自我介绍
介绍实习
3、多服务器之间是怎么保持数据一致的
目前，有很多类似的工具可以实现服务器之间的数据同步，比如：rsync（具体如何使用自行百度）；简单来讲就是SLB系统也是一个由多台计算机构成的集群。用户在这个系统中申请和配置了一个SLB的实例对外提供服务，针对该SLB实例的访问请求会通过 我们的系统按照用户设定的规则向后端的多台ECS进行转发。那么当我们系统内的某一台计算机出现问题的时候，其他的计算机可以承担本应由其处理的任务而保 证整个集群和服务的可用性。如果你为自己的SLB实例正确的开启了健康检查功能，那么当你SLB实例后端的某一台ECS出现问题的时候，其他的ECS也会 承担其工作来保证你对外服务的可用性。
分布式事务
(1)、两阶段提交（2PC）
两阶段提交就是使用XA协议的原理，我们可以从下面这个图的流程来很容易的看出中间的一些比如commit和abort的细节。
两阶段提交这种解决方案属于牺牲了一部分可用性来换取的一致性。在实现方面，在 .NET 中，可以借助 TransactionScop 提供的 API 来编程实现分布式系统中的两阶段提交，比如WCF中就有实现这部分功能。不过在多服务器之间，需要依赖于DTC来完成事务一致性，Windows下微软搞的有MSDTC服务，Linux下就比较悲剧了。
另外说一句，TransactionScop 默认不能用于异步方法之间事务一致，因为事务上下文是存储于当前线程中的，所以如果是在异步方法，需要显式的传递事务上下文。
优点： 尽量保证了数据的强一致，适合对数据强一致要求很高的关键领域。（其实也不能100%保证强一致）
缺点： 实现复杂，牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景，如果分布式系统跨接口调用，目前 .NET 界还没有实现方案。
（2）、补偿事务（TCC）
TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。它分为三个阶段：
Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留
Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。即：只要Try成功，Confirm一定成功。
Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
举个例子，假入 Bob 要向 Smith 转账，思路大概是：
我们有一个本地方法，里面依次调用
1、首先在 Try 阶段，要先调用远程接口把 Smith 和 Bob 的钱给冻结起来。
2、在 Confirm 阶段，执行远程调用的转账的操作，转账成功进行解冻。
3、如果第2步执行成功，那么转账成功，如果第二步执行失败，则调用远程冻结接口对应的解冻方法 (Cancel)。
优点： 跟2PC比起来，实现以及流程相对简单了一些，但数据的一致性比2PC也要差一些
缺点： 缺点还是比较明显的，在2,3步中都有可能失败。TCC属于应用层的一种补偿方式，所以需要程序员在实现的时候多写很多补偿的代码，在一些场景中，一些业务流程可能用TCC不太好定义及处理。
（3）、本地消息表（异步确保）
本地消息表这种实现方式应该是业界使用最多的，其核心思想是将分布式事务拆分成本地事务进行处理，这种思路是来源于ebay。我们可以从下面的流程图中看出其中的一些细节：
基本思路就是：
消息生产方，需要额外建一个消息表，并记录消息发送状态。消息表和业务数据要在一个事务里提交，也就是说他们要在一个数据库里面。然后消息会经过MQ发送到消息的消费方。如果消息发送失败，会进行重试发送。
消息消费方，需要处理这个消息，并完成自己的业务逻辑。此时如果本地事务处理成功，表明已经处理成功了，如果处理失败，那么就会重试执行。如果是业务上面的失败，可以给生产方发送一个业务补偿消息，通知生产方进行回滚等操作。
生产方和消费方定时扫描本地消息表，把还没处理完成的消息或者失败的消息再发送一遍。如果有靠谱的自动对账补账逻辑，这种方案还是非常实用的。
这种方案遵循BASE理论，采用的是最终一致性，笔者认为是这几种方案里面比较适合实际业务场景的，即不会出现像2PC那样复杂的实现(当调用链很长的时候，2PC的可用性是非常低的)，也不会像TCC那样可能出现确认或者回滚不了的情况。
优点： 一种非常经典的实现，避免了分布式事务，实现了最终一致性。在 .NET中 有现成的解决方案。
缺点： 消息表会耦合到业务系统中，如果没有封装好的解决方案，会有很多杂活需要处理。
（4）、MQ 事务消息
有一些第三方的MQ是支持事务消息的，比如RocketMQ，他们支持事务消息的方式也是类似于采用的二阶段提交，但是市面上一些主流的MQ都是不支持事务消息的，比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。
以阿里的 RocketMQ 中间件为例，其思路大致为：
第一阶段Prepared消息，会拿到消息的地址。
第二阶段执行本地事务，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改状态。
也就是说在业务方法内要想消息队列提交两次请求，一次发送消息和一次确认消息。如果确认消息发送失败了RocketMQ会定期扫描消息集群中的事务消息，这时候发现了Prepared消息，它会向消息发送者确认，所以生产方需要实现一个check接口，RocketMQ会根据发送端设置的策略来决定是回滚还是继续发送确认消息。这样就保证了消息发送与本地事务同时成功或同时失败。
（5）、Sagas 事务模型
5. 微服务了解吗
微服务就是将一个单体架构的应用按业务划分为一个个的独立运行的程序即服务，它们之间通过HTTP协议进行通信（也可以采用消息队列来通信，如RoocketMQ，Kafaka等），可以采用不同的编程语言，使用不同的存储技术，自动化部署（如Jenkins）减少人为控制，降低出错概率。服务数量越多，管理起来越复杂，因此采用集中化管理。例如Eureka，Zookeeper等都是比较常见的服务集中化管理框架。
6. MySQL的索引
优点：
索引大大减小了服务器需要扫描的数据量
索引可以帮助服务器避免排序和临时表
索引可以将随机IO变成顺序IO
索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。在MySQL5.1和更新的版本中，InnoDB可以在服务器端过滤掉行后就释放锁，但在早期的MySQL版本中，InnoDB直到事务提交时才会解锁。对不需要的元组的加锁，会增加锁的开销，降低并发性。 InnoDB仅对需要访问的元组加锁，而索引能够减少InnoDB访问的元组数。但是只有在存储引擎层过滤掉那些不需要的数据才能达到这种目的。一旦索引不允许InnoDB那样做（即索引达不到过滤的目的），MySQL服务器只能对InnoDB返回的数据进行WHERE操作，此时，已经无法避免对那些元组加锁了。如果查询不能使用索引，MySQL会进行全表扫描，并锁住每一个元组，不管是否真正需要。
关于InnoDB、索引和锁：InnoDB在二级索引上使用共享锁（读锁），但访问主键索引需要排他锁（写锁）
缺点
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存索引文件。
建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。
如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。
对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效；
索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。
MySQL里同一个数据表里的索引总数限制为16个。
7. MySQL的乐观锁和悲观锁
悲观锁（Pessimistic Lock），顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。
乐观锁（Optimistic Lock），顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。乐观锁适用于读多写少的应用场景，这样可以提高吞吐量。
8、具体的乐观锁悲观锁的实现场景
悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。
Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现，每次线程要修改数据时都先获得锁，保证同一时刻只有一个线程能操作数据，其他线程则会被block
乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。
乐观锁一般来说有以下2种方式：
使用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。
使用时间戳（timestamp）。乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多，同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段，名称无所谓，字段类型使用时间戳（timestamp）, 和上面的version类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。
Java JUC中的atomic包就是乐观锁的一种实现，AtomicInteger 通过CAS（Compare And Set）操作实现线程安全的自增。
9、Spring如何解决循环依赖问题
首先，Spring内部维护了三个Map，也就是我们通常说的三级缓存。笔者翻阅Spring文档倒是没有找到三级缓存的概念，可能也是本土为了方便理解的词汇。在Spring的DefaultSingletonBeanRegistry类中，你会赫然发现类上方挂着这三个Map：
singletonObjects 它是我们最熟悉的朋友，俗称“单例池”“容器”，缓存创建完成单例Bean的地方。
singletonFactories 映射创建Bean的原始工厂
earlySingletonObjects 映射Bean的早期引用，也就是说在这个Map里的Bean不是完整的，甚至还不能称之为“Bean”，只是一个Instance.
后两个Map其实是“垫脚石”级别的，只是创建Bean的时候，用来借助了一下，创建完成就清掉了。所以笔者前文对“三级缓存”这个词有些迷惑，可能是因为注释都是以Cache of开头吧。为什么成为后两个Map为垫脚石，假设最终放在singletonObjects的Bean是你想要的一杯“凉白开”。那么Spring准备了两个杯子，即singletonFactories和earlySingletonObjects来回“倒腾”几番，把热水晾成“凉白开”放到singletonObjects中。
10. 内存系统100%怎么解决
当预留的空间不够满足增长时，操作系统首先会看相邻的内存是否空闲，如果空闲则自动分配，如果不空闲，就将整个进程移到足够容纳增长的空间内存中，如果不存在这样的内存空间，则会将闲置的进程置换出去。
11. JVM调优
年轻代大小选择
响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。
吞吐量优先的应用：尽可能的设置大，可能到达Gbit的程度。因为对响应时间没有要求，垃圾收集可以并行进行，一般适合8CPU以上的应用。
年老代大小选择
响应时间优先的应用：年老代使用并发收集器，所以其大小需要小心设置，一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数。如果堆设置小了，可以会造成内存碎片、高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式；如果堆大了，则需要较长的收集时间。最优化的方案，一般需要参考以下数据获得：
并发垃圾收集信息
持久代并发收集次数
传统GC信息
花在年轻代和年老代回收上的时间比例
减少年轻代和年老代花费的时间，一般会提高应用的效率
吞吐量优先的应用：一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代。原因是，这样可以尽可能回收掉大部分短期对象，减少中期的对象，而年老代尽存放长期存活对象。
较小堆引起的碎片问题
因为年老代的并发收集器使用标记、清除算法，所以不会对堆进行压缩。当收集器回收时，他会把相邻的空间进行合并，这样可以分配给较大的对象。但是，当堆空间较小时，运行一段时间以后，就会出现“碎片”，如果并发收集器找不到足够的空间，那么并发收集器将会停止，然后使用传统的标记、清除方式进行回收。如果出现“碎片”，可能需要进行如下配置：
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection：使用并发收集器时，开启对年老代的压缩。
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0：上面配置开启的情况下，这里设置多少次Full GC后，对年老代进行压缩
12、 Redis哨兵模式用的什么原理
哨兵集群中的每个节点都会启动三个定时任务
第一个定时任务： 每个sentinel节点每隔1s向所有的master、slaver、别的sentinel节点发送一个PING命令，作用：心跳检测
第二个定时任务： 每个sentinel每隔2s都会向master的__sentinel__:hello这个channel中发送自己掌握的集群信息和自己的一些信息（比如host,ip,run id），这个是利用redis的pub/sub功能，每个sentinel节点都会订阅这个channel，也就是说，每个sentinel节点都可以知道别的sentinel节点掌握的集群信息，作用：信息交换，了解别的sentinel的信息和他们对于主节点的判断
第三个定时任务： 每个sentinel节点每隔10s都会向master和slaver发送INFO命令，作用：发现最新的集群拓扑结构
13、计算机网络七层架构
应用层 (Application)
网络服务与最终用户的一个接口。
协议有：HTTP FTP TFTP SMTP SNMP DNS TELNET HTTPS POP3 DHCP
表示层（Presentation Layer）
数据的表示、安全、压缩。（在五层模型里面已经合并到了应用层）
格式有，JPEG、ASCll、DECOIC、加密格式等
会话层（Session Layer）
建立、管理、终止会话。（在五层模型里面已经合并到了应用层）
对应主机进程，指本地主机与远程主机正在进行的会话
传输层 (Transport)
定义传输数据的协议端口号，以及流控和差错校验。
协议有：TCP UDP，数据包一旦离开网卡即进入网络传输层
网络层 (Network)
进行逻辑地址寻址，实现不同网络之间的路径选择。
协议有：ICMP IGMP IP（IPV4 IPV6） ARP RARP
数据链路层 (Link)
建立逻辑连接、进行硬件地址寻址、差错校验[2] 等功能。（由底层网络定义协议）
将比特组合成字节进而组合成帧，用MAC地址访问介质，错误发现但不能纠正。
物理层（Physical Layer）
建立、维护、断开物理连接。（由底层网络定义协议）
14.、七层架构和五层的区别
TCP/IP 参考模型中有四层对应于ISO参考模型
中的一层或多层。但ISO模型没有互联网层。下面概述每一层的目的如下：
第五层 应用层 （Application Layer)
第四层 传输层 (Transport Layer)
第三层 互联网层 (internet Layer)
第二层 网络接口层 (
第一层 物理层
第一层 物理层
第一层对应于基本网络硬件，如同I S O七层参考模型一样。
第二层：网络接口层
第二层协议规定了怎样把数据组织成帧及计算机怎样在网络中传输帧，类似于I S O七层
参考模型的第二层。
第三层：互联网层
第三层协议规定了互联网中传输的包格式及从一台计算机通过一个或多个路由器到最终目
标的包转发机制。
第四层：传输层
第四层协议，象I S O七层参考模型的第四层一样，规定了怎样确保可靠性传输。
第五层：应用层
第五层协议对应于I S O七层参考模型的第六层和第七层，第五层协议规定了应用程序怎样
使用互联网。概述如下：
T C P / I P协议被组织成五个概念层。虽然T C P / I P参考模型中有些层对应于I S O参考
模型中的一层或多层。但I S O分层方案没有对应于互联网层的这一层。
