92题 一般来说，建立INDEX有以下益处：提高查询效率；建立唯一索引以保证数据的唯一性；设计INDEX避免排序。 缺点，INDEX的维护有以下开销：叶节点的‘分裂’消耗；INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销；有存储要求；其他日常维护的消耗：对恢复的影响，重组的影响。 需要建立索引的情况：为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立； 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立； 为了提高查询效率，则考虑建立（是否建立要考虑相关性能及维护开销）； 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用：加快查询速度。原则：(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中，考虑为该属性或属性组建立索引；(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数，考虑为该属性建立索引；(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中，考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像，对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言，快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行，通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后，通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前，而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行，而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引。在联合索引中，如果想要命中索引，需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用，否则无法命中索引。具体原因为：MySQL使用索引时需要索引有序，假设现在建立了"name，age，school"的联合索引，那么索引的排序为: 先按照name排序，如果name相同，则按照age排序，如果age的值也相等，则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序，一般情况下，将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句，在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句，所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程，不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义，以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接，减少复杂 SQL，拆分成简单SQL。减少排序：非必要不排序，利用索引排序，减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or，使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤：选择更优的索引，先分页再Join…。避免类型转换：索引失效。优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化，而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。例如，使用<>、not in 、not exist，对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大，MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复，不能为空，唯一键不能重复，可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键，但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的，判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的，且占用空间，不走索引；判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ，SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0；它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值，比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较，该符号与等号作用相似，但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候，如果采用的 NULL 值，会被系统自动忽略掉，但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表，他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启，所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=，<，>，=>，= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字，可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀（X），或者只用（Ox）前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串，则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。 76题 在缺省模式下，MYSQL是autocommit模式的，所有的数据库更新操作都会即时提交，所以在缺省情况下，mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话，你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式，在非autocommit模式下，你必须使用COMMIT来提交你的更改，或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引，由于使用b+tree做为索引，以innodb为例，一个树节点的大小由“innodb_page_size”，为了减少树的高度，同时让一个节点能存放更多的值，索引列尽量在整数类型上创建，如果必须使用字符类型，也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 限定数据的范围： 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离： 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读。垂直分区： 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区： 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException，那么我们就针对这块考虑一下重试，自定义一个注解，用于做切面。针对注解进行切面，设置最大重试次数n，然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞，是通过innodb的行多版本实现的，行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现（undo日志用来记录数据修改前的版本，回滚时会用到，用来保证事务的原子性）。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎：尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单，一般优先考虑，但float存储的数据范围大，所以范围大的数据就只能用它了，但要注意一些处理细节，因为不精确可能会与自己想的不一致，也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒，datetime与时区无关，存储的范围广(1001-9999)，timestamp与时区有关，存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储，char(4)存储4个字符，根据编码方式的不同占用不同的字节，gbk编码方式，不论是中文还是英文，每个字符占用2个字节的空间，utf8编码方式，每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串，使用额外的一个或两个字节存储字符串长度，varchar(10),除了需要存储10个字符，还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格，char会自动去掉空格后存储，varchar虽然不会去掉空格，但在进行字符串比较时，会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串，后面不会补\0。 65题 首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解：存储过程可以说是一个记录集，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高，一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，可以降低网络通信量，提高通信速率，可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID，不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中，主键索引是作为聚簇索引存在的，也就是说，主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序)，如果主键索引是自增ID，那么只需要不断向后排列即可，如果是UUID，由于到来的ID与原来的大小不确定，会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片，进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段，假如申请了char(10)的空间，那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符，而varchar是变长的，也就是说申请的只是最大长度，占用的空间为实际字符长度+1，最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲，char > varchar，因此在使用中，如果确定某个字段的值的长度，可以使用char，否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted（读取未提交数据） 即便是事务没有commit，但是我们仍然能读到未提交的数据，这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed（可以读取其他事务提交的数据）---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据，未提交的数据读不到。 三. repeatable read（可重读）---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读，就是每次读取的结果集都相同，而不管其他事务有没有提交。 四. serializable（串行化） 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到，这是隔离级别中最严格的，但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上，我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层，所以查找记录时最多只需要2-4次IO，相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时，能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据，当在叶子节点中查到3时，通过3的尾指针便能获取所有数据，而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时，要先记 undo，在记 undo 之前要记 undo 的 redo， 然后修改数据页，再记数据页修改的 redo。 Redo（里面包括 undo 的修改） 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时，因为有 undo，可以把数据页回滚到前镜像的状态，崩溃恢复时，如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录，那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录，就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用另外一套日志系统，也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志（redo log)      作用：确保事务的持久性，防止在发生故障，脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做，达到事务一致性。 回滚日志（undo log)  作用：保证数据的原子性，保存了事务发生之前的数据的一个版本，可以用于回滚，同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC)，也即非锁定读。 二进 制日志（binlog)    作用：用于主从复制，实现主从同步；用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志（errorlog) 作用：Mysql本身启动，停止，运行期间发生的错误信息。 慢查询日志（slow query log)  作用：记录执行时间过长的sql，时间阈值可以配置，只记录执行成功。 一般查询日志（general log)    作用：记录数据库的操作明细，默认关闭，开启后会降低数据库性能 。 中继日志（relay log) 作用：用于数据库主从同步，将主库发来的bin log保存在本地，然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法：1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性(脏读，不可重复读，幻读等)，可能产生死锁。 乐观锁：乐观锁不是数据库自带的，需要我们自己去实现。 悲观锁：在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁：加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。 排他锁：当数据对象被加上排它锁时，一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问，一直到事务结束锁才被释放。 行锁：就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库，MongoDB是非关系型数据库，数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点：1.保持数据的一致性（事务处理）。 2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点：1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点：1、无需经过sql层的解析，读写性能很高。 2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展。 3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点：1、不提供sql支持，学习和使用成本较高。 2、无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别： 性能：TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性：mongodb支持丰富的数据表达，索引，redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6种策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： 1.定时去清理过期的缓存； 2.当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列，一旦消息到达，消费者马上消费，谁先抢到算谁的，如果队列里没有消息，则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列，可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop，blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候，会立即进入休眠状态，一旦数据到来，则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列，消息作为value，时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存：因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务：expire 命令设置 key 的生存时间，到时间后自动删除 key。 3.计数器：incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁：利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制：有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点：适合做冷备份；读写服务影响小，reids可以保持高性能；重启和恢复redis进程，更加快速。RDB的缺点：宕机会丢失最近5分钟的数据；文件特别大时可能会暂停数毫秒，或者甚至数秒。 AOF的优点：每个一秒执行fsync操作，最多丢失1秒钟的数据；以append-only模式写入，没有任何磁盘寻址的开销；文件过大时，不会影响客户端读写；适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点：AOF日志文件比RDB数据快照文件更大，支持写QPS比RDB支持的写QPS低；比RDB脆弱，容易有bug。 42题 对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的，这也和普通数据库的表现是一样的，可以用incr或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说，执行get、set以及eval等API，都是一个一个的任务，这些任务都会由Redis的线程去负责执行，任务要么执行成功，要么执行失败，这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单（相对redis只需修改连接端口），对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在节点数改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的代替算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。 39题 比如订单管理，热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高;温数据：3个月 ~ 12个月前的订单数据，查询频率不高;冷数据：1年前的订单数据，几乎不会查询，只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储，需要分库分表;温数据可以存储在ES中，利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说，一般情况冷数据存储在磁带、光盘，热数据一般存放在SSD中，存取速度快，而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。 37题 分层架构设计，有一条准则：站点层、服务层要做到无数据无状态，这样才能任意的加节点水平扩展，数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务，例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程：通过setnx向特定的key写入一个随机值，并同时设置失效时间，写值成功既加锁成功；redis分布式锁解锁过程：匹配随机值，删除redis上的特点key数据，要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的，为保证原子性一般使用lua脚本实现；在此基础上进一步优化的话，考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期，同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction：禁止驱逐数据，当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免：1.redis高可用，搭建redis集群。2.限流降级，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key，请求量很大，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。 如何避免：1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置，但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置，通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如：@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族，有众多衍生产品例如Spring Boot，Spring Security等等，但他们的基础都是Spring的IOC和AOP，IOC提供了依赖注入的容器，而AOP解决了面向切面的编程，然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架，主要解决WEB开发的问题，因为 Spring的配置非常复杂，各种xml，properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置，极大降低了Spring使用门槛，又有着Spring原本灵活强大的功能。总结：Spring MVC和Spring Boot都属于Spring，Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架，而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"（YAML 不是一种标记语言）的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml，是一种人类可读的数据序列化语言，可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它通常用于配置文件，与属性文件相比，YAML文件就更加结构化，而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式： 1.使用springloaded配置pom.xml文件，使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动，配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包，操作简单，但是每次需要重新部署。 用

微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点，圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设，他们都有相同的疑问：一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)？需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构？这些框架或组件该如何选型？笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设，同时在这块也投入了很多时间去学习和研究，有一些经验和学习心得，可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同，微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构，服务之间通过轻量机制进行通信，这时候必然引入一个服务注册发现问题，也就是说服务提供方要注册通告服务地址，服务的调用方要能发现目标服务，同时服务提供方一般以集群方式提供服务，也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同，目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种： 第一种是集中式 LB 方案，如下图 Fig 1，在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB，LB 通常是专门的硬件设备如 F5，或者基于软件如 LVS，HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表，通常由运维配置注册，当服务消费方调用某个目标服务时，它向 LB 发起请求，由 LB 以某种策略（比如 Round-Robin）做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力，能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢？通常的做法是通过 DNS，运维人员为服务配置一个 DNS 域名，这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单，在 LB 上也容易做集中式的访问控制，这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题，所有服务调用流量都经过 LB，当服务数量和调用量大的时候，LB 容易成为瓶颈，且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外，LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop)，有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案，针对集中式 LB 的不足，进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头，该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案，下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现，服务提供方启动时，首先将服务地址注册到服务注册表（同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态，相当于健康检查），服务消费方要访问某个服务时，它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询（同时缓存并定期刷新）目标服务地址列表，然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址，最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高，一般采用能满足高可用分布式一致的组件（例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等）来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案，LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部，同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用，没有额外开销，性能比较好。但是，该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头，如果企业内有多种不同的语言栈，就要配合开发多种不同的客户端，有一定的研发和维护成本。另外，一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中，后续如果要对客户库进行升级，势必要求服务调用方修改代码并重新发布，所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架，对应的组件分别是：Eureka 服务注册表，Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查，Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外，阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案，该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案，原理和第二种方案基本类似，不同之处是，他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来，变成主机上的一个独立进程，主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时，他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡，见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案，没有单点问题，一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方，服务调用方和 LB 之间是进程内调用，性能好，同时，该方案还简化了服务调用方，不需要为不同语言开发客户库，LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂，环节多，出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架，对应组件分别是：Zookeeper 作为服务注册表，Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查，Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes，其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外，最终要以某种方式暴露出去，才能让外界系统（例如客户的浏览器、移动设备等等）访问到，这就涉及服务的前端路由，对应的组件是服务网关 (Service Gateway)，见图 Fig 4，网关是连接企业内部和外部系统的一道门，有如下关键作用： 服务反向路由，网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务，这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构，但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务，网关屏蔽了后台服务的复杂性，同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫，所有外部请求必须经过网关，网关可以集中对访问进行安全控制，比如用户认证和授权，同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能，网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错，在流量高峰期，网关可以限制流量，保护后台系统不被大流量冲垮，在内部系统出现故障时，网关可以集中做容错，保持外部良好的用户体验。监控，网关可以集中监控访问量，调用延迟，错误计数和访问模式，为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志，网关可以收集所有的访问日志，进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外，网关还可以实现线上引流，线上压测，线上调试 (Surgical debugging)，金丝雀测试 (Canary Testing)，数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层，有一定的计算逻辑，一般以集群方式部署，前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul，特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制，其它如 HAproxy，Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后，我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制，该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中，服务简化为两层，后端通用服务（也称中间层服务 Middle Tier Service）和前端服务（也称边缘服务 Edge Service，前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备，如 PC，Pad 或者 Phone）。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表，前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务；前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表，这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务，这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看，网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式，而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式，微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后，服务之间会有错综复杂的依赖关系，例如，一个前端请求一般会依赖于多个后端服务，技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中，服务往往不是百分百可靠，服务可能会出错或者产生延迟，如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离，那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中，某个单一后端一旦发生延迟，可能在数秒内导致所有应用资源 (线程，队列等) 被耗尽，造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure，见图 Fig 7)，严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践，业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践，主要包括： Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器，如果家里的电路发生短路，熔断器能够主动熔断电路，以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后，当目标服务慢或者大量超时，调用方能够主动熔断，以防止服务被进一步拖垮；如果情况又好转了，电路又能自动恢复，这就是所谓的弹性容错，系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图，正常状态下，电路处于关闭状态 (Closed)，如果调用持续出错或者超时，电路被打开进入熔断状态 (Open)，后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast)，一段时间以后，保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open)，允许少量请求进来尝试，如果调用仍然失败，则回到熔断状态，如果调用成功，则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern)，顾名思义，该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离，如果一个船舱破了进水，只损失一个船舱，其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子，假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务，且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程，采用线程隔离机制，可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程，当 Svc2 慢了，给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽，线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响，如果没有这种隔离机制，当 Svc2 慢的时候，120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光，整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder)，服务总有容量限制，没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀，双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量，比如单位时间只允许 100 个并发调用，对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback)，在熔断或者限流发生的时候，应用程序的后续处理逻辑是什么？回退是系统的弹性恢复能力，常见的处理策略有，直接抛出异常，也称快速失败 (Fail Fast)，也可以返回空值或缺省值，还可以返回备份数据，如果主服务熔断了，可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中，凡是需要容错的依赖点 (服务，缓存，数据库访问等)，开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头，则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证，是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石，正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后，为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现，避免冗余和重复劳动，规范研发提升效率，必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑，包括： Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查，假定采用进程内 LB 方案，那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中，健康检查逻辑由具体业务服务定制，框架层提供调用健康检查逻辑的机制，服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志，框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据，还要将日志、metrics 等接口暴露出来，让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中，所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统，做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化，框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来，HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式，在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等)，框架层要支持可定制的序列化机制，例如，对浏览器，框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式，而对无线设备上的 Native App，框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置，除了支持普通配置文件方式的配置，框架层还可集成动态运行时配置，能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错，框架集成限流容错组件，能够在运行时自动限流和容错，保护服务，如果进一步和动态配置相结合，还可以实现动态限流和熔断。管理接口，框架集成管理接口，一方面可以在线查看框架和服务内部状态，同时还可以动态调整内部状态，对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理，对于框架层和服务的内部异常，如果框架层能够统一处理并记录日志，对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全，安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装，可做成插件形式，具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成，文档的书写和同步一直是一个痛点，框架层如果能支持文档的自动生成和同步，会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon，Spring 的 Spring Boot/Cloud，阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置，例如访问数据库有连接字符串配置，连接池大小和连接超时配置，这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同，比如生产环境需要配连接池，而开发测试环境可能不配，另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整，例如，运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置，简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上，用户通过管理界面配置和调整服务配置，具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置，拉方式比较可靠，但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新)，服务器推方式能及时更新配置，但是实现较复杂，一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题，对于大规模服务化环境，配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf，360 的 QConf，Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司，几年前，Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区，这些框架和组件包括： Eureka:　服务注册发现框架Zuul:　服务网关Karyon:　服务端框架Ribbon:　客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系，来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证，正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品，主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装，方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说，充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud)，在此基础上进行必要的企业定制，无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址：https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后，希望大家理解在做一些建构设计的时候，它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构，刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构？有人讲， 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 ， 实际 上就是一个架子 ， 放一些 业务 和算法，跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点，说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻，强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力？我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一，你必须要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整个架构中体现在方方面面，从定义一个函数，到定义一个类，到提供的一个服务，以及模板，背后都是要去重提高可复用率。 第二， 分类能力。做软件需要做对象的解耦，要定义对象的属性和方法，做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化，要定义服务的接口和规范。 第三， 算法（性能），它的价值体现在提升系统的性能，所有性能的提升，最终都会落到CPU，内存，IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子，在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表，我们要从不同的库和表中读取数据，这样的抽象最直观就是使用模板，因为绝大多数SQL语义是相同的，除了路由到哪个库哪个表，如果不使用Proxy中间件，模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN，它是做速度方面的性能提升，刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑，CDN本质上一个是做网络智能调度优化，另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化，刚才已经提到了，各个大网站转型过程中一定会做服务化，其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列，本质上还是做分类，只不过不是两个边际清晰的类，而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构，到一定量级的系统整个架构都会变成三层，客户端包括WEB、安卓和IOS，这里就不说了。接着还都会有一个接口层， 有三个主要作用： 第一个作用，要做 安全隔离，因为前端节点都是直接和用户交互，需要防范各种恶意攻击； 第二个还充当着一个 流量控制的作用，大家知道，在2014年春节的时候，微信红包，每分钟8亿多次的请求，其实真正到它后台的请求量，只有十万左右的数量级（这里的数据可能不准），剩余的流量在接口层就被挡住了； 第三，我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的，所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台，可以看到微博后台有三大块： 一个是 平台服 务， 第二， 搜索， 第三， 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门，做的就是 数据存储和读 取，对搜索来说做的是 数据的 检 索，对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构，有几个地方是非常难的，首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的，同时线上业务又不能停， 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我，说他在内部推行服务化的时候，把一个模块服务化做完了，其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候，首先更多是偏向业务的梳理，同时要找准一个很好的切入点，既有架构和服务化上的提升，业务方也要有收益，比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑，建议开始从原子化服务切入，比如基础的用户服务， 基础的短消息服务，基础的推送服务。 第二，就是可 以做无状 态 服 务，后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题，就是用户量和业务趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技术框架的稳定性， 提升系统整体的性能，降低成本，还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战，PV是在10亿级别，QPS在百万，数据量在千亿级别。我们可用性，就是SLA要求4个9，接口响应最多不能超过150毫秒，线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢？那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务，每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样，就是数据量，bigger and bigger，用户体验是faster and faster，业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动， 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 ， 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间，都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度，横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分，第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分，会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下， 接口层有feed、用户关系、通讯接口；服务层，SOA里有基层服务、原子服务和组合服务，在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务，组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ，资源层负责海量数据的存储（后面例子会详细讲）。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层，微博使用JERSY框架，帮助你做参数的解析，参数的验证，序列化和反序列化；资源层，主要是缓存、DB相关的各类组件，比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 ， 完成系统服务的像素级监控，对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个，首先是系统架构三个利器： 一个， 我 们 RPC 服 务组 件 （这里不讲了）， 第二个，我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用：可以把两个模块之间的交互异步化，其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量，所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理，它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 ， 无状态 ， 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物，在这个过程中很多情况下是有状态的，比如我浏览了哪些商品，为什么大家又常说接口层是无状态的，其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物，选了几件商品，到了哪一步，接口无状态后，状态要么放在缓存中，要么放在数据库中， 其 实 它并不是没有状 态 ， 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个， 数据 层 比服 务层 更需要 设计，这是一条非常重要的经验。对于服务层来说，可以拿PHP写，明天你可以拿JAVA来写，但是如果你的数据结构开始设计不合理，将来数据结构的改变会花费你数倍的代价，老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生，既有工作量上的，又有数据迁移跨越的时间周期，有一些甚至需要半年以上。 第四，物理结构与逻辑结构的映射，上一张图看到两个维度切成十二个区间，每个区间代表一个技术领域，这个可以看做我们的逻辑结构。另外，不论后台还是应用层的开发团队，一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组，这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射，精细化团队分工，有利于提高沟通协作的效率 。 第五， www .sanhao.com 的访问过程，我们这个架构图里没有涉及到的，举个例子，比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候，这个请求在接口层之前发生了什么？首先会查看你本机DNS以及DNS服务，查找域名对应的IP地址，然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址（公网服务IP地址），VIP之后还要经过负载均衡器（Nginx服务器），之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事，可能有用户报一个问题的时候，你通过在接口层查日志根本发现不了问题，原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六，我们说分布式系统，它最终的瓶颈会落在哪里呢？前端时间有一个网友跟我讨论的时候，说他们的系统遇到了一个瓶颈， 查遍了CPU，内存，网络，存储，都没有问题。我说你再查一遍，因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器，最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机（可能是叶子节点也可能是核心的节点），一定落在CPU、内存、存储和网络上，最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候，经常很少做业务分析，技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例，像前三页占了97%，在做缓存设计的时候，我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 ， 越细致越好 。举了一个例子，大家都会用电商，电商在双十一会做全国范围内的活动，他们做设计的时候也会考虑场景的，一个就是购物车，我曾经跟相关开发讨论过，购物车是在双十一之前用户的访问量非常大，就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了，但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景，活动之前重点设计优化购物车的写场景， 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢？最右边的是Feed，就是微博所有关注的人，他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展，除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博，就是会有广告的要求，增加一些广告，还有粉丝头条，就是拿钱买的，热门微博，都会插在其中。分发控制，就是说和一些推荐相关的，我推荐一些相关的好友的微博，我推荐一些你可能没有读过的微博，我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博，实际会起多个并行的程序来读取，最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下， 从SNS社交领域来看，国内现在做的比较好的三个信息流： 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ； 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ； 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 ， 它并不是基于关系来构建信息流 ， 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合，体现在很多很多的产品之中，除了SNS，电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页，它的信息流基本由几部分组成：第一，打广告的；第二个，做一些推荐，热门的商品，其次，才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 ， 但是到后期会 发现 ， 你的 这 个流 如何做控制分发 ， 非常复杂， 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候，大家知道一定有缓存，可以复用可重用的计算结果。可以看到，发一条微博，我有很多粉丝，他们都会来看我发的内容，所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统，微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存，上面是L1，每个L1上都是一组（包含4-6台机器），左边的框相当于一个机房，右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么？ 首先，L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS， 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景，只有一篇博文，但是它的访问量无限增长，其实我们不需要影响L2缓存，因为它的内容存储的量小，但它就是访问量大。这种场景下，你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景，就是L2级缓存发生作用，比如我有一千万个用户，去访问的是一百万个用户的微博 ，这个时候，他不只是说你的吞吐量和访问带宽，就是你要缓存的博文的内容也很多了，这个时候你要考虑缓存的容量， 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划，保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ，根据你的用户模型你可以估出来，到底有百分之多少的请求不能穿透到DB， 评估这个容量之后，才能更好的评估DB需要多少库，需要承担多大的访问的压力。另外，我们看双机房的话，左边一个，右边一个。 两个机房是互 为 主 备 ， 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域，他们访问两个不同机房的时候，假设用户从IDC1过来，因为就近原理，他会访问L1，没有的话才会跑到Master，当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问，也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ，两个机房都有全量的用户数据，同时在线提供服务，但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢？CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点，比如在杭州市部署一个节点时，在机房里肯定不止一台机器，那么对于一个地区来说，只有几台服务器到源站回源，其他节点都到这几台服务器回源即可，这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存，这也是常见的一种策略。有一种场景，分布式缓存并不适用， 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量，这个时候使用Local Cache + 分布式缓存，Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量，长尾的流量仍然访问分布式缓存，这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点，降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构，微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表，这个比较简单，每条内容一个索引，每天建一张表，其次看索引表，一共建了两级索引。首先想象一下用户场景，大部分用户刷微博的时候，看的是他关注所有人的微博，然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下， 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户，取他们的前条微博ID，然后聚合排序。我们在做哈希（分库分表）的时候，同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的，今天的热点新闻，明天就没热度了，数据的冷热非常明显，这种场景就需要按照时间维度做分表，首先冷热数据做了分离（可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本），其次， 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分，那么这个用户所有数据都在一张表里，这张表就是无限增长的，时间长了查询会越来越慢。二级索引，是我们里面一个比较特殊的场景，就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时，通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统，当系统到千万级以后的时候，越来越庞杂，所解决的问题更偏向稳定性，性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来，你可以依赖你的服务RPC1、RPC2，你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点，就是说一个请求从用户过来之后，在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候，这些日志落在不同的机器上，你也不知道问题到底出在哪儿，各个服务之间互相隔离，互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段，就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题，我们刚才说日志互相隔离，我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID，然后结合RPC框架， 服务治理功能。假设请求从客户端过来，其中包含一个ID 101，到服务A时仍然带有ID 101，然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ，所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个，你做的时候，你不能说每个地方都加，对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作， 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 ， 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP，要做到零侵入的原则，就是对所有相关的中间件打点，从接口层组件（HTTP Client、HTTP Server）至到服务层组件（RPC Client、RPC Server），还有数据访问中间件的，这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志？服务化以后，每个服务可以用不同的开发语言， 考虑多种开发语言的兼容性 ， 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后，如何构建基于GPS导航的路况监控？我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题， 如果 单一用 户发现问题 后 ， 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么，但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控，每辆车有GPS定位，我想看北京哪儿拥堵的时候，怎么做？ 第一个 ， 你肯定要知道每个 车 在什么位置，它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识，加上每一次流动的信息，就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警，我们怎么能了解道路的流量状况和负载，并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高，单位时间可以通行多少辆车，这就是道路的容量。有了道路容量，再有道路的实时流量，我们就可以基于实习路况做预警？ 对应于 分布式系 统 的话如何构建？ 第一 ， 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ？SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义，相当于定义系统的容量。 第二个 ， 统计 线 上 动态 的流量，你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS，有了流量和容量，就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论，实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动，必须保障系统稳定，理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行，为什么？有技术的因素，有人为的因素，因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性，很难全局量化标准，所以真正流量来了以后，你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施：第一，最简单的就是有降 级 的 预 案，流量超过系统容量后，先把哪些功能砍掉，需要有明确的优先级 。第二个， 线上全链路压测，就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍（比如下线一半的服务器，缩容而不是扩容），看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子，推测系统数据库会先出现瓶颈，但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三，搭建在线 Docker 集群 ， 所有业务共享备用的 Docker集群资源，这样可以极大的避免每个业务都预留资源，但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升，这里以Java语言为例，首先， 一定要 理解 JAVA；第二步，JAVA完了以后，一定要 理 解 JVM；其次，还要 理解 操作系统；再次还是要了解一下 Design Pattern，这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴；还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

前言 这期我想写很久了，但是因为时间的原因一直拖到了现在，我以为一两天就写完了，结果从构思到整理资料，再到写出来用了差不多一周的时间吧。 你们也知道丙丙一直都是创作鬼才来的，所以我肯定不会一本正经的写，我想了好几个切入点，最后决定用一个完整的电商系统作为切入点，带着大家看看，我们需要学些啥，我甚至还收集配套视频和资料，暖男石锤啊，这期是呕心沥血之作，不要白嫖了。 正文 在写这个文章之前，我花了点时间，自己臆想了一个电商系统，基本上算是麻雀虽小五脏俱全，我今天就用它开刀，一步步剖析，我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全，但是够用，最后给个学习路线。 Tip：请多欣赏一会，每个点看一下，看看什么地方是你接触过的，什么技术栈是你不太熟悉的，我觉得还算是比较全的，有什么建议也可以留言给我。 不知道大家都看了一下没，现在我们就要庖丁解牛了，我从上到下依次分析。 前端 你可能会会好奇，你不是讲后端学习路线嘛，为啥还有前端的部分，我只能告诉你，傻瓜，肤浅。 我们可不能闭门造车，谁告诉你后端就不学点前端了？ 前端现在很多也了解后端的技术栈的，你想我们去一个网站，最先接触的，最先看到的是啥？ 没错就是前端，在大学你要是找不到专门的前端同学，去做系统肯定也要自己顶一下前端的，那我觉得最基本的技术栈得熟悉和了解吧，丙丙现在也是偶尔会开发一下我们的管理系统主要是VUE和React。 在这里我列举了我目前觉得比较简单和我们后端可以了解的技术栈，都是比较基础的。 作为一名后端了解部分前端知识还是很有必要的，在以后开发的时候，公司有前端那能帮助你前后端联调更顺畅，如果没前端你自己也能顶一下简单的页面。 HTML、CSS、JS、Ajax我觉得是必须掌握的点，看着简单其实深究或者去操作的话还是有很多东西的，其他作为扩展有兴趣可以了解，反正入门简单，只是精通很难很难。 在这一层不光有这些还有Http协议和Servlet，request、response、cookie、session这些也会伴随你整个技术生涯，理解他们对后面的你肯定有不少好处。 Tip：我这里最后删除了JSP相关的技术，我个人觉得没必要学了，很多公司除了老项目之外，新项目都不会使用那些技术了。 前端在我看来比后端难，技术迭代比较快，知识好像也没特定的体系，所以面试大厂的前端很多朋友都说难，不是技术多难，而是知识多且复杂，找不到一个完整的体系，相比之下后端明朗很多，我后面就开始讲后端了。 网关层： 互联网发展到现在，涌现了很多互联网公司，技术更新迭代了很多个版本，从早期的单机时代，到现在超大规模的互联网时代，几亿人参与的春运，几千亿成交规模的双十一，无数互联网前辈的造就了现在互联网的辉煌。 微服务，分布式，负载均衡等我们经常提到的这些名词都是这些技术在场景背后支撑。 单机顶不住，我们就多找点服务器，但是怎么将流量均匀的打到这些服务器上呢？ 负载均衡，LVS 我们机器都是IP访问的，那怎么通过我们申请的域名去请求到服务器呢？ DNS 大家刷的抖音，B站，快手等等视频服务商，是怎么保证同时为全国的用户提供快速的体验？ CDN 我们这么多系统和服务，还有这么多中间件的调度怎么去管理调度等等？ zk 这么多的服务器，怎么对外统一访问呢，就可能需要知道反向代理的服务器。 Nginx 这一层做了反向负载、服务路由、服务治理、流量管理、安全隔离、服务容错等等都做了，大家公司的内外网隔离也是这一层做的。 我之前还接触过一些比较有意思的项目，所有对外的接口都是加密的，几十个服务会经过网关解密，找到真的路由再去请求。 这一层的知识点其实也不少，你往后面学会发现分布式事务，分布式锁，还有很多中间件都离不开zk这一层，我们继续往下看。 服务层： 这一层有点东西了，算是整个框架的核心，如果你跟我帅丙一样以后都是从事后端开发的话，我们基本上整个技术生涯，大部分时间都在跟这一层的技术栈打交道了，各种琳琅满目的中间件，计算机基础知识，Linux操作，算法数据结构，架构框架，研发工具等等。 我想在看这个文章的各位，计算机基础肯定都是学过的吧，如果大学的时候没好好学，我觉得还是有必要再看看的。 为什么我们网页能保证安全可靠的传输，你可能会了解到HTTP，TCP协议，什么三次握手，四次挥手。 还有进程、线程、协程，什么内存屏障，指令乱序，分支预测，CPU亲和性等等，在之后的编程生涯，如果你能掌握这些东西，会让你在遇到很多问题的时候瞬间get到点，而不是像个无头苍蝇一样乱撞（然而丙丙还做得不够）。 了解这些计算机知识后，你就需要接触编程语言了，大学的C语言基础会让你学什么语言入门都会快点，我选择了面向对象的JAVA，但是也不知道为啥现在还没对象。 JAVA的基础也一样重要，面向对象（包括类、对象、方法、继承、封装、抽象、 多态、消息解析等），常见API，数据结构，集合框架，设计模式（包括创建型、结构型、行为型），多线程和并发，I/O流，Stream，网络编程你都需要了解。 代码会写了，你就要开始学习一些能帮助你把系统变得更加规范的框架，SSM可以会让你的开发更加便捷，结构层次更加分明。 写代码的时候你会发现你大学用的Eclipse在公司看不到了，你跟大家一样去用了IDEA，第一天这是什么玩意，一周后，真香，但是这玩意收费有点贵，那免费的VSCode真的就是不错的选择了。 代码写的时候你会接触代码的仓库管理工具maven、Gradle，提交代码的时候会去写项目版本管理工具Git。 代码提交之后，发布之后你会发现很多东西需要自己去服务器亲自排查，那Linux的知识点就可以在里面灵活运用了，查看进程，查看文件，各种Vim操作等等。 系统的优化很多地方没优化的空间了，你可能会尝试从算法，或者优化数据结构去优化，你看到了HashMap的源码，想去了解红黑树，然后在算法网上看到了二叉树搜索树和各种常见的算法问题，刷多了，你也能总结出精华所在，什么贪心，分治，动态规划等。 这么多个服务，你发现HTTP请求已经开始有点不满足你的需求了，你想开发更便捷，像访问本地服务一样访问远程服务，所以我们去了解了Dubbo，Spring cloud。 了解Dubbo的过程中，你发现了RPC的精华所在，所以你去接触到了高性能的NIO框架，Netty。 代码写好了，服务也能通信了，但是你发现你的代码链路好长，都耦合在一起了，所以你接触了消息队列，这种异步的处理方式，真香。 他还可以帮你在突发流量的时候用队列做缓冲，但是你发现分布式的情况，事务就不好管理了，你就了解到了分布式事务，什么两段式，三段式，TCC，XA，阿里云的全局事务服务GTS等等。 分布式事务的时候你会想去了解RocketMQ，因为他自带了分布式事务的解决方案，大数据的场景你又看到了Kafka。 我上面提到过zk，像Dubbo、Kafka等中间件都是用它做注册中心的，所以很多技术栈最后都组成了一个知识体系，你先了解了体系中的每一员，你才能把它们联系起来。 服务的交互都从进程内通信变成了远程通信，所以性能必然会受到一些影响。 此外由于很多不确定性的因素，例如网络拥塞、Server 端服务器宕机、挖掘机铲断机房光纤等等，需要许多额外的功能和措施才能保证微服务流畅稳定的工作。 **Spring Cloud **中就有 Hystrix 熔断器、Ribbon客户端负载均衡器、Eureka注册中心等等都是用来解决这些问题的微服务组件。 你感觉学习得差不多了，你发现各大论坛博客出现了一些前沿技术，比如容器化，你可能就会去了解容器化的知识，像**Docker，Kubernetes（K8s）**等。 微服务之所以能够快速发展，很重要的一个原因就是：容器化技术的发展和容器管理系统的成熟。 这一层的东西呢其实远远不止这些的，我不过多赘述，写多了像个劝退师一样，但是大家也不用慌，大部分的技术都是慢慢接触了，工作中慢慢去了解，去深入的。 好啦我们继续沿着图往下看，那再往下是啥呢？ 数据层： 数据库可能是整个系统中最值钱的部分了，在我码文字的前一天，刚好发生了微盟程序员删库跑路的操作，删库跑路其实是我们在网上最常用的笑话，没想到还是照进了现实。 这里也提一点点吧，36小时的故障，其实在互联网公司应该是个笑话了吧，权限控制没做好类似rm -rf 、fdisk、drop等等这样的高危命令是可以实时拦截掉的，备份，全量备份，增量备份，延迟备份，异地容灾全部都考虑一下应该也不至于这样，一家上市公司还是有点点不应该。 数据库基本的事务隔离级别，索引，SQL，主被同步，读写分离等都可能是你学的时候要了解到的。 上面我们提到了安全，不要把鸡蛋放一个篮子的道理大家应该都知道，那分库的意义就很明显了，然后你会发现时间久了表的数据大了，就会想到去接触分表，什么TDDL、Sharding-JDBC、DRDS这些插件都会接触到。 你发现流量大的时候，或者热点数据打到数据库还是有点顶不住，压力太大了，那非关系型数据库就进场了，Redis当然是首选，但是MongoDB、memcache也有各自的应用场景。 Redis使用后，真香，真快，但是你会开始担心最开始提到的安全问题，这玩意快是因为在内存中操作，那断点了数据丢了怎么办？你就开始阅读官方文档，了解RDB，AOF这些持久化机制，线上用的时候还会遇到缓存雪崩击穿、穿透等等问题。 单机不满足你就用了，他的集群模式，用了集群可能也担心集群的健康状态，所以就得去了解哨兵，他的主从同步，时间久了Key多了，就得了解内存淘汰机制…… 他的大容量存储有问题，你可能需要去了解Pika…. 其实远远没完，每个的点我都点到为止，但是其实要深究每个点都要学很久，我们接着往下看。 实时/离线/大数据 等你把几种关系型非关系型数据库的知识点，整理清楚后，你会发现数据还是大啊，而且数据的场景越来越多多样化了，那大数据的各种中间件你就得了解了。 你会发现很多场景，不需要实时的数据，比如你查你的支付宝去年的，上个月的账单，这些都是不会变化的数据，没必要实时，那你可能会接触像ODPS这样的中间件去做数据的离线分析。 然后你可能会接触Hadoop系列相关的东西，比如于Hadoop（HDFS）的一个数据仓库工具Hive，是建立在 Hadoop 文件系统之上的分布式面向列的数据库HBase 。 写多的场景，适合做一些简单查询，用他们又有点大材小用，那Cassandra就再合适不过了。 离线的数据分析没办法满足一些实时的常见，类似风控，那Flink你也得略知一二，他的窗口思想还是很有意思。 数据接触完了，计算引擎Spark你是不是也不能放过…… 搜索引擎： 传统关系型数据库和NoSQL非关系型数据都没办法解决一些问题，比如我们在百度，淘宝搜索东西的时候，往往都是几个关键字在一起一起搜索东西的，在数据库除非把几次的结果做交集，不然很难去实现。 那全文检索引擎就诞生了，解决了搜索的问题，你得思考怎么把数据库的东西实时同步到ES中去，那你可能会思考到logstash去定时跑脚本同步，又或者去接触伪装成一台MySQL从服务的Canal，他会去订阅MySQL主服务的binlog，然后自己解析了去操作Es中的数据。 这些都搞定了，那可视化的后台查询又怎么解决呢？Kibana，他他是一个可视化的平台，甚至对Es集群的健康管理都做了可视化，很多公司的日志查询系统都是用它做的。 学习路线 看了这么久你是不是发现，帅丙只是一直在介绍每个层级的技术栈，并没说到具体的一个路线，那是因为我想让大家先有个认知或者说是扫盲吧，我一样用脑图的方式汇总一下吧，如果图片被平台二压了。 资料/学习网站 Tip：本来这一栏有很多我准备的资料的，但是都是外链，或者不合适的分享方式，博客的运营小姐姐提醒了我，所以大家去公众号回复【路线】好了。 絮叨 如果你想去一家不错的公司，但是目前的硬实力又不到，我觉得还是有必要去努力一下的，技术能力的高低能决定你走多远，平台的高低，能决定你的高度。 如果你通过努力成功进入到了心仪的公司，一定不要懈怠放松，职场成长和新技术学习一样，不进则退。 丙丙发现在工作中发现我身边的人真的就是实力越强的越努力，最高级的自律，享受孤独（周末的歪哥）。 总结 我提到的技术栈你想全部了解，我觉得初步了解可能几个月就够了，这里的了解仅限于你知道它，知道他是干嘛的，知道怎么去使用它，并不是说深入了解他的底层原理，了解他的常见问题，熟悉问题的解决方案等等。 你想做到后者，基本上只能靠时间上的日积月累，或者不断的去尝试积累经验，也没什么速成的东西，欲速则不达大家也是知道的。 技术这条路，说实话很枯燥，很辛苦，但是待遇也会高于其他一些基础岗位。 所实话我大学学这个就是为了兴趣，我从小对电子，对计算机都比较热爱，但是现在打磨得，现在就是为了钱吧，是不是很现实？若家境殷实，谁愿颠沛流离。 但是至少丙丙因为做软件，改变了家庭的窘境，自己日子也向小康一步步迈过去。 说做程序员改变了我和我家人的一生可能夸张了，但是我总有一种下班辈子会因为我选择走这条路而改变的错觉。 我是敖丙，一个在互联网苟且偷生的工具人。 创作不易，本期硬核，不想被白嫖，各位的「三连」就是丙丙创作的最大动力，我们下次见！ 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已经收录，有大厂面试完整考点，欢迎Star。 该回答来自：敖丙

Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的，GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造，以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用，你是要建 N 个 project 去维护，还是说按照部门或者组来组织这些项目呢？在 B 站的话，我们之前因为是 Monorepo，现在是按照部门去组织管理代码，就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的，每一个 app 就表示一个独立的微服务，它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面，app 的目录里面是有好多个子目录的，比方说我们的评论服务，会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg，可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然，还有一种方式，你可以按照 GitLab 的 project 去组织，但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话，部门里面有很多 app，app 目录怎么去组织？我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称，可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的，我们基本上是三段式的命名，比如账号业务，它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后，在这个 app 目录里面，你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录，我可能就是 account 目录，然后 VIP，在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务，比方说可能有一些是做 job，做定时任务或者流式处理的一些任务，有可能是做对外暴露的 API 的一些服务，这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface（BFF）、service、job（补充：还有一个 task，偏向定时执行，job 偏向流式） 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务，因为我们最终是面向终端用户的 API，面向 app，面向 PC 场景的，我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关，我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关，这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码，当然也可能是 gRPC 的（参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享）。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务，它不直接对外。也就是说，业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service，它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC，在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后，service 它因为不直接对外，service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service，很多应用除了有面向用户的一些接口，实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求，通常数据权限更高，从安全设计角度需要代码物理层面隔离，避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久，我们的错误码定义到底是放在哪里？我们目前的做法是，一个应用里面，假设你有多种角色，它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来，在这一个应用里面是可以复用的。注意，它只在这一个应用里面复用，它不会去跨服跨目录应用，它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况，现在展开讲一下具体到一个 service 里面，它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录，目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码，包含基于 pb 定义（我们使用 PB 作为 DSL 描述 API） 生成的 swagger.json。 而 cmd，就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件，比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话，它里面有四个子目录，分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射，它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao，你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis，最终返回的就是这些 model（存储映射）。Service 组织起来比较简单，就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server，因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一，那我们处于过渡阶段，所以 server 里面会有两个小目录，一个是 HTTP 目录，暴露的是 HTTP 接口，还有一个是 gRPC 目录，我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面，两个不同的启动的 server，就是说一个服务和启动两个端口，然后去暴露不同的协议，HTTP 接 RPC，它实际上会先 call 到 service，service 再 call 到 dao，dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是，因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用，为什么？因为可能从数据库里面取的敏感字段，当我们实际要返回到 api 的时候，可能要隐藏掉一些字段，在 Java 里面，会抽象的一个叫 DTO 的对象，它只是用来传输用的，同理，在我们 Go 里面，实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体（基于 PB Message 生成代码后的 struct）。 Rob Pike 当时说过的一句话，a little copying is better than a little dependency，我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面，有 internal 目录，我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它，跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说，我们看到 service 有一个 model，那我的 job 代码，我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model，那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享？对于这个问题，其实我们当时内部也争论过很久。我们认为，每一个微服务应该只对自己的 model 负责，所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy，也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码，去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用，因为你一改全错，当然了，你如果是拷贝的话，就是每个地方都要去改，那我们觉得，依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件，就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名，demo.service.v1，这个包使用的是三段式命名，全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID？我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候，是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性，但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的，这也是 DNS 出来的一个意义，所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字，在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义，它有个 Service Demo 代码，其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称，我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法，表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节，我们看一下 SayHello 这个方法，实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件，你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议，又暴露出 HTTP 的一个接口，这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下，我们刚刚目录里面有个 api 目录，实际这里面就是放这一个 PB 文件，描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么？实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档，因为写文档和写服务的定义，它本质上是两个步骤，特别容易不一致，接口改了，文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件，它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的，model 是一个存储层的结构体的一一映射，dao 处理一些数据读写包，比方说数据库缓存，server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server，所以它整个依赖顺序如下：main 函数启动 server，server 会依赖 api 定义好的 PB 文件，定义好这些方法或者是服务名之后，实际上生成代码的时候，比方说 protocbuf 生成代码的时候，它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service，它实际上是弱依赖的 api，就是说我的 server 启动以后，要注册一个具体的业务代码的逻辑，映射方法，映射名字，实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码，你就可以很方便地启动你的 server，把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server，和方法进行一一绑定。最后，dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message，这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象，所以说你要去手动 copy 它，把它最终返回。但是为了快捷，你不可能每次手动去写这些代码，因为它要做 mapping，所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了，方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候，可以少写一些代码，减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下，大概分为几块，第一就是 app 是怎么组织的，app 里面有多种角色的服务是怎么组织的，第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的，最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图，这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的，它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心，它比较容易带来一些优秀的代码质量，良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务，你只有做大型测试，比方做接口测试，在 App 上验收功能的这种测试，你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试，可以理解为单元测试，因为它相对来说好写，针对方法级别。20% 是做一些中型测试，可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试，因为它是最终面向用户场景的，你要去使用我们的 App，或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试？在《Google 软件测试之道》这本书里面，它强调的是对于一个小型测试，一个单元测试，它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境，比如我们公司有测试环境，有持续集成环境，有功能测试环境，你不能依赖这些环境构建自己的单元测试，因为测试环境容易被破坏，它容易有数据的变更，数据容易不一致，你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一，快速，你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二，要环境一致，也就是说你跑测试前和跑测试后，它的环境是一致的。第三，你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行，不应该有先后的依赖，如果有依赖，也是在你测试的这个方法里面，自己去 setup 和 teardown，不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四，基于第三点，你可以做并行的单元测试，假设我写了一百个单元测试，一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间，我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案，以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先，你要跑单元测试，你不应该用 VPN 连到公司的环境，好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试，也可以跑成功。基于这一点，Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说，其他语言有一些 in-process 的 mock，是不是可以启动 MySQL 的 mock ，然后在 in-process 上跑？可以，但是有一个问题，你每一个语言都要写一个这样的 mock ，而且要写非常多种，因为我们中间件越来越多，MySQL，HBase，Kafka，什么都有，你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况，比方说，你可能 mock 了一个 MySQL，检测到 query 或者 insert ，没问题，但是你实际要跑一个 transaction，要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因，我们当时选择了 docker-compose，可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是，你本地需要装 Docker，我们开发人员大部分都是用 Mac，相对来说也比较简单，Windows 也能搞定，如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker，本质上的理解就是无侵入式的环境初始化，因为你在容器里面，你拉起一个 MySQL，你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后，它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题，因为它相当于被重置了，也可以很方便地快速重置环境，也可以随时随地运行，你不需要依赖任何外部服务，这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然，如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话，PB 的定义会生成一个 interface，你可以把那个 interface 代码给 mock 掉，所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说，你不依赖任何外部环境，你也能够快速完成。 另外，docker-compose 是声明式的 API，你可以声明你要用 MySQL，Redis，这个其实就是一个配置文件，非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下，service 目录里面多了一个 test 目录，我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源，你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的，你是写 dao 层的单元测试的话，可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化，如果你是做 service 的单元测试的话，实际你可以把整个 dao 给 mock 掉，我觉得反而还相对简单，所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的，利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起，容器的销毁，这些工作到底谁来做？是开发同学自己去拉起和销毁，还是说你能够把它做成一个 Library，让我们的同学写单元测试的时候比较方便？我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候，你可以很方便地 setup 一个依赖文件，去 setup 你的容器的一些信息，或者把它销毁掉。所以说，你把环境准备好以后，最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函，就是 binary 的一些工具，它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器，然后再去执行代码，所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了，就是我们对于 service 也好，API 也好，因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service，你都很方便 mock 掉，这个写单元测试相对简单，这个我不展开讲，你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试，那对于我刚刚提到的项目的一些规范，单元测试的一些模板，甚至是我写了一些 dao 的一些占位符，或者写了一些 service 代码的一些占位符，你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循？所以我这里要强调一点，工具一定要大于约束和文档，你写了约束，写了文档，那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架，叫 Kratos Tool，把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集，我们大概会分为几块。第一块就是 API 的，就是你写一个 PB 文件，你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC，HTTP 的框架代码，你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了，我们还会生成一些 API，用于 debug 的 client 方便去调试，因为我们知道，gRPC 调试起来相对麻烦一些，你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的，一键生成整个应用的 layout，非常方便。我们还提了 model，就是方便 model 和 DTO，DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy，这个也是一个工具。 对于 cache 的话，我们操作 memcache，操作 Redis 经常会要做什么逻辑？假如我们有一个 cache aside 场景，你读了一个 cache，cache miss 要回原 DB，你要把这个缓存回塞回去，甚至你可能这个回塞缓存想异步化，甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源（singleflight），我们把这些东西做成一些工具，让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单，就是把这些场景描述出来，然后你通过工具可以一键生成这些代码，所以也是会比较方便。 我们再看最后一个，就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面，比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码，我直接在里面填，只要填代码逻辑就行了，所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo，基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程，-d YourPath 把它导到某一个路径去，--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了，所以非常简单，一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道，一个微服务的框架实际非常重，有很多初始化的方式等等，非常麻烦。所以说，你通过脚手架的方式就会非常方便，工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后，最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件？实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块，第一，应用程序，第二，配置文件，第三，数据集。配置文件最容易导致线上出 bug，因为你改一行配置，整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程？需要 commit 代码，需要 review，需要单元测试，需要 CD，需要交付到线上，需要灰度，它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面，你的 bug 需要前置解决，越前置解决，成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline，所以 bug 最终流到线上的概率很低，但是配置文件没有经过这么复杂的流程，可能大家发现线上有个问题，决定要改个线上配置，就去配置中心或者配置文件改，然后 push 上线，接着就问题了，这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说，导致线上故障的主因就是来自配置变更，所以 SRE 很大的工作是控制变更管理，如果能把变更管理做好，实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要，那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面，我们应该对配置文件做一些什么事情？ 我觉得是几个。第一，我们的目标是什么？配置文件不应该太复杂，我见过很多框架，或者是业务的一些框架，它实际功能非常强大，但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯，只要有一个同事写错了这个配置，当我新起一个项目的时候，一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候，我们一般都会内部说一下，你看看其他同事有没有也配错的，实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多，复杂性越高，它越容易出错。所以第一个要素就是说，尽量避免复杂的配置文件。配得越多，越容易出错。 第二，实际我们的配置方式也非常多，有些用 JSON，有些用 YAML，有些用 Properties，有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢？无论它是用 Python 的脚本也好，或者是用 JSON 也好，你只要有一种唯一的约定，不需要太多样的配置方式，对我们的运维，对我们的 SRE 同时来说，他跨项目的变更成本会变低。 第三，一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先，我们很多配置它到底是必须的还是可选的，如果是可选，配置文件是不是就可以把它踢掉，甚至不要出现？我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零，内部重试是 80 次，直接把 Redis cluster 打故障了，为什么？其实这种事故很低级，所以简单化努力的另外一层含义是指，我们在框架层面，尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程，让这种错配漏配也处于一个可控的范围，比方重试 80 次，你觉得哪个 SDK 会这么做？所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是，我们对于业务开发的同事，我们的配置应该足够的简单，这个简单还包含，如果你的日志基本上都是写在这个目录，你就不要提供这个配置给他，反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure，它可能需要非常复杂的配置来优化，根据我的场景去做优化，所以它是两种场景，一种是业务场景，足够简单，一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化，需要很复杂的配置，所以它是两种场景，所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪，因为我们知道上线出问题的时候，我们的第一想法不是查 bug，是先止损，止损先找最近有没有变更。如果发现有变更，一般是先回滚，回滚的时候，我们通常只回滚了应用程序，而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心，或者是配置场景，或者跟我们的二进制的交付上线都不一样，那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本，或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射，比方说你的应用程序 1.0，你的配置文件 2.0，它们之间存在一个强绑定关系，我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更，二进制程序上线，但配置文件忘记回滚，出现过事故，所以这个是要强调的。 另外，配置的变更也要经过 review，如果没问题，应该也是按照 App 发布一样，先灰度，再放量，再全量等等类似的一种方式去推，演进式的这种发布，我们也叫滚动发布，我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利：每周技术直播，定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接

134题 其实就是水平扩容了，Zookeeper在这方面不太好。两种方式：全部重启：关闭所有Zookeeper服务，修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启：这是比较常用的方式。 133题 集群最低3（2N+1）台，保证奇数，主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群，能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作，而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群，能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意，如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群，同样只能够挂掉 2 台机器，因为如果挂掉 3 台，剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则，ZooKeeper 在运行期间，集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此，只要集群中超过半数的机器还能够正常工作，整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明：一个Watch事件是一个一次性的触发器，当被设置了Watch的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端，以便通知它们。为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知到所有的客户端，这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true)，如果节点A发生了变更或删除，客户端会得到它的watch事件，但是在之后节点A又发生了变更，而客户端又没有设置watch事件，就不再给客户端发送。在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅，负载均衡，命名服务，分布式协调/通知，集群管理，Master 选举，分布式锁，分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知， 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的， 一旦被触发后， 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储； 2、Watcher 触发； 2.1 封装 WatchedEvent； 2.2 查询 Watcher； 2.3 没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher； 2.4 找到；提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher； 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象 2.标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象，发服务端发送 request 4.收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回，完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制：（1）客户端注册 watcher（2）服务端处理 watcher（3）客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态，分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING：寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader，因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式：单机部署：一台集群上运行；集群部署：多台集群运行；伪集群部署：一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法，Zookeeper使用的 ZAB协议（Zookeeper原子广播），二者有相同的地方，比如都有一个Leader，用来协调N个Follower的运行；Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案；二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于：ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统（Zookeeper），Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿，自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来，因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年，兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释，也直到06年谷歌发表了三篇论文，选择Paxos作为chubby cell的一致性算法，Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说，尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好：分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首先选举产生新的Leader服务器，然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步，当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模式，Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群，推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时，其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机，还有2台服务器提供访问，因为Zookeeper上的数据是有多个副本的，数据并不会丢失；如果是一个Leader宕机，Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。所以，3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5)，2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后，zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接；2、Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader；3、Leader根据follower的zxid确定同步点；4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态；5、Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样，每个节点都会投票，如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票，则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法，分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection， FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果，而是不断的统计结果，一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控，nginx只是能调权重，其他需要可控的都需要自己写插件；但是nginx的吞吐量比zk大很多，应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点，分再细一点有临时有序/无序节点，有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后，临时节点会自动消失，临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务，类似于两阶段提交，总共分为以下 4 步：客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求；ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点，Leader 广播给集群要求投票，等待确认；Leader 收到确认，统计投票，票数过半则提交事务；事务提交成功后，ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下：客户端连接 ZooKeeper，并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001，第二个为 /lock/lock-10000000002，以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；执行业务代码；完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下：顺序一致性（Sequential Consistency）：来自相同客户端提交的事务，ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行；原子性（Atomicity）：于 ZooKeeper 集群中提交事务，事务将“全部完成”或“全部未完成”，不存在“部分完成”；单一系统镜像（Single System Image）：客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点，其获得的数据视图都是相同的；可靠性（Reliability）：事务一旦完成，其产生的状态变化将永久保留，直到其他事务进行覆盖；实时性（Timeliness）：事务一旦完成，客户端将于限定的时间段内，获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式：单机模式：zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了，此模式一般用在测试环境，如果当前主机宕机，那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作；伪分布式模式：在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper，配置到 zoo.cfg 中，和单机模式相同，此模式一般用在测试环境；分布式模式：多台机器各自配置 zoo.cfg 文件，将各自互相加入服务器列表，上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能：分布式服务注册与订阅：在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，比较典型的服务注册与订阅，如 Dubbo。分布式配置中心：发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上，供订阅者获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务：在分布式系统中，通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁：这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代，考虑的是微服务治理的方方面面，另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上，两个框架在开始目标就不一致，Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单，来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式： 服务提供者端设置超时时间，在Dubbo的用户文档中，推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，分布越均匀； RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，平均分布，但是存在请求累积的问题； LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求； ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略，使相同参数请求总是发到同一提供者，一台机器宕机，可以基于虚拟节点，分摊至其他提供者，避免引起提供者的剧烈变动； 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者），连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider：暴露服务的服务提供方。 Consumer：调用远程服务的服务消费方。 Registry：服务注册与发现的注册中心。 Monitor：统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container：服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能： Remoting：网络通信框架，提供对多种NIO框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster：服务框架，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。 Registry：服务注册，基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义：将一个表按照字段分成多表，每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS：每秒查询数。TPS：每秒处理事务数。Uptime：服务器已经运行的时间，单位秒。Questions：已经发送给数据库查询数。Com_select：查询次数，实际操作数据库的。Com_insert：插入次数。Com_delete：删除次数。Com_update：更新次数。Com_commit：事务次数。Com_rollback：回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN，跨应用进行JOIN，或者数据库不能获得较好的执行计划，都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如：SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现，先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集，做循环，SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序，可以在程序里控制执行的速度，有效降低数据库压力，也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件：复制的机器之间网络通畅，Master打开了binlog。 搭建复制步骤：建立用户并设置权限，修改配置文件，查看master状态，配置slave，启动从服务，查看slave状态，主从测试。 96题 Heartbeat方案：利用Heartbeat管理VIP，利用crm管理MySQL，MySQL进行双M复制。（Linux系统下没有分库的标准方案）。 LVS+Keepalived方案：利用Keepalived管理LVS和VIP，LVS分发请求到MySQL，MySQL进行双M复制。（Linux系统下无分库无事务的方案）。 Cobar方案：利用Cobar进行HA和分库，应用程序请求Cobar，Cobar转发请求道数据库。（有分库的标准方案，Unix下唯一方案）。 95题 聚集（clustered）索引，也叫聚簇索引，数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。但是，覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引，因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前，SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点：可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点：聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行，或者在行的主键被更新，该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢，尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二（非聚集）索引可能会比预想的大，因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因： 服务器突然断电导致数据文件损坏； 强制关机，没有先关闭mysql 服务； mysqld 进程在写表时被杀掉； 使用myisamchk 的同时，mysqld 也在操作表； 磁盘故障；服务器死机；mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间； 2.分析慢查询（使用explain工具分析sql语句）； 3.优化慢查询 。