分布式面试概括

1.什么是分布式系统：

将一个应用拆分成多个可独立运行的服务。也就是多个独立的服务的集合。

2.水平分表：

可以按时间，按id，按区域等条件，将一张表拆分成多张相同的表。

3.垂直分表：

将一张表拆分成多张不同的表，主表保留关键信息。

4.水平分库：

将同一张表的内容，按照一定条件拆分到不同的库中。

5.垂直分库：

不同的业务的表，分到不同的库中。

6.分库分表时常见问题：

1.事务一致性：分布式事务，常见的操作就是分阶段提交。之后详细说。

2.跨库join查询：通常应该避免跨库join,但可以通过字段冗余，将每个库都存上需要的数据，还可以通过数据同步的操作，每个库都建立一个类似数据字典的表，改动时同步改动。

3.主键一致性：常用的就是雪花算法。

4.公共表：有一些公共表可以在每一个库中都保留一份，操作时同时操作。

7.主从复制原理：

主库主要负责写操作，从库主要负责读操作。主表的写操作会记录在binlog日志中，从库读取该日志文件，写入到relaylog日志中，再进行写操作。达到主从复制的目的。

8.读写分离：

主要为了提升数据库读取数据的性能。通常需要几个库，主库负责写操作，从库负责读操作。需要注意的点就是主从复制的数据一致性问题。

9.本地事务：

事务就是用户定义的一组操作序列，这些操作要么全部执行，要么全部不执行。

事务的4个隔离级别：

读未提交：读取到其他事务未提交的数据，造成脏读。

读提交：事务必须等另一个事务提交数据后，才能开始读数据。事务a先读取到了数据，而事务b修改了数据，并提交，事务a再读取数据时，造成前后两次读取数据不一致，造成不可重复读。

重复读：事务读取时，不允许其他事务进行修改操作。但无法保证新增操作，当事务a读取数据后，事务b新增了数据，事务a再次读取数据，同样造成两次读取数据不一致，造成幻读。

序列化：a事务必须全部执行完，b事务才能开始执行。

事务的4大特性：

原子性：一组操作序列，看作一个整体。

一致性：要么全部执行，要么全部不执行。

隔离性：事务和事务之间是隔离的，互不影响。

持久性：事务一旦提交对于数据的修改，是永久性的。

10.分布式事务：

在分布式系统中，可能存在跨服务和跨数据源的操作，此时无法利用数据库的事务来保证事务的一致性，需要用到分布式事务。

解决方案包括：XA、TCC、可靠性消息一致性、AT

1.XA：

分阶段提交，最重要的是需要一个中间件，起到最终提交的作用。

多个事务先进行本地操作，但都停留在最后的提交阶段。当多个事务都执行完毕后，没有出错，则中间件通知所有事务进行提交。但有事务执行失败的话，中间件提醒所有的事务回滚。

优点：保证了数据的强一致性，技术成熟。

缺点：容易出现单点故障，和数据锁定。

2.TCC：

try --- confirm ---- cancel

同样也是分阶段提交。但和XA不同，所有的本地事务都会执行完毕，并多了一个补偿操作。例如余额100元，扣款30元，先进行事务的提交，但将这30元先冻结。其他事务没有问题，则将冻结的30元清空，其他事务出现异常，将冻结的30元再重新加到余额中。

优点：并不会出现单点故障和数据锁定。

缺点：多了补偿操作，所以需要自己手动实现补偿的代码，开发成本高。4

3.可靠性消息最终一致:

利用了mq消息队列。

服务a先执行本地事务，再通过mq消息队列通知服务b执行本地事务。当服务b失败后，mq消息队列会一直提醒服务b执行本地事务，知道最终成功为止。

缺点：必须保证服务b最终是可以执行成功的。

4.AT：

使用seata框架，兼具了前面的优势，同样也是分段提交，阶段一全部执行本地事务，阶段二根据阶段一的操作，进行提交或回滚操作。但不需要中间件，也不需要写额外的补偿操作。全部由seata框架来实现。

再需要执行的操作上加上@GlobalTransactional注解即可。

11.zookeeper：

基于观察者模式设计的分布式系统，提供协调服务的服务框架。

12.zookeeper特点：

1.需要至少半数以上的集群存活，也就是最少需要3台服务。

2.每一个服务都保存一份数据，无论客户端连接哪个服务，都能获取数据的一致性。

3.一次更新要么全部成功，要么全部失败。

4.实时性：客户端能读取到最新的数据。

13.zookeeper应用场景：

1.对服务统一命名。

2.统一配置，配置修改后，能同步到其他节点。

3.统一集群管理，实时掌握每一个节点的状态。

4.软负载均衡：每一个服务器分摊访问。

5.分布式锁。

14.zookeeper选举机制：

zookeeper工作时，会选举一个节点为leader节点，其他的节点为follower节点。

每一个节点最开始都会先选举自己成为leader节点，但当自己没有获得票数过半时，会推选下一个节点为leader节点。当一个节点超过半数时，leader节点选举成功。所以一般选择奇数台服务器，由中间的服务器成为leader节点。

15.zookeeper和eureka区别：

相同点：都可以作为服务注册中心。

不同点：

前提：CAP定理，C一致性：数据的一致更新，A可用性：服务随时可用，P分区容错：服务一部分挂掉，不会影响其他服务的正常运行。

1.zookeeper保证了CP，eureka保证了AP。

2.zookeeper有leader节点，并会产生选举机制，选举期间，不对外提供服务。

eureka没有leader节点，一个服务挂掉，不会停止服务。

16.dubbo和springcloud的区别：

1.注册中心：

dubbo没有自己的注册中心，需要引入第三方注册中心：zookeeper

springcloud有自己的注册中心，eureka。

2.通讯协议：

dubbo采用rpc通讯协议。

springcloud采用http方式的通讯协议，通常使用feign来跨服务调用。

3.springcloud有一套完整的微服务架构方案。而dubbo则需要引入其他第三方，或自己开发。例如网关等服务。

17.谈谈对微服务的理解：

之前的项目都单体项目，使用同一个数据库，但这样当单体应用过大时，可能会出现改动困难，性能瓶颈等问题。所以慢慢使用微服务，将一个单体应用根据需求拆分成多个服务，每个服务对应自的数据库，达到一个解耦和提高性能的作用。

18.微服务的优点和缺点：

优点：

1.将服务拆分，到达一种解耦的目的，每个部门或者每个人管理自己的服务即可，不会出现以前单体项目，代码集中在一起，出现矛盾。

2.每个服务对应自己的数据库，提高服务的性能。

缺点：

1.因为单体拆分成微服务了，会提高人力成本。

2.微服务通常每一个服务对应一个数据库，导致跨库等关联操作，出现问题。

3.会出现分布式事务等等复杂问题。