沖刺高薪Offer——Java通用架構方案及面試指南

吴晓勇，毕业于北京交通大学计算机专业，有10年以上大型项目研发经验，曾担任广联达高级工程师、美团高级技术专家、拉勾网资深技术专家。尤其擅长微服务架构设计、微服务架构性能优化、微服务架构下各主流场景解决方案、系统微服务化改造，曾经历了美团外卖日订单量从几单到千万单发展过程，参与了美团外卖产品从单体架构到分布式架构，再到微服务架构的演进历程。对微服务架构和三高架构设计方案和应用有独到的见解。 梁建全，毕业于北京大学计算机专业，18年以上IT研发和管理经验，先后在北大方正、新东方、达内、拉勾网等多家上市企业担任资深架构师和技术总监岗位，著有《你必须知道的261个Java语言问题》《轻量级JavaEE框架整合方案》《ASP.NET开发答疑》《ASP.NET办公自动化开发实例导航》等多本IT技术书籍 ,【西二旗程序员】自媒体账号创办者，热衷技术分享。

第 1章　微服務架構 001

1.1　面試官：使用微服務的痛點有哪些？ 001

1.1.1　微服務的拆分難題 003

1.1.2　如何把握微服務拆分粒度 005

1.1.3　認不清微服務整體架構的全貌 007

1.1.4　重復代碼多，冗餘度高 008

1.1.5　需要更多服務器，資源耗費量大 010

1.1.6　“地獄般”的分佈式事務控制 011

1.1.7　服務間關系復雜，理不清的服務依賴 012

1.1.8　多個服務集成測試，聯調痛苦不堪 014

1.1.9　服務部署難度大，每次部署都要“扒層皮” 016

1.2　面試官：如何做好微服務的設計工作以保障高可用性？ 017

1.2.1　如何避免服務“雪崩” 021

1.2.2　如何設計可以避免微服務之間的數據依賴 025

1.2.3　如何處理好微服務間千絲萬縷的關系 027

1.2.4　目標微服務還沒開發完成，功能設計如何繼續 032

1.2.5　如何實現灰度發布 034

1.2.6　如何做好微服務間依賴的治理 038

1.2.7　系統升級，如何實現不停服的數據遷移和用戶切量 043

1.3　面試官：如何實現微服務的拆分，有何標準？ 049

1.3.1　微服務的拆分原則 050

1.3.2　微服務的拆分策略 051

1.3.3　如何驗證微服務拆分的合理性 054

1.3.4　如何組建與微服務架構匹配的團隊 056

1.4　面試官：微服務之間的通信模式有哪些？ 057

1.4.1　通信方式的選擇 059

1.4.2　同步通信方案 061

1.4.3　異步通信方案 065

第 2章　高性能架構 069

2.1　面試官：如何利用全量緩存構建高性能讀服務？ 069

2.1.1　讀服務的技術共性 071

2.1.2　利用全量緩存構建毫秒級的讀服務 072

2.1.3　數據同步方案設計 073

2.1.4　架構存在的問題 075

2.1.5　其他提升性能的手段 077

2.2　面試官：如何設計異構數據的同步一致性？ 080

2.2.1　數據同步方案存在的問題 081

2.2.2　Binlog的高效消費方案設計 084

2.2.3　緩存數據結構設計方案 087

2.2.4　數據對比架構方案 089

2.3　面試官：如何應對熱點Key查詢？ 091

2.3.1　熱點Key對架構的沖擊 091

2.3.2　熱點Key解決方案 093

第3章　高可用架構 101

3.1　面試官：如何使用分庫分表支持海量數據的寫入？ 101

3.1.1　是否真的有分庫分表的必要 102

3.1.2　如何落地分庫方案 106

3.2　面試官：如何打造無狀態的存儲方案？ 112

3.2.1　寫服務的目標 114

3.2.2　如何保證任何時候都可以成功寫入 115

3.2.3　採用隨機寫入後的整體架構方案 116

3.2.4　解決數據延遲的架構 120

3.2.5　緩存可降級方案 121

3.2.6　其他功能流程保持復用 122

3.3　面試官：如何利用依賴管控提升寫服務的性能和可用性？ 123

3.3.1　外部依賴的常見場景 125

3.3.2　串行改並行的架構方案 125

3.3.3　並行中需串行執行的架構方式 127

3.3.4　依賴後置化架構 128

3.3.5　超時和重試設置 130

3.3.6　降級方案 132

3.4 　面試官：如何設計分庫分表化後的查詢方案？ 133

3.4.1　分庫分表化後的查詢難點分析 134

3.4.2　借助分庫網關實現查詢 135

3.4.3　基於ElasticSearch實現查詢 138

第4章　高並發架構 149

4.1　面試官：秒殺業務的核心需求是什麽？ 149

4.1.1　如何理解秒殺業務 149

4.1.2　扣減類業務的技術關註點 151

4.2　面試官：如何實現常規場景的秒殺業務？ 152

4.2.1　純數據庫實現秒殺 154

4.2.2　扣減實現流程分析 155

4.2.3　實現讀寫分離的扣減架構 157

4.2.4　讀寫基於不同存儲的扣減架構 158

4.2.5　純數據庫扣減方案的適用場景 159

4.3　面試官：如何實現萬級並發秒殺需求？ 160

4.3.1　純緩存架構實現剖析 161

4.3.2　純緩存架構升級版 166

4.3.3　純緩存架構適用場景 167

4.4　面試官：如何利用緩存和數據庫構建高可靠的秒殺方案？ 168

4.4.1　順序寫與隨機寫的性能差異 170

4.4.2　借力順序寫的架構 170

4.4.3　基於任務的扣減流程分析 172

4.4.4　補貨或新增商品的數據同步架構設計 174

4.4.5　無狀態存儲的架構方案 176

4.4.6　數據同步架構方案 177

4.4.7　實現無主架構的任務 178

4.5　面試官：如何設計和實現秒殺業務中的扣減返還？ 181

4.5.1　如何理解扣減返還需求 181

4.5.2　返還實現原則 182

4.6　面試官：熱點扣減如何保證命中的存儲分片不掛？ 185

4.6.1　熱點扣減的典型業務場景 186

4.6.2　技術挑戰 187

4.6.3　如何應對秒殺流量 188

4.6.4　水平擴展架構升級方案 195

第5章　分佈式原理 199

5.1　面試官：請闡述你如何理解與CAP有關的分佈式理論？ 199

5.1.1　問題分析 200

5.1.2　打動面試官的回答方式 201

5.1.3　如何通過BASE理論來指導設計實踐 202

5.2　面試官：如何設計支持海量商品存儲的高擴展性架構 203

5.2.1　如何設計一個支持海量商品存儲的高擴展性架構 204

5.2.2　分庫分表時，如何基於Hash取模和Range分片實現 205

5.2.3　在電商大促時期，如何對熱點商品數據做存儲策略 206

5.2.4　強一致性和最終一致性的數據共識算法是如何實現的 207

5.3　面試官：海量並發場景下，如何實現分佈式事務的一致性？ 209

5.3.1　分佈式事務產生的原因 210

5.3.2　基於兩階段提交的解決方案 212

5.3.3　基於三階段提交的解決方案 213

5.3.4　基於MQ的最終一致性方案 214

5.4　面試官：分佈式系統中，鎖的實現原理是什麽？ 216

5.4.1　分佈式鎖的使用場景有哪些 217

5.4.2　基於ZooKeeper實現分佈式鎖 218

5.4.3　基於分佈式緩存實現分佈式鎖 220

第6章　分佈式緩存 225

6.1　面試官：如何解決業務數據訪問性能太低的問題？ 225

6.1.1　緩存的概述 226

6.1.2　緩存的優勢 226

6.1.3　緩存的代價 227

6.2　面試官：如何根據業務來選擇緩存模式和組件？ 228

6.2.1　緩存讀寫模式分析 229

6.2.2　緩存分類及常用緩存介紹 231

6.3　面試官：設計緩存架構時需要考量哪些因素？ 233

6.3.1　緩存的引入及架構設計 234

6.3.2　緩存設計架構的常見考量點 238

6.4　面試官：七大緩存經典問題的解決方案是什麽？ 240

6.4.1　如何解決緩存失效問題 240

6.4.2　如何解決緩存穿透問題 243

6.4.3　如何解決緩存“雪崩”問題 245

6.4.4　如何解決緩存數據不一致問題 247

6.4.5　如何解決數據並發競爭問題 248

6.4.6　如何解決緩存Hot Key問題 250

6.4.7　如何解決緩存Big Key問題 251