【面试篇】牛客网面试总结
文章目录
- 运维
- etcd 如何保持高可用性
- 灾难恢复
- 脑裂问题
- mvcc
- 数组和链表的区别
- 优化遍历链表
- hash碰撞
- http rpc
- mongodb优点
- gc
- 引用计数法的原理和优缺点
- 极海channel
- 集群平滑部署
- RT突然高： JIT、 网络抖动、预热
- 代码28定律：
- 内核态用户态区别
- 大流量时如何启动集群
- 如何扛住流量洪峰
- 分布式事务实现及方案的优缺点
- 如何保证redis所有的数据都是热点数据
- cpu顺序执行
- 死锁
- 操作系统
- 如何查看进程使用的线程数量？
运维
etcd 如何保持高可用性
只有当集群中多数节点正常的情况下，才可以进行运行时的配置管理。如果集群多数节点损坏，集群就失去了写入数据的能力。官方推荐3，5，7为etcd cluster数目，其中7可以满足大部分情况
通常情况下，如果是Follower节点宕机，如果剩余可用节点数量超过半数，集群可以几乎没有影响的正常工作。如果是Leader节点宕机，那么Follower就收不到心跳而超时，发起竞选获得投票，成为新一轮term的Leader，继续为集群提供服务。
灾难恢复
当集群超过半数的节点都失效时，就需要通过手动的方式，ectd提供了一套备份数据并无损重建cluster 的方法
- 备份数据到新机器
- 利用数据和 -force-new-cluster重新创建一个单node集群
- 修改peer url将其他节点加入
为了最大化集群的安全性，一旦有任何数据损坏或丢失的可能性，你就应该把这个节点从集群中移除，然后加入一个不带数据目录的新节点。
脑裂问题
集群化的软件总会提到脑裂问题，如ElasticSearch、Zookeeper集群，脑裂就是同一个集群中的不同节点，对于集群的状态有了不一样的理解。
etcd 中有没有脑裂问题？答案是：没有
The majority side becomes the available cluster and the minority side is unavailable; there is no “split-brain” in etcd.
以网络分区导致脑裂为例，一开始有5个节点, Node 5 为 Leader
由于出现网络故障，124 成为一个分区，35 成为一个分区， Node 5 的 leader 任期还没结束的一段时间内，仍然认为自己是当前leader，但是此时另外一边的分区，因为124无法连接 5，于是选出了新的leader 1，网络分区形成。
那么此时集群可能会出现一个短暂的「双 Leader」状态
35分区是否可用？如果写入了1而读取了 5，是否会读取旧数据(stale read)?
答：35分区属于少数派，被认为是异常节点，无法执行写操作。写入 1 的可以成功，并在网络分区恢复后，35 因为任期旧，会自动成为 follower，异常期间的新数据也会从 1 同步给 35。
而 5 的读请求也会失败，etcd 通过ReadIndex、Lease read保证线性一致读，即节点5在处理读请求时，首先需要与集群多数节点确认自己依然是Leader并查询 commit index，5做不到多数节点确认，因此读失败。
- 这不是一个长期运行状态，维持时间不会超过一个投票周期
- etcd 也有 ReadIndex、 Leaseread 机制来解决这种状态下的一致性语义问题
因此 etcd 不存在脑裂问题。线性一致读的内容下面会提到。
mvcc
每个 revision 由 {mainID,subID} 唯一标识
这个描述不算错，但要看站在哪个位置。在数据库领域，面对高并发环境下数据冲突的问题，业界常用的解决方案有两种：
悲观锁，常见的实现有读写锁（Read/Write Locks）、两阶段锁（Two-Phase Locking）等
乐观锁，常见的实现有逻辑时钟（Logical Clock）、MVCC（Multi-version Cocurrent Control）等
https://cloud.tencent.com/developer/article/1551687
数组和链表的区别
优化遍历链表
跳跃表
hash碰撞
链地址法、再hash法、开放地址法、简历公共溢出区等
http rpc
因为良好的rpc调用是面向服务的封装，针对服务的可用性和效率等都做了优化。单纯使用http调用则缺少了这些特性。
http（一般指1.1）是rpc调用的一种实现，但是带宽开销比较大，也缺乏一些连接多路复用的能力，这在高并发系统中非常致命，还有其他若干缺陷暂且不表。
HTTP 2开销低，也支持连接多路复用，很多rpc框架用这个协议打底衍生自己协议。
mongodb优点
gc
引用计数法的原理和优缺点
引用计数法（Reference Counting）比较简单，对每一个对象保存一个整型的引用计数器属性。用于记录对象被引用的情况。
对于一个对象A，只要有任何一个对象引用了A，则A的引用计数器就加1；当引用失效时，引用计数器就减1。只要对象的引用计数器的值为0，即表示对象A不能在被使用，可进行回收。
优点：
- 实现简单，垃圾对象便于辨识；判定效率高，回收没有延迟性。
缺点：
他需要单独的字段存储计数器，这样的做法增加了存储空间的开销。
每次赋值都需要更新计数器，伴随着加法和减法操作，这增加了时间开销。
引用计数器还有一个严重的问题，即无法处理循环引用的问题，这是一条致命的缺陷，导致在Java回收的垃圾回收器中没有使用这类算法。
Python的引用计数算法和实施方案
引用计数算法，是很多语言的资源回收选择，例如因人工智能而大火的Python，它是同时支持引用计数和垃圾回收机制的。
具体哪种最优是要看场景的，业界有大规模实践中仅保留引用计数机制，以提高吞吐量的尝试。
Java并没有选择引用计数是因为其存在一个基本的难题，也就是很难处理循环引用关系。
Python是如何解决循环引用的？
手动解除：很好理解，就是在合适的时机，解除引用关系。
使用弱引用weakref，weakref是Python提供的标准库，旨在解决循环引用问题。
极海channel
集群平滑部署
服务发现、心跳检测、灰度发布、JIT预热
服务发现：基于zookeeper 主动推拉的机制
缓存刷新
zk过半机制就算是成功了
grpc dobble 高效机制
io模型 同步异步阻塞非阻塞 适用场景，两个阶段 1.内核态到用户态过程 2.磁盘内核之间的传输
0拷贝 内核态用户态
linux参数 backlog netty源码
RT突然高： JIT、 网络抖动、预热
JIT 是 just in time 的缩写, 也就是即时编译编译器。在运行时 JIT 会把翻译过的机器码保存起来，以备下次使用，因此从理论上来说，采用该 JIT 技术可以接近以前纯编译技术
java代码执行次数达到一定的阙值后， 会编译成更底层的机器码，执行起来更加高效。
为什么应用不启动的时候去做：考虑开销：启动慢、文件大、编译慢
避免jit对线上部署的影响，我们在启动的时候直接回放流量,触发JIT机制，RT稳定了再去放入线上的流量
代码28定律：
20%的代码属于80%的调用
内核态用户态区别
很多时候数据要加载到内核态，再到用户态你才能去操作，0拷贝的过程 优化
大流量时如何启动集群
先把负载关了，启动各个服务集群，缓存、CDN预热
如何扛住流量洪峰
CDN缓存，能扛住80-90%流量
集群，横向扩展机器
限流、服务之间熔断降级做好
异地多活、多机房冗灾策略
分布式事务实现及方案的优缺点
分布式事务消息 类似于协调者 有半提交的状态，去做统一的提交或者回滚
二阶段提交过程是阻塞的，系统的吞吐量其实不高
避免分布式事务，进事务的提交
调远端的事物提交，1.调用超时 2.提交失败
1.提交失败，数据都保持一致
2.超时：多节点、多链路超时情况：超时我会发一个消息（可以不断重试，保证消息发送成功），多个节点监听这个消息，根据这个消息去监听事务是否回滚，每个节点提交事务都都需要记录流水号，因为超时状态远端的节点不知道事务是否提交，你根据这个流水号判断节点是否消费，远程调用是否成功。
没有执行成功，忽略消息，有执行成功，做事务回滚
如何保证redis所有的数据都是热点数据
redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
LRU算法，淘汰策略默认volatile-lru
redis test:0>config get maxmemory-policy
1) maxmemory-policy
2) volatile-lru
cpu顺序执行
乱序优化在一定程度上可以提高程序的运行速度
为了提升执行效率，CPU 会在不影响最终结果的情况下对指令进行重排序
屏障技术
死锁
发生情况
cpu利用率：
- 自旋锁、cas操作，cpu利用率高
- 获取不到、直接挂起，cpu利用率低
操作系统
如何查看进程使用的线程数量？
方法2）cat /proc/4761（进程ID）/status。如下图所示：
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