互联网大厂Java面试:从分布式缓存到微服务架构的技术场景解析

互联网大厂Java面试:从分布式缓存到微服务架构的技术场景解析

第一轮:从缓存技术到分布式锁

李云龙:谢宝庆,我们假设一个电商场景,商品库存的访问量非常大,如何用Redis来解决高并发的读问题?

谢宝庆:呃,这个...Redis可以作为缓存,用来存储商品库存信息,热点数据访问直接走缓存,减少对数据库的压力。

李云龙:嗯,不错。那如果多个线程同时更新库存,如何保证数据一致性?

谢宝庆:这个嘛...加个分布式锁,比如用Redis的setnx命令...呃,这样可以锁住关键资源。

李云龙:还行,基本答对了。


技术解析:
  1. Redis缓存作用:在高并发场景下,Redis作为缓存层,可以极大减少对数据库的直接访问,提升响应速度。
  2. 分布式锁 :使用Redis的setnx命令可以实现简单的分布式锁,适用于并发写场景。

第二轮:从分布式事务到微服务通信

李云龙:好了,宝庆,假设我们现在把库存服务拆分成微服务,如何保证分布式事务的一致性?

谢宝庆:呃,分布式事务...可以用两阶段提交协议,或者...呃,补偿事务?

李云龙:听起来有点对,但不清晰。那微服务之间用什么来通信?

谢宝庆:呃,用用用...RESTful API或者gRPC?

李云龙:还算过得去。


技术解析:
  1. 分布式事务
    • 两阶段提交(2PC)是一种经典的分布式事务实现方式,但实现复杂,性能较低。
    • 补偿事务(TCC)适合用于高性能要求的分布式系统。
  2. 微服务通信
    • RESTful API是微服务之间常见的通信方式,简单易用。
    • gRPC则提供高性能的二进制通信协议,适合复杂场景。

第三轮:从服务监控到故障恢复

李云龙:最后一个问题,微服务架构下,如何监控服务的运行状态并快速发现故障?

谢宝庆:呃,可以用...Prometheus和Grafana?它们可以收集和展示服务的运行状态。

李云龙:嗯,那如果一个服务挂了,怎么快速恢复?

谢宝庆:呃,用Kubernetes的自愈功能,比如重启容器?

李云龙:基本对了,回去等通知吧。


技术解析:
  1. 服务监控
    • Prometheus负责采集监控数据,Grafana负责展示。
    • 监控服务的运行状态,便于快速发现问题。
  2. 故障恢复
    • Kubernetes提供自动化管理功能,例如容器故障自动重启、自愈等。

总结

通过三轮问题的分析,涵盖了从Redis缓存、分布式事务到微服务监控的技术场景。每个问题都有对应的业务背景和技术解析,帮助小白更好地理解这些概念。


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