今日学习：工程问题（场景题）

~Yogi2025-06-10 8:21

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远程调用代码规范

MySQL 视图有什么用？什么时候用？

MySQL 视图（View）是一种虚拟表，其内容由查询定义。与普通表不同的是，视图并不实际存储数据，而是基于SQL语句的结果集动态生成的。以下是MySQL视图的一些主要用途及适用场景：

主要用途

  1. 简化复杂查询：如果经常需要执行复杂的查询（如多表连接、聚合等），可以将这些查询封装到一个视图中。这样，以后只需简单地查询这个视图，而不需要重复编写复杂的SQL语句。

  2. 数据安全：通过视图可以限制用户访问的数据，只暴露部分列或特定行的数据给用户，从而增强安全性。例如，对于敏感信息，可以通过视图隐藏某些字段。

  3. 逻辑数据独立性：视图可以在不改变应用程序的情况下，为用户提供一种适应数据库结构变化的方式。比如，当底层表结构发生变化时，只需要调整视图定义即可，不影响现有应用代码。

  4. 汇总数据展示：视图可用于展示汇总数据，如统计总数、平均值等，便于数据分析和报表生成。

  5. 重用查询逻辑：一旦定义了视图，就可以在不同的地方重复使用该视图中的查询逻辑，减少代码重复，提高开发效率。

适用场景

  • 复杂查询频繁出现的场合：当你发现某些复杂查询被多次使用时，创建视图为这些查询提供一个简单的接口。
  • 需要对不同用户提供不同级别的数据访问权限时：利用视图可以限制用户只能看到特定的数据，保护敏感信息。
  • 数据库重构期间保持兼容性：在进行数据库结构调整时，可以使用视图来模拟旧的表结构，以保持现有应用程序的正常运行。
  • 简化跨多个表的数据检索：如果需要从多个表中提取数据，可以使用视图来简化操作，无需每次都指定所有连接条件。

尽管视图有很多优点，但它们也可能带来性能上的挑战，特别是在处理非常大的数据集或者复杂的查询时。因此，在设计和使用视图时应考虑到这一点，并进行适当的优化。此外，需要注意的是，并非所有的视图都支持数据修改操作（如INSERT, UPDATE, DELETE）。

ELK日志解决方案

ThreadLocal内存泄漏


MAT怎么用

MAT（Memory Analyzer Tool） 是 Java 内存分析工具，常用于排查内存泄漏和优化内存使用。
常用功能：

  • Leak Suspects 报告：自动检测潜在的内存泄漏点。
  • Dominator Tree：查看对象的保留大小（Retained Heap），找出内存占用高的对象。
  • Histogram：统计类的实例数量和占用内存。
  • OQL（对象查询语言）：类似 SQL 查询堆内存中的对象。

使用步骤：

  1. 生成堆转储文件 ：通过 JVM 参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 或 jmap 工具生成 .hprof 文件。
  2. 导入 MAT ：打开 MAT，选择 File → Open Heap Dump 加载文件。
  3. 分析报告：查看 Leak Suspects 报告，检查 Dominator Tree 和 Histogram。
  4. 定位问题：通过引用链（Path to GC Roots）分析对象为何未被回收。

ThreadLocal怎么用？哪些场景好用

ThreadLocal 为每个线程提供独立的变量副本，避免线程安全问题。
使用方式：

java 复制代码 
ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>();
threadLocal.set("value"); // 设置当前线程的值
String value = threadLocal.get(); // 获取当前线程的值
threadLocal.remove(); // 避免内存泄漏

适用场景：

  • 线程上下文传递：如用户登录信息、事务上下文（如数据库连接）。
  • 避免共享变量竞争：如日志记录器、线程池中的任务参数。
  • 工具类封装 ：如 SimpleDateFormat（线程不安全，需用 ThreadLocal 包裹）。

注意事项：

  • 内存泄漏风险 ：如果线程是线程池中的长期线程（如 Tomcat 线程池），需及时调用 remove()。
  • 继承性问题 ：默认不支持父子线程共享，可通过 InheritableThreadLocal 解决。

WebSocket vs SSE

  • WebSocket：双向通信，客户端和服务器可随时发送消息。适合实时性要求高的场景（如聊天室、在线游戏）。
  • SSE（Server-Sent Events）：单向通信（服务器到客户端），适合服务器主动推送数据（如新闻推送、股票行情）。

对比：

特性 WebSocket SSE
通信方向 双向 单向（服务器→客户端）
连接方式 长连接 HTTP 长连接（基于 HTTP/1.1）
数据格式 二进制/文本 文本（只能用 text/event-stream）
适用场景 实时交互（如 IM） 服务器推送（如通知）

Redis怎么抗住某个表的高并发

策略：

  1. 缓存热点数据：将高频查询的数据（如商品详情、用户信息）缓存在 Redis 中，减少数据库压力。
  2. 使用布隆过滤器：防止缓存穿透（查询不存在的数据直接返回）。
  3. 数据分片：对表进行分库分表，同时将数据映射到 Redis 的不同 Key（如按用户 ID 分片）。
  4. 异步写回：对写操作（如更新库存）使用 Redis 队列异步落库，避免直接写数据库。
  5. 限流降级 ：通过 Redis 记录请求次数，限制突发流量（如使用 Redis + Lua 实现分布式限流）。

RocketMQ加快服务的处理速度 & 延迟消息

提高处理速度：

  • 批量发送：合并多个消息为一个批量消息，减少网络开销。
  • 顺序消息：确保消息按顺序消费（如订单状态更新）。
  • 负载均衡：生产者和消费者均采用负载均衡策略（如轮询）。

实现延迟消息：

  1. 配置延迟级别 ：在 broker.conf 中设置 messageDelayLevel=1s 5s 10s 30s 1m ...。
  2. 发送延迟消息：
java 复制代码 
Message msg = new Message("TopicTest", "TagA", "Hello world".getBytes());
msg.setDelayTimeLevel(3); // 对应配置的第3级延迟（如10秒）
producer.send(msg);

介绍一下RPC

RPC（Remote Procedure Call） 是远程过程调用，允许程序调用另一个地址空间（通常是远程服务器）上的函数，如同本地调用。
核心组件：

  • 客户端桩（Client Stub）：将调用参数序列化并发送到服务端。
  • 服务端桩（Server Stub）：反序列化参数并调用本地方法。
  • 通信协议：如 HTTP、TCP、gRPC（基于 HTTP/2）。
  • 注册中心：如 ZooKeeper、Nacos，用于服务发现。

优势：

  • 透明性：开发者无需关注网络细节。
  • 高性能：相比 HTTP，RPC 通常使用二进制协议（如 Protobuf）更高效。
  • 可扩展性：支持负载均衡、熔断、重试等机制。

Docker组件数据如何流转？

Docker 数据流转：

  1. 容器间通信 ：
    • 网络模式 ：使用 --network 指定容器网络（如 bridge、host）。
    • 自定义网络 ：通过 docker network create 创建自定义网络，容器加入后可通过名称互相访问。
  2. 数据持久化 ：
    • 数据卷（Volumes） ：使用 docker volume create 创建持久化存储，容器挂载后数据不丢失。
    • 绑定挂载（Bind Mounts） ：将主机目录挂载到容器中（如 -v /host/path:/container/path）。
  3. 日志和监控 ：
    • 日志驱动 ：通过 docker logs 或日志收集工具（如 Fluentd）获取容器日志。
    • 监控工具：使用 Prometheus + Grafana 监控容器资源使用。

TCP比HTTP性能好吗？为什么SpringCloud用HTTP

  • TCP 性能：TCP 是传输层协议，直接建立连接传输数据，性能更高（无 HTTP 头部开销）。
  • HTTP 性能：HTTP 是应用层协议，基于 TCP，但需额外处理请求/响应格式、状态码等。

Spring Cloud 为何用 HTTP：

  1. 标准化：HTTP 是 Web 标准协议，兼容性好，易于调试和集成。
  2. 生态支持：Spring Cloud 提供丰富的 HTTP 客户端（如 Feign、RestTemplate）和网关（如 Spring Cloud Gateway）。
  3. 灵活性：HTTP 支持 RESTful API，适合微服务间的松耦合通信。
  4. 安全性：HTTPS 提供加密传输，支持 OAuth2、JWT 等认证机制。

自定义热度算法举例

热度算法公式：

java 复制代码 
double hotScore = views * 0.1 + likes * 0.3 + shares * 0.2 + (System.currentTimeMillis() - createdTime) / 3600000 * 0.4;
  • 权重分配：根据业务需求调整各字段权重（如点击量、点赞数、时间衰减）。
  • 时间衰减：随时间推移降低热度（如每小时衰减 1%）。
  • 归一化处理：将分数标准化到 [0,1] 范围，便于排序。

轮询时间间隔多少合适

轮询时间间隔建议：

  • 低频场景：30 秒~1 分钟（如定时拉取配置）。
  • 中频场景：5~10 秒（如实时性要求一般的数据同步）。
  • 高频场景：1~2 秒（如实时监控，但需权衡服务器压力）。

优化策略：

  • 指数退避：失败后延迟翻倍，减少重试压力。
  • 长轮询：服务端在无数据时保持连接，直到有数据或超时（如 SSE 的变体）。

zset如何实现热榜排名

Redis zset（有序集合）实现热榜：

  1. 数据结构：每个用户或商品的热度值作为分数（score），ID 作为成员（member）。

  2. 更新排名 ：每次用户行为（如点赞）更新分数：

    java 复制代码 
    ZSetOperations<String, String> zSet = redisTemplate.opsForZSet();
zSet.add("hot_rank", "item1", 100);
zSet.increaseScore("hot_rank", "item1", 10); // 点赞+10分

  3. 获取排行榜 ：

    java 复制代码 
    Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> top10 = zSet.rangeWithScores("hot_rank", 0, 9);

Redis真实项目的分布式锁实现

分布式锁实现：

  1. SETNX 命令（已弃用）：

    bash 复制代码 
    SET lock_key unique_value NX PX 30000
    • NX：仅当 key 不存在时设置。
    • PX：设置过期时间（毫秒）。

  2. Redisson 客户端（推荐）：

    java 复制代码 
    RLock lock = redisson.getLock("lock_key");
lock.lock();
try {
    // 业务逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

  3. RedLock 算法（多节点锁）：

    • 在多个 Redis 节点上尝试加锁，超过半数成功则视为加锁成功。
    • 需要严格处理时钟漂移问题。

Redis怎么实现签到功能

方案一：使用 BITMAP

java 复制代码 
// 用户 ID=1，签到日期=2025-06-05（假设日期转换为偏移量）
redisTemplate.opsForValue().setBit("sign:1", 5, true); // 第5天签到

// 查询某月签到情况
Long signDays = redisTemplate.opsForValue().bitCount("sign:1");

方案二：使用字符串

java 复制代码 
// 每位代表一天（0=未签到，1=已签到），32 位表示一个月
String sign = redisTemplate.opsForValue().get("sign:1");
if (sign == null) sign = "00000000000000000000000000000000";
char[] bits = sign.toCharArray();
bits[5] = '1'; // 第5天签到
redisTemplate.opsForValue().set("sign:1", new String(bits));

ES优点和缺点

优点：

  • 全文搜索：支持复杂查询（如分词、模糊搜索、短语匹配）。
  • 实时性：近实时数据索引和搜索（默认 1 秒刷新间隔）。
  • 分布式：支持水平扩展，自动分片和副本。
  • 聚合分析：强大的聚合功能（如统计、直方图）。

缺点：

  • 写入性能：写入成本较高（需生成倒排索引）。
  • 资源消耗：内存和磁盘占用大，需合理规划分片。
  • 复杂查询限制：不擅长深度分页（如超过万级结果）。
  • 一致性：默认最终一致性，需手动控制刷新策略。
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