第 1章　微服務架構(gòu) 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(gòu)的全貌 007 1.1.4　重復代碼多，冗余度高 008 1.1.5　需要更多服務器，資源耗費量大 010 1.1.6　“地獄般”的分布式事務控制 011 1.1.7　服務間關(guān)系復雜，理不清的服務依賴 012 1.1.8　多個服務集成測試，聯(lián)調(diào)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(shù)據(jù)依賴 025 1.2.3　如何處理好微服務間千絲萬縷的關(guān)系 027 1.2.4　目標微服務還沒開發(fā)完成，功能設計如何繼續(xù) 032 1.2.5　如何實現(xiàn)灰度發(fā)布 034 1.2.6　如何做好微服務間依賴的治理 038 1.2.7　系統(tǒng)升級，如何實現(xiàn)不停服的數(shù)據(jù)遷移和用戶切量 043 1.3　面試官：如何實現(xiàn)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(gòu)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(gòu) 069 2.1　面試官：如何利用全量緩存構(gòu)建高性能讀服務？ 069 2.1.1　讀服務的技術(shù)共性 071 2.1.2　利用全量緩存構(gòu)建毫秒級的讀服務 072 2.1.3　數(shù)據(jù)同步方案設計 073 2.1.4　架構(gòu)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(gòu)數(shù)據(jù)的同步一致性？ 080 2.2.1　數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設計方案 087 2.2.4　數(shù)據(jù)對比架構(gòu)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(gòu)的沖擊 091 2.3.2　熱點Key解決方案 093 第3章　高可用架構(gòu) 101 3.1　面試官：如何使用分庫分表支持海量數(shù)據(jù)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(tài)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　采用隨機寫入后的整體架構(gòu)方案 116 3.2.4　解決數(shù)據(jù)延遲的架構(gòu) 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　串行改并行的架構(gòu)方案 125 3.3.3　并行中需串行執(zhí)行的架構(gòu)方式 127 3.3.4　依賴后置化架構(gòu) 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后的查詢方案？ 133 3.4.1　分庫分表化后的查詢難點分析 134 3.4.2　借助分庫網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)查詢 135 3.4.3　基于ElasticSearch實現(xiàn)查詢 138 第4章　高并發(fā)架構(gòu) 149 4.1　面試官：秒殺業(yè)務的核心需求是什么？ 149 4.1.1　如何理解秒殺業(yè)務 149 4.1.2　扣減類業(yè)務的技術(shù)關(guān)注點 151 4.2　面試官：如何實現(xiàn)常規(guī)場景的秒殺業(yè)務？ 152 4.2.1　純數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)秒殺 154 4.2.2　扣減實現(xiàn)流程分析 155 4.2.3　實現(xiàn)讀寫分離的扣減架構(gòu) 157 4.2.4　讀寫基于不同存儲的扣減架構(gòu) 158 4.2.5　純數(shù)據(jù)庫扣減方案的適用場景 159 4.3　面試官：如何實現(xiàn)萬級并發(fā)秒殺需求？ 160 4.3.1　純緩存架構(gòu)實現(xiàn)剖析 161 4.3.2　純緩存架構(gòu)升級版 166 4.3.3　純緩存架構(gòu)適用場景 167 4.4　面試官：如何利用緩存和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建高可靠的秒殺方案？ 168 4.4.1　順序?qū)懪c隨機寫的性能差異 170 4.4.2　借力順序?qū)懙募軜?gòu) 170 4.4.3　基于任務的扣減流程分析 172 4.4.4　補貨或新增商品的數(shù)據(jù)同步架構(gòu)設計 174 4.4.5　無狀態(tài)存儲的架構(gòu)方案 176 4.4.6　數(shù)據(jù)同步架構(gòu)方案 177 4.4.7　實現(xiàn)無主架構(gòu)的任務 178 4.5　面試官：如何設計和實現(xiàn)秒殺業(yè)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(xiàn)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(yè)務場景 186 4.6.2　技術(shù)挑戰(zhàn) 187 4.6.3　如何應對秒殺流量 188 4.6.4　水平擴展架構(gòu)升級方案 195 第5章　分布式原理 199 5.1　面試官：請闡述你如何理解與CAP有關(guān)的分布式理論？ 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(gòu) 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(gòu) 204 5.2.2　分庫分表時，如何基于Hash取模和Range分片實現(xiàn) 205 5.2.3　在電商大促時期，如何對熱點商品數(shù)據(jù)做存儲策略 206 5.2.4　強一致性和最終一致性的數(shù)據(jù)共識算法是如何實現(xiàn)的 207 5.3　面試官：海量并發(fā)場景下，如何實現(xiàn)分布式事務的一致性？ 209 5.3.1　分布式事務產(chǎn)生的原因 210 5.3.2　基于兩階段提交的解決方案 212 5.3.3　基于三階段提交的解決方案 213 5.3.4　基于MQ的最終一致性方案 214 5.4　面試官：分布式系統(tǒng)中，鎖的實現(xiàn)原理是什么？ 216 5.4.1　分布式鎖的使用場景有哪些 217 5.4.2　基于ZooKeeper實現(xiàn)分布式鎖 218 5.4.3　基于分布式緩存實現(xiàn)分布式鎖 220 第6章　分布式緩存 225 6.1　面試官：如何解決業(yè)務數(shù)據(jù)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(yōu)勢 226 6.1.3　緩存的代價 227 6.2　面試官：如何根據(jù)業(yè)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(gòu)時需要考量哪些因素？ 233 6.3.1　緩存的引入及架構(gòu)設計 234 6.3.2　緩存設計架構(gòu)的常見考量點 238 6.4　面試官：七大緩存經(jīng)典問題的解決方案是什么？ 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(shù)據(jù)不一致問題 247 6.4.5　如何解決數(shù)據(jù)并發(fā)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