知识整理

Eureka服务注册和发现原理

• 有三个角色

  • 服务提供者（Eureka client）

  向服务注册中心注册自己的信息

  • 服务消费者 （Eureka client）

  向服务注册中心注册自己的信息，并获取自己要消费的服务提供者信息

  • 注册中心 （Eureka Server）

  接收服务消费者和提供者的注册的信息

dubbo + ZK如何实现CP、Eureka怎么实现AP

• dubbo + zk

当向注册中心查询服务注册列表时，可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但是不能接受服务直接down掉不可用。服务注册功能对可用性的要求高于一致性。在zk选举的时候，整个集群不可用，这样就导致注册服务瘫痪，漫长的选举期间导致整个注册服务长期不可用

• Eureka 的AP

在设计的时候优先保证可用性。eureka的各个节点都是平等的，几个节点down掉不会影响其他节点的提供注册和查询服务的功能。而Eureka的客户端在向牧歌Eureka注册如果链接失败，则会自动切换到其他节点，只要有一台Eureka正常工作，就能保证注册服务可用，只不过查询服务的结果可能不是最新的（不保证强一致性）。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内，85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

1. Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没有收到心跳的而过期的服务；
2. Eureka仍然能够接收新的服务注册和查询请求，但不会同步到其他节点（保证当前节点依然可用）；
3. 当网络稳定时，当前实例新的注册信息会同步到其他节点；
   因此，Eureka可以很好的应对网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zk那样因为选举导致整个集群不可用

总之，dubbo+zk强调的是CP，强一致性，是zk的特性决定，而Eureka强调的是AP，高可用

Hystrix怎么实现熔断机制

Hystrix包括服务降级， 服务熔断, 线程合信号隔离，请求缓存, 请求合并，服务监控

• hystrix对于依赖服务采用依赖隔离的方式主要有线程隔离合信号量隔离

  • 线程隔离：卫每个依赖服务创建一个独立的线程，性能上低于信号量隔离
  • 信号量隔离：用信号量控制单个依赖服务，开销小于线程隔离，但无法异步和设置超时。

• 定义服务降级

  • fallback是实现服务降级的后备方法。只要在fallbackmethod属性指定的对应的方法就可。

• 异常处理

  • 忽略异常：对某个异常，不调用fallback操作，而是抛出

  @HystrixCommand(ignoreExceptions = {需要忽略的异常类.class})
  

  • 异常分类降级：根据不同的异常，采用不同的降级处理

• 请求缓存

  • @CacheResult:标记请求命令的结果应该被缓存，必须和@HystrixCommand注解结合使用，所用属性有：cacheKeyMethod

  /*
  代码中CacheResult代表开启缓存功能，当调用结果返回后Hystrix缓存，缓存的key值不指定就使用该方法中的所有参数，
  */
  @CacheResult(cacheKeyMethod = "getNameByidCacheKey")
  @HystrixCommand(fallbackMethod = "hiFallback")
  public String hiService(String name) {
      return restTemplate.getForObject("http://SERVICE-HI/hi?name="+name,String.class);
  }
  
  private Long getNameByidCacheKey(Long id) {
      return id;
  }
  

  • 删除缓存：标记请求命令的缓存失效，失效的缓存根据定义的Key决定，常用属性 ：command、cacheKeyMethod

  @CacheResult
  @HystrixCommand(fallbackMethod = "hiFallback")
  public String hiService(@CacheKey("name") String name) {
      return restTemplate.getForObject("http://SERVICE-HI/hi?name="+name,String.class);
  }
  
  @CacheRemove(commandKey = "hiService")
  public void update(@CacheKey("name")User user){
  
      restTemplate.getForObject("http://USER-SERVICE/users",user,User.class);
  
  }
  

redis数据类型，底层是什么。

String

redis集群原理，怎么实现高可用，一致性hash算法。

redis怎么实现主从同步的。

dubbo工作原理，生产者、服务者之间是怎么通信的

摘抄自官网

• 调用关系说明
  • 0:服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
  • 1.服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
  • 2.服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
  • 3.注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
  • 4.服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。
  • 5.服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

dubbo负载均衡

• 随机负载均衡（RandomLoadBalance）：先统计所有服务器上该接口方法权重总和，然后再随机nextInt，看生成的随机数落在哪个段内，就调用哪个服务。默认使用的就是随机轮询算法
• 轮询（RoundRobinLoadBalance）：如果所有服务器接口方法的权重都一样，依次调用；
• 最少活跃负载均衡（LeastActiveLoadBalance）

dubbo容错，服务治理

• 在dubboAdmin中，可以对具体的服务设置响应的权重、负载均衡等设置

hashmap为什么线程不安全

在进行扩容的时候，由于要将原有链表中的数据重新进行rehash运算，原有的链表顺序会由于rehash原因被定位到其他的数组下标下面，在并发多线程的情况下，存在同时其他元素的put操作，如果hash值相同，可能造成环形链表

服务隔离

垃圾回收算法有哪些，优点和不足

• 标记-清除（mark swap）
  • 将标记成垃圾的对象清除出内存，容易造成内存空间的不连续性，在分配打对象的时候，由于连续空间的不足而频繁触发内存回收；
  • 适用于老年代，对象存活时间长的内存区域
• 复制
  • 将内存块等分成相同大小的内存块。一块用于对象存储。当垃圾回收的时候，将未被标记回收的内存复制到另一块 内存块，然后剩下的就全部是要回收的内存
  • 缺点：只有一半的内存被使用
  • 优点：未回收的内存块还是连续的
  • 适用于新生代：朝生暮死的区域。在新生代中，又被分为Eden，survivor区，Eden区分配的对象都是朝生暮死；eden与survivor的比例时8：1；在Eden区，使用的回收算法是复制算法
• 标记-整理
  • 标记-清除的升级版本。将不用回收的内存区域移到一起，然后再集中处理需要回收的区域

在dubbo中，如果zookeeper不工作的话，消费者能否调用到服务者

  a. 能调用到，zookeeper不工作的时候，消费者能取得本地缓存的地址列表直接调用服务者
  b. 消费者能绕过zk来直接发起调用，在使用url标签，直接指定哪个提供者

为什么要用分布式锁分布式锁有哪些，怎么实现

jvm内存模型，各个模型存储的是什么。

redis与memcache的相互比较

• redis和memcache都是将数据放置到内存中，memcache还能存放图片、视频等数据；
• redis除了K/V类型数据，还支持List，Set，Zset，List，Hash这些数据类型
• 在redis中，当内存存满数据后，它会将不常用的value写到磁盘中；
• 过期策略-memcache在set时就指定。redis可以只用expire来设定
• 集群-memcache利用magent做一主多从；redis可以做一主多从，一可以做一主多从；
• 安全性-memcache挂掉后，所有的数据就没了；redis可以定期持久化到磁盘中
• 容灾恢复-memcache挂掉后，数据不可恢复，redis可以通过aof恢复
• redis支持数据的备份，即master-slave模式数据备份
• redis与memcache的异同点
  • 存储方式
  • 数据类型
  • 底层模型
  • 运行环境

redis为什么这么快

• 单线程
• IO非阻塞多路复用
  
  I/O多路复用实际上是指多个连接的管理可以在同一进程。多路是指网络连接，复用只是同一个线程。在网络服务中，I/O多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理，处理的方式由业务代码来决定。在I/O多路复用模型中，最重要的函数调用就是I/O 多路复用函数，该方法能同时监控多个文件描述符（fd）的读写情况，当其中的某些fd可读/写时，该方法就会返回可读/写的fd个数。
  
  Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll的read、write、close等都转换成事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。

redis主从备份原理过程

slave发送sync指定，此时master执行bgsave命令进行全量备份，并缓存所有的写命令；等bgsave执行完后，将rbd发送给slave，然后slave将数据写入；写入完所有快照后，master再发送缓存的写指定到slave，slave就写相应的数据，之后的增量的同步的方式同步master数据

• 同步方式
  • bgsave - 全量备份
  • AOF（append only file）- 增量

redis cluster的高可用和主备切换原理

• 判断节点宕机
  如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是pfail 主观宕机。如果多个节点认为另外一个节点宕机，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵原理一致，sdown, odown。
• 从节点过滤

对宕机的master节点，从其所有的slave的节点中选择一个切换成 master节点。
检查每个slave节点与，master的断开实践，如果超过了 cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor 该slave节点就没有资格晋升为master节点了。

• 从节点选举
  每个从节点都根据自己对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制的数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举。
  所有的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master 节点 (n/2 + 1) 都投票给了某个从节点，那么该从节点就晋升成master。

redis节点间的内部通信机制

• 基本通信原理
  集群元数据的维护有两种方式：集中式，Gossip协议。redis cluster节点间采用的是gossip协议。
  • 集中式是将集群元数据（节点信息，故障etc）集中存储在某个节点上。
  • redis集群维护元数据采用gossip协议，所有节点都持有一份元数据，不同节点如果出现了元数据的变更，就不断将元数据发送给其他的节点，让其他节点也进行元数据变更。
• 集中式与Gossip协议的优缺点
  • 集中式的好处在于元数据的读取更新时效性非常好，一单出现数据变更，就立刻更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候可以随时感知；不足之处是所有的元数据的更新集中于一个地方，可能会导致元数据的存储有压力。
  • Gossip协议的好处在于元数据比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新，降低压力；不足之处，元数据更新有延迟，可能导致集群中的一些操作会滞后；
    • 10000端口：每个节点都有一个鱼鱼节点间通信的端口。每个节点每隔一段时间会往其他节点发送ping消息，同时其他几个节点接收到ping后返回pong.
    • 交换信息：交换的信息包括故障信息、节点增加和删除，hash slot 等信息
• Gossip协议
  gossip协议包括多种消息，包含ping,pong,fail
  • meet: 某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群，然后新节点会开始与其他节点进行通信。如下指令就是发送meet消息给新加入的节点，通知先加入的节点加入集群

  redis-trib.rb add-node
  

  • ping：每个节点会频繁的给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据。
  • pong: 返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也用于信息广播和更新。
  • fail：某个节点判断另外一个节点fail后，就发送fail给其他节点，通知其他节点说，某个节点宕机了。

redis cluster的hash slot算法

redis cluster有固定的16384个slot。对每个key进行CCR16值，再对16384取模。这样就能获取到可以对应的hash slot。

redis clsuter中队每个master都会持有部分的slot，如果有3个master，那么每个master就持有 16384 /3 个hashslot。hash slot 让节点的增加和移除很简单，增加一个master，就讲其他master的hash slot移出部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他的master上。任何一台机器宕机，另外两个节点互不影响。因为key找的是hash slot不是机器

redis线程模型

redis内部使用文本事件处理器 file event handler。这个文本事件处理器是单线程的，所以说redis的工作模式是单线程的。它采用IO多路复用机制监听多个socket，将产生事件的socket压入内存队列中，时间分派器根据socket上的事件类型来选择对应的时间处理器进行处理；

文本事件处理器包含四个部分：

1. 多个socket
2. 多路IO复用
3. 文本事件分派器
4. 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

redis 单线程模型也能效率这么高？

1. 纯内存操作
2. 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制
3. 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

dubbo与springcloud的比较

• dubbo是通过二进制传输，占用宽带资源较少；springcloud是通过rest+json传输的，所以在性能上面，dubbo要优于springcloud;
• 在多数情况下，dubbo使用的是长连接小数据量的模式工作的，少部分情况下使用的短连接大数据量的工作模式

redis持久化

参考链接

• RDB（bgsave）
  
  RDB 是 Redis默认的持久化方案。在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，则会将内存中的数据写入到磁盘中。即在指定目录下生成一个dump.rdb文件。Redis重启会通过加载dump.rdb文件恢复数据。

• AOF

分布式事务

• 理论

  • 2pc

  在2PC的理论中，需要引入一个人协调者来统一掌控所有参与者的操作结果;整个过程有两个阶段

  1. 投票阶段；在投票的阶段中，参与者必须回复协调者，如果其中有一个参与者没有回复，整个阶段将处于阻塞的状态；
  2. 提交阶段；将所有参与者的回复提交给其他的参与者；在这个阶段，不仅要锁住所有所有参与者的资源还得锁住协调者资源

  2pc知识一个理论，效率很低

  • tcc

• 消息最大努力交互

RPC

• 定义
  • RPC主要功能目标是让构建分布式计算更容易，在提供强大的远程调用能力时不损失本地调用的语义简洁性
• 调用方式
  • 同步调用：客户端等待调用执行完后并返回结果。
  • 异步调用：客户方调用后不用等待执行结果返回，但依然可以通过回调通知等方式获取返回结果
• 结构拆解
  
  RPC服务器通过RPC server去导出远程接口方法，客户方import的方式去引入远程接口方法。客户方像调用本地方法一样调用远程接口方法，RPC框架提供接口的代理实现，实际的调用委托给代理RPCProxy。代理封装调用信息并将调用交给RpcInvoker去实际执行。再客户端的RpcInvoker通过连接器RpcConncecttor去维持与客户端的通道RpcChannel，并使用RpcProtocol执行协议编码并将编码后的请求消息通过通道发给服务方。Rpc服务端接收器RpcAcceptor接收客户端的调用请求，同样使用Rpcprotocol执行协议解码，并将解码后的信息传递给rpcprocessor去控制处理调用过程，最后委托调用Rpcinvoker去执行并返回调用结果。
• 主要组件
  • RpcServer: 负责导出（export）远程接口
  • RpcClient：负责导入（import）远程接口的代理实现
  • RpcInvoker：
    • 客户方实现：负责编码调用信息和发送调用请求到服务方并等待结果返回（同步）
    • 服务方实现：负责调用服务端接口的具体实现并返回调用结果
  • RpcProtocol：负责协议编码/解码
  • RpcConnector：负责维护客户方与服务方的连接通道和发送数据到服务方。
  • RpcAcceptor：负责接收客户方请求并返回请求结果
  • RpcProcessor：负责在服务方控制调用过程，包括姑是哪里调用线程池，超时时间等。
  • RpcChannel：数据传输通道。

equals() 与 hashcode()

• 为什么重写了equals方法必须重写hashcode方法
  
  相等的对象必须具有相等的散列码。
  • 覆盖equals方法时，需要遵循以下通用准则
    1. 自反性
       
       对于任意非null的引用值x，x.equals(x)必须返回true。
    2. 对称性
       
       对于任意非null的引用值x、y，当且仅当y.equals(x)返回true时，x.equals(y)必须返回true。
    3. 一致性性
       
       对于任意非null的引用值x、y，只要equals方法的比较操作在对象中所用的信息没有发生改变，那么多次调用x.equals(y)应该一致的返回true或false。
    4. 传递性
       对于任意非null的引用值x、y、z，如果x.equals(y)返回true，并且y.equals(z)返回true，那么x.equals(z)必须返回true。
  • hashcode在java中的通用准则
    1. 在应用运行期间，只要对象的equals方法的比较操作所用到的信息没有被修改，那么多次调用该对象的equals方法应该始终如一的返回同一个整数。在同一个应用程序的多次执行过程中，每次执行equals方法所返回的整数可以不一致。
    2. 如果两个对象使用equals(Object)方法比较是相等的，那么调用这两个对象中的任意一个对象的hashCode方法都必须产生相同的一个整数结果。 重写equals方法就必须重写hashcode方法的原因
    3. 如果两个对象使用equals(Object)方法比较是不相等的，那么调用这两个对象中的任意一个对象的hashCode方法，则不一定要产生不同的整数结果。如果给不同的对象产生不同的hash码，有可能提高散列表性能（比如往HashMap中添加数据时，具体添加到哪个桶中，就是根据(table.length - 1) & hash来计算的）。

JWT安全性问题

对比于 session和cookie安全性，在获取到cookie或者session后，做不了数据被篡改和循环调用的防范措施

JWT如何防止篡改数据

• JWT的组成部分
  • header(头部)，头部信息主要包括（参数的类型--JWT,签名的算法--HS256）

      {
        "typ": "JWT",
        "alg": "HS256"
      }
  

  • poyload(负荷)，负荷基本就是自己想要存放的信息(因为信息会暴露，不应该在载荷里面加入任何敏感的数据)，有两个形式，

      {
       "iss": "John Wu JWT",
       "iat": 1441593502,
       "exp": 1441594722,
       "aud": "www.example.com",
       "sub": "jrocket@example.com",
       "from_user": "B",
       "target_user": "A"
      }
  

  • sign(签名): 将前面两个编码后的字符串用 . 拼装在一起，然后将拼接完后的字符串用header标识的 HS256进行加密，在加密的时候，我们还需要提供一个密钥（secret） 签名的作用就是为了防止恶意篡改数据。只要加密密钥不丢失，就不能踹改请求数据

JWT如何防止在token丢失的情况下重复请求

可以在playload中加入时间戳并且前后端都来参与解决。

1. 前端生成token时，在payload里增加当前时间戳
2. 后端接收后，对解析出来的时间戳和当前时间进行判断
3. 如果相差特定时间内（比如2秒），允许请求否则判定为重复攻击

基础

面向对象

面向对象是模型化的，只要抽象出一个类，里面就有数据和解决问题的方法。需要什么功能直接使用就可以，用户不需要怎么去实现的

面向对象的三大特性：

1. 封装
   
   隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式，将变化隔离，便于使用，提高复用性和安全性。
2. 继承
   
   提高代码复用性；继承是多态的前提。
3. 多态
   
   父类或接口定义的引用变量可以指向子类或具体实现类的实例对象。提高了程序的拓展性。

线程相关

相关概念

• 并发
  
  多个任务在同一时间段内执行。这些任务不是顺序执行的，而是以交替的方式被执行
• 并行
  
  多个任务在同一时刻被执行

synchronized 作用域

synchronized的作用域分为 类锁，对象锁

• 类锁（针对这个类）

1. 类锁需要 synchronized 来修饰静态 static 方法，写法如下

       public static synchronized void test(){
        // TODO
       }
   

2. 使用代码块，需引用当前的类

       public static void test(){
           synchronized (TestSynchronized.class) {
           // TODO
       }
   }
   

类锁和对象锁其实是一样的，由于静态方法是类所有对象共用的，所以进行同步后，该静态方法的锁也是所有对象唯一的。每次只能有一个线程来访问对象的该非静态同步方法。 类锁和对象锁是不一样的锁，是互相独立的

• 对象锁 （针对new出来的对象）
  

1. synchronized修饰的非静态方法，修饰实例方法时，锁定的是当前对象

   public synchronized void test(){
           // TODO
   }
   

2. 代码块使用 synchronized 修饰的写法，使用代码块，如果传入的参数是 this，那么锁定的也是当前的对象

       public void test(){
           synchronized (this) {
               // TODO
           }
       }
   

同步能够使得一个线程执行完毕后，另一个线程才开始执行

线程同步和线程安全的区别

• 线程同步
  
  线程同步更强调的是多个线程间的执行顺序
• 线程安全
  
  线程安全更加强调的是对资源的访问控制

实现线程同步有哪些方式

ConcurrentHashMap线程安全