面试知识点思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

电商超卖

限制前端发来的请求量

重新设计秒杀商品页面，不使用网站原来的商品详细页面，页面内容静态化，用户请求不需要经过应用服

秒杀token

没有token的过几秒显示秒杀完成

有token app控制发送请求的频率

CDN服务商临时租借新增的出口带宽

由于最终能够成功秒杀到商品的用户只有一个，因此需要在用户提交订单时，检查是否已经有订单提交。如果已经有订单提交成功，则需要更新 JavaScript文件，更新秒杀开始标志为否，购买按钮变灰

大量请求同时间段查询同一个商品时，可以做页面级别缓存，不管下回是谁来访问，只要是这个页面就直接返回

由网关限制程序过量请求

1 黑名单（ip、用户id等），可以直接放内存里

2 过多的重复请求（可以采用redis集群计数，对同一个ip、id发起的重复请求给予拒绝）限制用户维度访问频率

3.令牌桶，如guava的rateLimer就可以

4.通过账号行为的”数据挖掘“来提前清理掉它们

风控系统

极速下单

1.首选redis。你在订单请求到达后，迅速拼接好order、orderItem对象，将订单下到redis里

2.写入到消费队列MQ中一份，慢慢生成数据库订单

防止提前下单

防超卖

那么这个分布式锁就会有严重的性能问题

对应这个key的请求就算全部卖光。譬如商品id是10，那么我们就用goodsId-10-1，goodsId-10-2，goodsId-10-3这样，建立count/500个key，当请求来时，按照hash将分布式锁加到不同的key上。这样也能大幅提高分布式锁的性能。

独立域名| 独立部署

将秒杀系统独立部署，甚至使用独立域名，使其与网站完全隔离

验证码防止机器人

主体思路

限流

肖峰

异步处理

内存缓存

核心思想：层层过滤 尽量将请求拦截在上游，降低下游的压力 充分利用缓存与消息队列，提高请求处理速度以及削峰填谷的作用

MQ

定义

virtual host

相当于数据库中一个库

virturl host 要绑定一个用户

队列

交换机

消息模型

子主题

集群

主备模式

主从复制模式

和redis差不多

镜像集群

sentinal模式

如何可靠性投递

confirm 模式

分支主题

微服务架构

设计

独立开发 – 所有微服务都可以根据各自的功能轻松开发独立部署 – 基于其服务，可以在任何应用程序中单独部署它们故障隔离 – 即使应用程序的一项服务不起作用，系统仍可继续运行混合技术堆栈 – 可以使用不同的语言和技术来构建同一应用程序的不同服务粒度缩放 – 单个组件可根据需要进行缩放，无需将所有组件缩放在一起

微服务的特点

解耦 – 系统内的服务很大程度上是分离的。因此，整个应用程序可以轻松构建，更改和扩展 组件化 – 微服务被视为可以轻松更换和升级的独立组件 业务能力 – 微服务非常简单，专注于单一功能 自治 – 开发人员和团队可以彼此独立工作，从而提高速度 持续交付 – 通过软件创建，测试和批准的系统自动化，允许频繁发布软件 责任 – 微服务不关注应用程序作为项目。相反，他们将应用程序视为他们负责的产品 分散治理 – 重点是使用正确的工具来做正确的工作。这意味着没有标准化模式或任何技术模式。开发人员可以自由选择最有用的工具来解决他们的问题 敏捷 – 微服务支持敏捷开发。任何新功能都可以快速开发并再次丢弃

面临4个核心问题

服务很多，客户端应该如何访问？

API网关

这么多服务？服务之间如何通信？

HTTP/RPC

.这么多服务？如何治理？

服务注册与发现

服务器挂了怎么办

熔断和降级

缺点

开发人员要处理分布式系统的复杂性

多服务运维难度

系统部署依赖

服务间通信成本

数据一致性

系统集成测试

性能监控

架构

https://www.processon.com/view/5ecdc5dde401fd268dd40dee

具体说明

注册中心

nacos

链路追踪

Zipkin

网关统一鉴权服务

Spring Cloud Gateway

熔断降级

sentinel

架构

几个指标

资源的调用关系，例如资源的调用链路，资源和资源之间的关系； 运行指标，例如 QPS、线程池、系统负载等； 控制的效果，例如直接限流、冷启动、排队等

工作原理

对主流框架提供适配或者显示的 API，来定义需要保护的资源，并提供设施对资源进行实时统计和调用链路分析。 根据预设的规则，结合对资源的实时统计信息，对流量进行控制。同时，Sentinel 提供开放的接口，方便您定义及改变规则。 Sentinel 提供实时的监控系统，方便您快速了解目前系统的状态。

降级 | 熔断 | 限流

利用了滑动时间窗的方法

分布式事务

seata

有一个事务的协调中心

AT模式

SAGA 模式

TCC模式

两阶段补偿模式

客户端

事务提交告诉协调器

每一个都公司协调器

协调器会生成反向sql

FenginClient

底层使用动态代理

URL 进行拼接

ribbon主键

服务发现和负载均衡

实战项目：

<ol><li>https://www.processon.com/view/5b3c698ae4b0d97b024ee52d</li></ol>

2https://www.processon.com/view/5d6a3c56e4b08e7d73f08077

数据库一致性

ACID

原子性

需要通过日志：将所有对数据的更新操作都写入日志

一致性

Consistency

隔离性

Isolation

一种是悲观锁，

即当前事务将所有涉及操作的对象加锁

数据库级/表级/行级……

共享锁/排他锁/共享意向锁/排他意向锁/共享排他意向锁…

一种是乐观锁

子主题

持久性

Durability

MVCC

Multi-Version Concurrency Control（多版本并发控制）

MYsql 主从延迟怎么解决

原因：当主库的TPS并发较高时，产生的DDL数量超过slave一个sql线程所能承受的范围，那么延时就产生了，当然还有就是可能与slave的大型query语句产生了锁等待。首要原因：数据库在业务上读写压力太大，CPU计算负荷大，网卡负荷大，硬盘随机IO太高次要原因：读写binlog带来的性能影响，网络传输延迟。

解决方案

单个库读写分离，一主多从，主写从读，分散压力。这样从库压力比主库高，保护主库

服务的基础架构在业务和mysql之间加入memcache或者redis的cache层

不同业务的mysql物理上放在不同机器，分散压力

使用比主库更好的硬件设备作为slave总结，mysql压力小，延迟自然会变小

开源技术了解多少

高并发场景相关题目：同时给10万个人发工资，

按组织部门来分表，一般一个部门最多也就几上千百人吧，用分布式处理，不同的线程处理不同的部门

如何进行JVM调优？有哪些方法？

目标

目标：使用较小的内存占用来获得较高的吞吐量或者较低的延迟。

如果各项参数设置合理，系统没有超时日志出现，GC频率不高，GC耗时不高，那么没有必要进行GC优化

方法

.监控GC的状态

使用各种JVM工具，查看当前日志，分析当前JVM参数设置，并且分析当前堆内存快照和gc日志，根据实际的各区域内存划分和GC执行时间，觉得是否进行优化。

生成堆的dump文件

分析dump文件

JVM调优工具

用 jps（JVM process Status）可以查看虚拟机启动的所有进程、执行主类的全名、JVM启动参数，比如当执行了JPSTest类中的main方法后（main方法持续执行），执行 jps -l可看到下面的JPSTest类的pid为31354，加上-v参数还可以看到JVM启动参数。

用jstat（JVM Statistics Monitoring Tool）监视虚拟机信息

用jmap（Memory Map for Java）查看堆内存信息

利用jconsole、jvisualvm分析内存信息(各个区如Eden、Survivor、Old等内存变化情况)，如果查看的是远程服务器的JVM，程序启动需要加上如下参数

子主题

nio的底层实现。

线程池的一些原理，锁的机制升降级

反射机制

常用的类

Java.lang.Class;

Java.lang.reflect.Constructor;

Java.lang.reflect.Field;

Java.lang.reflect.Method;

Java.lang.reflect.Modifier;

创建类3中方法

Object-->getClass

任何数据类型（包括基本的数据类型）都有一个“静态”的class属性

通过class类的静态方法：forName(String className)（最常用）

创建实例：通过反射来生成对象主要有两种方法：

使用Class对象的newInstance()方法来创建Class对象对应类的实例。

先通过Class对象获取指定的Constructor对象，再调用Constructor对象的newInstance()方法来创建对象，这种方法可以用指定的构造器构造类的实例。

通过反射获取构造方法并使用：

反射方法的其他使用--通过反射越过泛型检查

动态代理

重要的接口

接口InvocationHandler（接口）

Proxy（类）

Proxy类就是用来创建一个代理对象的类，它提供了很多方法，但是我们最常用的是newProxyInstance方法。

三个参数：  loader：一个classloader对象，定义了由哪个classloader对象对生成的代理类进行加载：handler.getClass().getClassLoader() interfaces：一个interface对象数组，表示我们将要给我们的代理对象提供一组什么样的接口，如果我们提供了这样一个接口对象数组，那么也就是声明了代理类实现了这些接口，代理类就可以调用接口中声明的所有方法（people.getClass().getInterfaces()）。 h：一个InvocationHandler对象，表示的是当动态代理对象调用方法的时候会关联到哪一个InvocationHandler对象上，并最终由其调用（handler 对象）。

用法

每一个动态代理类的调用处理程序都必须实现InvocationHandler接口

流程

定义一个接口

实现接口类

定义一个handler 继承InvocationHandler

一个Object 对象是实现类

invoke

底层原理

在Proxy类中有一个工厂方法newProxyInstance这基本上就是Java Proxy动态代理的核心了。

newProxyInstance方法主要就是先生成代理的类的Class

获取构造函数把客户端传过来的InvacationHandler注入进去

生成代理类的方法： getProxyClass0(loader, interfaces);

加载成员方法类:检查指定的类加载器loader能否加载指定接口

分布式系统设计你会考虑哪些策略

1. 心跳检测

2. 高可用设计

3. 集群模式

4. 容错性

4. 负载均衡

多机均匀分发数据的问题

一致性hash

范围划分

数据化肥

微信红包怎么实现

订单层南北独立体系，数据不同步

分摊流量，降低系统风险。

cache系统优化

预订单：支付前订单落cache，同时利用cache的原子incr操作顺序生成红包订单号

拆红包入账异步化

Cache住所有查询，两层cache

高并发

请求按红包订单路由，逻辑块垂直sticky，事务隔离

多层级并发量控制

发红包控制

抢红包控制

拆时内存cache控制

柔性降级方案

下单cache故障降级DB

抢时cache故障降级DB

DB不存储用户头像、用户昵称等（上文提到的优化）

拆时资金入账多级柔性

mybatis实现的流程

SqlSessionFactory 通过SqlSessionFactoryBuild 传入配置

Configuration

properties

setting

typeAliases

处理一些复杂类型

ResultSet

hashmap

object

动态根据类型加载类

typehandlers（类型处理器）

处理类型Int  | float | string

objectFactory

mapper（映射器）

SqlSession 

DefaultSqlSession 

两个最重要的参数： configuration 和Executor

BatchExecutor（重用语句并执行批量更新）

ReuseExecutor（重用预处理语句prepared statements）

SimpleExecutor（普通的执行器，默认）

SqlSession openSession()

session 传入configration， executor ，autoCommit

//根据传入的全限定名+方法名从映射的Map中取出MappedStatement对象 MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement); //调用Executor中的方法处理 return executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER);

MappedStatement

mappedStatements 是一个HashMap，存储时key = 全限定类名 + 方法名，value = 对应的MappedStatement对象。

select 标签会在初始化配置文件时被解析封装成一个MappedStatement对象

//MapperProxy类，实现了InvocationHandler接口

mapperMethod.execute(sqlSession, args);

sqlSession 的select方法

MapperRegistry

调用过程

SqlSessionFactoryBean

parseConfiguration

mapperElement

调用过程

：MapperRegistry是Configuration中的一个属性，

当解析mappers标签时，它会判断解析到的是mapper配置文件时，会再将对应配置文件中的增删改查标签一一封装成MappedStatement对象，存入mappedStatements中

//重点在这行，以接口类的class对象为key，value为其对应的工厂对象，构造方法中指定了接口对象 knownMappers.put(type, new MapperProxyFactory<>(type));

public <T> T getMapper(Class<T> type, SqlSession sqlSession) { final MapperProxyFactory<T> mapperProxyFactory = (MapperProxyFactory<T>) knownMappers.get(type); if (mapperProxyFactory == null) { throw new BindingException("Type " + type + " is not known to the MapperRegistry."); } try { return mapperProxyFactory.newInstance(sqlSession); } catch (Exception e) { throw new BindingException("Error getting mapper instance. Cause: " + e, e); } }

一些重要类的解析

MapperMethod

处理了RowBounds参数 处理了ResultHandler参数 处理了@Param注解 处理了@MapKey注解 处理了返回结果

MapperMethod类是整个代理机制的核心类，对SqlSession中的操作进行了封装使用。该类里有两个内部类SqlCommand和MethodSignature。 SqlCommand用来封装CRUD操作，也就是我们在xml中配置的操作的节点。每个节点都会生成一个MappedStatement类。MethodSignature用来封装方法的参数以及返回类型，在execute的方法中我们发现在这里又回到了SqlSession中的接口调用，和我们自己实现UerDao接口的方式中直接用SqlSession对象调用DefaultSqlSession的实现类的方法是一样的，经过一大圈的代理又回到了原地，这就是整个动态代理的实现过程了。

MapperFactoryBean

解释的非常好的链接

https://www.cnblogs.com/hopeofthevillage/p/11384848.html

数据源配置

datasource

drid datasouce

HikariDataSource

先获取EntityManagerFactoryBuilder

生成EntitiyManagerFactoy

生成EntityManager

生成：JpaTransactionManager