左向右滑动，从而保证时间窗口始终覆盖最近的时间段。

4. 计算实时QPS：根据当前时间窗口内的请求数量和时间窗口的大小，计算出当前系统的实时QPS。例如，可以使用公式实时QPS = (当前时间窗口内的请求数量 / 时间窗口大小)来计算。

5. 动态调整时间窗口大小：根据当前系统的实时QPS和预设的阈值，动态调整时间窗口的大小，以适应不同的流量情况。例如，当系统流量较大时，可以适当增大时间窗口的大小，从而保证实时QPS的准确性。

总的来说，Sentinel底层实时QPS的计算是通过统计请求数量和时间窗口大小来实现的，可以帮助开发人员及时发现并解决系统中的性能瓶颈问题，从而保证系统的稳定性和可靠性。

8、Seata分布式事务协调管理器是如何实现的？

Seata是一个开源的分布式事务协调管理器，其实现主要包括两个方面：事务协调和事务参与者。

1. 事务协调
   Seata通过一个TC（Transaction Coordinator）来实现事务协调。TC主要负责协调全局事务的提交和回滚，并提供了一系列的接口来实现这些功能，包括：

   开启全局事务：TC提供了一个接口来开启一个全局事务，并返回一个全局事务ID。
   提交全局事务：TC提供了一个接口来提交一个全局事务。
   回滚全局事务：TC提供了一个接口来回滚一个全局事务。
   查询全局事务状态：TC提供了一个接口来查询一个全局事务的状态。

2. 事务参与者
   Seata通过一个RM（Resource Manager）来实现事务参与者。RM主要负责管理事务的参与者，包括本地事务的提交和回滚，并提供了一系列的接口来实现这些功能，包括：

   注册分支事务：RM提供了一个接口来注册一个分支事务，并返回一个分支事务ID。
   提交分支事务：RM提供了一个接口来提交一个分支事务。
   回滚分支事务：RM提供了一个接口来回滚一个分支事务。
   查询分支事务状态：RM提供了一个接口来查询一个分支事务的状态。
   同时，RM还需要实现一个XA接口，以支持分布式事务的提交和回滚操作。

总的来说，Seata分布式事务协调管理器的实现包括两个方面：事务协调和事务参与者。事务协调主要负责协调全局事务的提交和回滚，而事务参与者主要负责管理事务的参与者，包括本地事务的提交和回滚。通过这些接口的实现，Seata能够有效地管理分布式事务，保证分布式系统的数据一致性和可靠性。

9、Seata分布式事务一致性锁机制如何设计的？

在Seata分布式事务框架中，为了保证分布式事务的一致性，需要引入一致性锁机制，即Global Lock。Global Lock是一种分布式锁，它可以在分布式环境下对多个事务进行串行化处理，以保证事务的正确执行。

在Seata中，Global Lock是通过分布式锁服务来实现的，一般使用ZooKeeper或者Nacos等分布式协调服务作为分布式锁服务。其实现原理主要分为两个步骤：

1. 获取全局锁
   当一个分支事务需要获取全局锁时，它会向分布式锁服务发送请求。分布式锁服务会在所有的分支事务中选择一个作为全局锁的持有者，并将该分支事务的ID记录下来。如果当前没有其他分支事务持有全局锁，那么该请求的分支事务将被选为全局锁的持有者，并返回获取锁成功的结果；否则，该请求的分支事务将被阻塞，直到获取到全局锁为止。

2. 释放全局锁
   当一个分支事务执行完成后，它会向分布式锁服务发送释放全局锁的请求。分布式锁服务会将该分支事务从全局锁持有者列表中移除，并将全局锁的持有者转交给下一个分支事务。

总的来说，Seata的一致性锁机制是通过分布式锁服务来实现的，它可以有效地避免分布式事务的并发冲突，保证事务的正确执行。

10、Seata分布式事务回滚机制如何实现的？

在Seata分布式事务框架中，回滚机制是通过回滚日志(Rollback Log)来实现的。回滚日志是用来记录分布式事务中所有参与者的执行操作，在分布式事务失败时用来回滚所有参与者的操作。其实现原理主要分为以下几个步骤：

1. 在分布式事务开始时，Seata会在分布式事务的协调者上创建一个唯一的全局事务ID，并在分布式事务中的所有参与者上创建对应的本地事务ID。

2. 当一个分支事务执行完毕并成功提交时，Seata会将该分支事务的执行操作记录到回滚日志中，并将该分支事务的状态设置为"已提交"。

3. 当一个分支事务执行失败或者分布式事务被取消时，Seata会将所有参与者的回滚日志依次执行一遍，从而回滚所有参与者的操作。在回滚过程中，Seata会根据回滚日志中的操作信息，逆向执行所有参与者的操作，并将每个参与者的状态设置为"已回滚"。

4. 在回滚完成后，Seata会将所有参与者的回滚日志清除，并将分布式事务的状态设置为"已回滚"。

总的来说，Seata的回滚机制是通过回滚日志来实现的，它可以保证在分布式事务失败或者被取消时，所有参与者的操作都能够被正确回滚。这种机制可以提高分布式事务的可靠性和一致性，保证了数据的完整性和正确性。

11、Nacos集群CP架构底层类Raft协议怎么实现的？

Nacos集群中的CP架构采用了类Raft协议来保证数据的一致性和可靠性。具体来说，Nacos使用了一个基于Raft协议的分布式一致性算法，实现了多个节点之间的数据同步和一致性。

下面是Nacos中类Raft协议的实现原理：

1. Leader选举
   在Nacos集群中，每个节点都有可能成为Leader节点。在集群中的初始状态下，所有节点都处于Follower状态，等待Leader节点的选举。当Follower节点在一段时间内没有收到来自Leader的心跳信号时，它会发起Leader选举。
   在选举过程中，每个节点会向其它节点发送请求，请求其他节点为自己投票。如果某个节点收到了超过半数的节点的投票，则它将成为Leader节点。否则，选举失败，需要重新开始。

2. 数据同步
   当Leader节点收到一个客户端请求时，它会将该请求发送给所有的Follower节点。当一个Follower节点接收到请求后，它会将请求记录到本地的日志中，并向Leader节点发送确认信息。当Leader节点收到来自大多数节点的确认信息后，它会认为该请求已经成功被提交，并向所有的Follower节点发送提交信息，以通知它们进行数据更新。

3. 故障恢复
   如果Leader节点出现故障，Nacos集群中的其它节点会重新发起Leader选举。在新的Leader选举过程中，只有那些拥有最新日志的节点才有资格成为新的Leader节点。一旦新的Leader节点被选举出来，它会向所有的Follower节点发送请求，以同步数据。

总的来说，Nacos采用了类Raft协议来实现分布式一致性算法，通过Leader选举、数据同步和故障恢复等机制来保证数据的一致性和可靠性。这种CP架构可以确保数据在分布式环境中的可靠性和一致性，同时还可以提高系统的可用性和容错能力。

12、Nacos&Eureka&Zookeeper集群架构都有脑裂问题吗？

脑裂（Split-Brain）是指一个分布式系统中的节点失去联系，形成两个或多个无法通信的子集群，每个子集群都认为自己是整个系统的唯一正确的部分。

在分布式系统中，脑裂是一个非常严重的问题，因为它可能导致数据不一致、服务不可用等严重后果。对于Nacos、Eureka、Zookeeper这些集群架构，都可能存在脑裂问题，但它们采用的解决方案可能会有所不同。

具体来说：

1. Nacos
   在Nacos的集群架构中，每个节点都是相互独立的，并且它们之间没有任何的主从关系。每个节点都可以接收客户端的请求，并将数据同步给其它节点。当节点出现故障或者网络分区时，Nacos会通过心跳机制检测到节点的状态，并将其从集群中移除，从而避免脑裂的发生。

2. Eureka
   Eureka的集群架构中，所有的节点都是对等的，它们之间没有主从关系。当一个节点宕机或者网络分区时，其它节点会继续提供服务，并接收新的服务注册信息。然而，在极端情况下，Eureka的集群可能会发生脑裂。为了避免这种情况的发生，Eureka提供了两种方式来解决脑裂问题，一种是基于Zone的解决方案，另一种是基于自我保护机制的解决方案。

3. Zookeeper
   Zookeeper的集群架构中，每个节点都是相互独立的，但是它们之间有一个Leader节点，负责协调数据的更新和同步。当Leader节点出现故障或者网络分区时，Zookeeper会重新选举Leader节点，并将新Leader节点的信息通知给其它节点。这种方式可以避免脑裂的发生，但是在选举新Leader节点的过程中，可能会导致数据不一致的问题。

总的来说，Nacos、Eureka、Zookeeper这些集群架构都可能存在脑裂问题，但是它们都采用了不同的解决方案来避免这种情况的发生。在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的集群架构，并采用相应的解决方案来避免脑裂问题的发生。

13、如何设计能支撑全世界公司使用的微服务云架构？

设计一个能够支撑全世界公司使用的微服务云架构，需要考虑以下几个方面：

1. 可扩展性
   微服务云架构需要具备良好的可扩展性，能够支持大规模的用户和服务，并且能够根据需求进行快速扩容和缩容。在设计时，需要考虑到如何有效地分布式管理和调度服务，如何实现高可用和容错，如何实现数据的分片和分布式存储等。

2. 可靠性
   微服务云架构需要具备高可靠性和稳定性，能够应对各种异常情况和故障，并能够快速恢复服务。在设计时，需要考虑到如何实现多级容错和自动化故障恢复机制，如何进行监控和预警，如何保证服务的可用性和稳定性等。

3. 安全性
   微服务云架构需要具备高度的安全性，能够保证用户数据和系统的安全。在设计时，需要考虑到如何实现身份认证和授权，如何进行数据加密和安全传输，如何实现多级安全防护和安全审计等。

4. 可管理性
   微服务云架构需要具备良好的可管理性，能够方便地进行服务的部署、升级和管理。在设计时，需要考虑到如何实现自动化的服务部署和发布，如何进行服务的配置管理和版本管理，如何实现日志和性能监控等。

5. 易用性
   微服务云架构需要具备良好的易用性，能够方便地进行服务的开发和使用。在设计时，需要考虑到如何提供统一的API和接口，如何提供开发工具和集成开发环境，如何提供文档和教程等。

综上所述，设计一个能够支撑全世界公司使用的微服务云架构，需要考虑到可扩展性、可靠性、安全性、可管理性和易用性等方面，并采用分布式系统的思想和技术来实现。同时，需要根据实际情况和需求进行优化和改进，不断提升架构的性能和稳定性。

14、RocketMQ架构如何设计能支撑每天万亿级消息处理？

要设计一个能够支撑每天万亿级消息处理的RocketMQ架构，需要考虑以下几个方面：

1. 高可用和可扩展性
   为了实现高可用和可扩展性，需要在RocketMQ架构中引入主从复制机制，通过增加Broker节点来实现水平扩展。此外，需要使用负载均衡和故障转移等技术，确保消息的可靠传输和高可用性。

2. 消息存储和索引
   为了支持每天万亿级消息处理，需要选择高性能的存储引擎和索引技术。RocketMQ使用了可插拔的存储引擎和索引技术，包括了支持高性能顺序写的文件存储引擎、支持消息批量读写的内存映射文件存储引擎、支持快速索引的布隆过滤器索引和哈希索引等技术，可以根据实际需求进行选择和优化。

3. 消息路由和分发
   为了支持每天万亿级消息处理，需要设计高效的消息路由和分发机制。RocketMQ使用了分布式队列和分布式哈希算法来实现消息的路由和分发。在分布式队列中，每个队列由多个Broker节点共同维护，通过分布式哈希算法将消息路由到对应的队列中，实现消息的负载均衡和高性能分发。

4. 性能监控和优化
   为了支持每天万亿级消息处理，需要进行系统性能监控和优化。RocketMQ提供了完善的性能监控和调优工具，包括了支持消息生产和消费性能测试的压测工具、支持监控和分析消息发送和消费情况的控制台和监控系统等，可以根据实际情况和需求进行性能优化和调整。

综上所述，要设计一个能够支撑每天万亿级消息处理的RocketMQ架构，需要考虑到高可用和可扩展性、消息存储和索引、消息路由和分发、性能监控和优化等方面，并采用分布式系统的思想和技术来实现。同时，需要根据实际情况和需求进行优化和改进，不断提升架构的性能和稳定性。

15、RocketMQ在交易支付场景如何做到消息零丢失？

在交易支付场景中，消息零丢失是非常关键的要求，RocketMQ 可以通过以下几个方面来保证消息不丢失：

1. 生产者发送消息时使用可靠的消息发送方式，例如使用同步发送方式，保证消息发送到至少一个 Broker 节点。

2. 消息队列中采用主从复制模式，即一个 Master 节点和多个 Slave 节点组成一个 Broker 集群。生产者发送的消息首先会写入 Master 节点的存储中，Master 节点将消息同步到所有 Slave 节点上，只有当所有 Slave 节点都成功接收到消息并进行持久化后，才会将确认信息返回给生产者。这样即使 Master 节点宕机，系统中也有多个 Slave 节点保留了消息副本，保证消息不会丢失。

3. 为了防止消息在写入 Master 节点后还未同步到所有 Slave 节点时，Master 节点宕机导致消息丢失，RocketMQ 引入了“刷盘”机制。刷盘即将内存中的消息数据持久化到磁盘中，RocketMQ 采用了异步刷盘和同步刷盘两种方式，异步刷盘可以提高系统的性能，同步刷盘可以保证消息的可靠性。

4. 消费者消费消息时，可以使用消息拉取模式，消费者向 Broker 节点主动拉取消息，保证消息不会被漏消费。

5. 在分布式环境中，容易出现分布式事务的问题。为了保证分布式事务的一致性，RocketMQ 提供了事务消息机制，即生产者将消息发送给 Broker 节点时，先发送半消息，等到本地事务执行成功后再发送确认消息，RocketMQ 会保证半消息和确认消息在同一个消息队列中，并且不会被其他消费者看到，从而保证消息的一致性。

综上所述，RocketMQ 在交易支付场景中通过主从复制、刷盘机制、消息拉取、事务消息等方式来保证消息零丢失。