京东最新Java后端面试题ZooKeeper+Dubbo+Es+MySQL+Memcached

旧城等待， 2022-12-20 05:45 157阅读 0赞

> 面试需要技巧，这句话本身没有错。但面试也是要靠实力的，好的面试题可以大大增强面试的成功概率，帮助我们拿到更好的Offer,今天就给大家分享一些面试题，希望对大家有所帮助。

## 一、ZooKeeper 面试题 ##

**1.ZooKeeper 提供了什么？**

答：（1）文件系统

（2）通知机制

**2. Zookeeper 文件系统**

答：Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间（节点称为 znode）。与文件系统不同的是，这些节点都可以设置关联的数据，而文件系统中只有文件节点可以存放数据而目录节点不行。Zookeeper 为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使Zookeeper不能用于存放大量的数据，每个节点的存放数据上限为1M。

**3.ZAB 协议？**

答：ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。ZAB 协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。当整个 zookeeper 集群刚刚启动或者 Leader 服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与 Leader 服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首先选举产生新的 Leader 服务器，然后集群中 Follower 服务器开始与新的 Leader 服务器进行数据同步，当集群中超过半数机器与该 Leader服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模式，Leader 服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。

**4.四种类型的数据节点 Znode**

答：（1）PERSISTENT-持久节点除非手动删除，否则节点一直存在于 Zookeeper 上

（2）EPHEMERAL-临时节点临时节点的生命周期与客户端会话绑定，一旦客户端会话失效（客户端与zookeeper 连接断开不一定会话效），那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。

（3）PERSISTENT\_SEQUENTIAL-持久顺序节点基本特性同持久节点，只是增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。

（4）EPHEMERAL\_SEQUENTIAL-临时顺序节点基本特性同临时节点，增加了顺序属性，节点名后边会追加一个由父节点维护的自增整型数字。

**5.客户端注册 Watcher 实现**

答：（1）调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象

（2）标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration

（3）封装成 Packet 对象，发服务端发送 request

（4）收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理

（5）请求返回，完成注册。

## 二、Dubbo 面试题 ##

**1.为什么要用 Dubbo？**

答：随着服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)，也因此衍生出了一系列相应的技术，如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。就这样为分布式系统的服务治理框架就出现了，Dubbo 也就这样产生了。

**2.Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?**

答：接口服务层（Service）：该层与业务逻辑相关，根据 provider 和 consumer 的业务设计对应的接口和实现

配置层（Config）：对外配置接口，以 ServiceConfig 和 ReferenceConfig 为中心

服务代理层（Proxy）：服务接口透明代理，生成服务的客户端 Stub 和 服务端的 Skeleton，以 ServiceProxy 为中心，扩展接口ProxyFactory

服务注册层（Registry）：封装服务地址的注册和发现，以服务 URL 为中心，

扩展接口为 RegistryFactory、Registry、RegistryService

路由层（Cluster）：封装多个提供者的路由和负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker 为中心，扩展接口为 Cluster、Directory、Router 和LoadBlancce

监控层（Monitor）：RPC 调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为 MonitorFactory、Monitor 和 MonitorService

远程调用层（Protocal）：封装 RPC 调用，以 Invocation 和 Result 为中心，扩展接口为 Protocal、Invoker 和 Exporter

信息交换层（Exchange）：封装请求响应模式，同步转异步。以 Request 和Response 为中心，扩展接口为 ExchangerExchangeChannel、ExchangeClient 和 ExchangeServer

网络传输层（Transport）：抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message 为中心，扩展接口为 Channel、Transporter、Client、Server 和Codec

数据序列化层（Serialize）：可复用的一些工具，扩展接口为 Serialization、ObjectInput、ObjectOutput 和 ThreadPool

**3.默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗?**

答:默认也推荐使用 netty 框架，还有 mina。

**4.服务调用是阻塞的吗？**

答：默认是阻塞的，可以异步调用，没有返回值的可以这么做。

Dubbo 是基于 NIO 的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小，异步调用会返回一个 Future 对象。

**5.一般使用什么注册中心？还有别的选择吗？**

答：推荐使用 Zookeeper 作为注册中心，还有 Redis、Multicast、Simple 注册中心，但不推荐。

**6.默认使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？**

答:推荐使用 Hessian 序列化，还有 Duddo、FastJson、Java 自带序列化。

**7.服务提供者能实现失效踢出是什么原理？**

答：服务失效踢出基于 zookeeper 的临时节点原理。

## 三、Elasticsearch 面试题 ##

**1.elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。**

答：面试官：想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。

解答：如实结合自己的实践场景回答即可。

比如：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引：10 分片，每日递增 1 亿+数据，每个通道每天索引大小控制：150GB 之内。仅索引层面调优手段：

1.1、设计阶段调优

（1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引；

（2）使用别名进行索引管理；

（3）每天凌晨定时对索引做 force\_merge 操作，以释放空间；

（4）采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存储；

（5）采取 curator 进行索引的生命周期管理；

（6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；

（7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。

1.2、写入调优

（1）写入前副本数设置为 0；

（2）写入前关闭 refresh\_interval 设置为-1，禁用刷新机制；

（3）写入过程中：采取 bulk 批量写入；

（4）写入后恢复副本数和刷新间隔；

（5）尽量使用自动生成的 id。

1.3、查询调优

（1）禁用 wildcard；

（2）禁用批量 terms（成百上千的场景）；

（3）充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；

（4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；

（5）设置合理的路由机制。

1.4、其他调优

部署调优，业务调优等。上面的提及一部分，面试者就基本对你之前的实践或者运维经验有所评估了。

**2.elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署**

答：面试官：想了解大数据量的运维能力。

解答：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户检索或者其他业务受到影响。如何调优，正如问题 1 所说，这里细化一下：

（1） 动态索引层面

基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引，举例：设计阶段定义：blog 索引的模板格式为：blog\_index\_时间戳的形式，每天递增数据。这样做的好处：不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大，接近于上线 2 的32 次幂-1，索引存储达到了 TB+甚至更大。一旦单个索引很大，存储等各种风险也随之而来，所以要提前考虑+及早避免。

（2） 存储层面

冷热数据分离存储，热数据（比如最近 3 天或者一周的数据），其余为冷数据。

对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force\_merge 加 shrink 压缩操作，节省存储空间和检索效率。

（3）部署层面

一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。

结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式可以缓解集群压力，注意：如果之前主节点等规划合理，不需要重启集群也能完成动态新增的。

**3.Elasticsearch 中的节点（比如共 20 个），其中的 10 个选了一个 master，另外 10 个选了另一个 master，怎么办？**

答：（1）当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum\_master\_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；

（2）当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data节点，避免脑裂问题。

面试需要技巧，这句话本身没有错。但面试也是要靠实力的，好的面试题可以大大增强面试的成功概率，帮助我们拿到更好的Offer,今天就给大家分享一些面试题，希望对大家有所帮助。  
答：TransportClient 利用 transport 模块远程连接一个 elasticsearch 集群。它并不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的transport 地址，并以 轮询 的方式与这些地址进行通信。

**5.详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。**

答：（1）删除和更新也都是写操作，但是 Elasticsearch 中的文档是不可变的，因此不能被删除或者改动以展示其变更；

（2）磁盘上的每个段都有一个相应的.del 文件。当删除请求发送后，文档并没有真的被删除，而是在.del 文件中被标记为删除。该文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。当段合并时，在.del 文件中被标记为删除的文档将不会被写入新段。

（3）在新的文档被创建时，Elasticsearch 会为该文档指定一个版本号，当执行更新时，旧版本的文档在.del 文件中被标记为删除，新版本的文档被索引到一个新段。旧版本的文档依然能匹配查询，但是会在结果中被过滤掉。

## 四、Memcached 面试题 ##

**1.Memcached 是什么，有什么作用？**

答：Memcached 是一个开源的，高性能的内存绶存软件，从名称上看 Mem 就是内存的意思，而 Cache 就是缓存的意思。Memcached 的作用：通过在事先规划好的内存空间中临时绶存数据库中的各类数据，以达到减少业务对数据库的直接高并发访问，从而达到提升数据库的访问性能，加速网站集群动态应用服务的能力。

**2.Memcached 服务特点及工作原理是什么？**

答:

a、完全基于内存缓存的

b、节点之间相互独立

c、C/S 模式架构，C 语言编写，总共 2000 行代码。

d、异步Ｉ/O 模型，使用 libevent 作为事件通知机制。

e、被缓存的数据以 key/value 键值对形式存在的。

f、全部数据存放于内存中，无持久性存储的设计，重启服务器，内存里的数据会丢失。

g、当内存中缓存的数据容量达到启动时设定的内存值时，就自动使用 LRU 算法删除过期的缓存数据。

h、可以对存储的数据设置过期时间，这样过期后的数据自动被清除，服务本身不会监控过期，而是在访问的时候查看 key 的时间戳,判断是否过期。

j、memcache 会对设定的内存进行分块，再把块分组，然后再提供服务。

**3.memcached 是怎么工作的？**

答：Memcached 的神奇来自两阶段哈希（two-stage hash）。Memcached 就像一个巨大的、存储了很多<key,value>对的哈希表。通过 key，可以存储或查询任意的数据。

客户端可以把数据存储在多台 memcached 上。当查询数据时，客户端首先参考节点列表计算出 key 的哈希值（阶段一哈希），进而选中一个节点；客户端将请发送给选中的节点，然后 memcached 节点通过一个内部的哈希算法（阶段二哈希），查找真正的数据（item）。

**4.memcached 最大的优势是什么？**

答：Memcached 最大的好处就是它带来了极佳的水平可扩展性，特别是在一个巨大的系统中。由于客户端自己做了一次哈希，那么我们很容易增加大量 memcached到集群中。memcached 之间没有相互通信，因此不会增加 memcached 的负载；没有多播协议，不会网络通信量爆炸（implode）。memcached 的集群很好用。内存不够了？增加几台 memcached 吧；CPU 不够用了？再增加几台吧；有多余的内存？在增加几台吧，不要浪费了。基于 memcached 的基本原则，可以相当轻松地构建出不同类型的缓存架构。除了这篇 FAQ，在其他地方很容易找到详细资料的

**5.memcached 的 cache 机制是怎样的？**

答：Memcached 主要的 cache 机制是 LRU（最近最少用）算法+超时失效。当您存数据到 memcached 中，可以指定该数据在缓存中可以呆多久 Which is forever,or some time in the future。如果 memcached 的内存不够用了，过期的 slabs会优先被替换，接着就轮到最老的未被使用的 slabs。

## 五、MySQL 面试题 ##

**1.MySQL 中有哪几种锁？**

答：（1）表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

（2）行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

（3）页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

**2.CHAR 和 VARCHAR 的区别？**

答:（1）CHAR 和 VARCHAR 类型在存储和检索方面有所不同

（2）CHAR 列长度固定为创建表时声明的长度，长度值范围是 1 到 255 当 CHAR值被存储时，它们被用空格填充到特定长度，检索 CHAR 值时需删除尾随空格。

**3.myisamchk 是用来做什么的？**

答：它用来压缩 MyISAM 表，这减少了磁盘或内存使用。

**4.MyISAM Static 和 MyISAM Dynamic 有什么区别？**

答：在 MyISAM Static 上的所有字段有固定宽度。动态 MyISAM 表将具有像 TEXT，BLOB 等字段，以适应不同长度的数据类型。MyISAM Static在受损情况下更容易恢复