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分布式面试题（含解答）1.doc

java

分布式

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java分布式面试题含解答。包含分布式事务、消息中间件、负载均衡的算法与实现、分布式锁等内容说明所有问题都从原因、场景及解决方案上进行了描述

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分布式事务

指事务的每个操作步骤都位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD

特性。

1. 产生原因

数据库分库分表；

SOA 架构，比如一个电商网站将订单业务和库存业务分离出来放到不

同的节点上。

2. 应用场景

下单：减少库存同时更新订单状态。库存和订单不在不同一个数据库，

因此涉及分布式事务。

支付：买家账户扣款同时卖家账户入账。买家和卖家账户信息不在同

一个数据库，因此涉及分布式事务。

3. 解决方案

3.1 两阶段提交协议

两阶段提交协议可以很好得解决分布式事务问题，它可以使用 XA 来

实现，XA 它包含两个部分：事务管理器和本地资源管理器。其中本地

资源管理器往往由数据库实现，比如 Oracle、DB2 这些商业数据库

都实现了 XA 接口，而事务管理器作为全局的协调者，负责各个本地

资源的提交和回滚。

3.2 消息中间件

消息中间件也可称作消息系统 (MQ)，它本质上是一个暂存转发消息的

一个中间件。在分布式应用当中，我们可以把一个业务操作转换成一

个消息，比如支付宝的余额转如余额宝操作，支付宝系统执行减少余

额操作之后向消息系统发一个消息，余额宝系统订阅这条消息然后进

行增加账户金额操作。

3.2.1 消息处理模型

点对点

发布/订阅

3.2.2 消息的可靠性

消息的发送端的可靠性：发送端完成操作后一定能将消息成功发送到

消息系统。

消息的接收端的可靠性：接收端仅且能够从消息中间件成功消费一次

消息。

发送端的可靠性

在本地数据建一张消息表，将消息数据与业务数据保存在同一数据库

实例里，这样就可以利用本地数据库的事务机制。事务提交成功后，

将消息表中的消息转移到消息中间件，若转移消息成功则删除消息表

中的数据，否则继续重传。

接收端的可靠性

保证接收端处理消息的业务逻辑具有幂等性：只要具有幂等性，那么

消费多少次消息，最后处理的结果都是一样的。

保证消息具有唯一编号，并使用一张日志表来记录已经消费的消息编

号。

负载均衡的算法与实现

1. 算法

1.1 轮询（Round Robin）

轮询算法把每个请求轮流发送到每个服务器上。下图中，一共有 6 个

客户端产生了 6 个请求，这 6 个请求按 (1, 2, 3, 4, 5, 6) 的顺序发

送。最后，(1, 3, 5) 的请求会被发送到服务器 1，(2, 4, 6) 的请求会

被发送到服务器 2。

该算法比较适合每个服务器的性能差不多的场景，如果有性能存在差

异的情况下，那么性能较差的服务器可能无法承担多大的负载。下图

中，服务器 2 的性能比服务器 1 差，那么服务器 2 可能无法承担多

大的负载。

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使用 try-with-resources 语句优化下面的代码// 使用 Redission 获取分布式锁 RLock lock = redissonClient.getLock(taskLockKey); lock.lock(); try { // 完成阅读任务，并将用户已完成的阅读任务数加 1 ops.increment(readCountKey, 1); // 将计数器设置为过期 redisTemplate.expire(readCountKey, 1, TimeUnit.DAYS); } finally { // 释放分布式锁 lock.unlock(); }

使用 try-with-resources 语句优化上述代码可以这样写： ``` try (RLock lock = redissonClient.getLock(taskLockKey)) { lock.lock(); // 完成阅读任务，并将用户已完成的阅读任务数加 1 ops.increment(readCountKey, 1); // 将计数器设置为过期

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写出这段代码优化后的示例// 用户完成阅读任务的上限 List<TaskRuleDetail> taskRuleDetails = taskRuleDetailMapper.selectTaskGroupListCode(taskDTO.getGroupCode(), taskDTO.getTaskCode()); if (CollectionUtils.isEmpty(taskRuleDetails)) { throw new BusinessRuntimeException(ErrorCodeConstant._3004010.getCode(), ErrorCodeConstant._3004010.getMessage()); } List<Map<String, Object>> result = getResult(taskRuleDetails); int READING_TASK_LIMIT = 0; Map<String, Object> map = result.get(0); String userId = crmId + ":" + getDate(); String taskLockKey = "task:lock" + userId; String readCountKey = "task:user:" + "count:" + userId; Object articlePlatformShared = map.get("reading_article_platform_shared"); if(articlePlatformShared!=null){ //获取当天最大完成量 READING_TASK_LIMIT= (Integer) map.get("day_complete_task_max"); if(!"1".equals(articlePlatformShared)){ readCountKey+=":"+taskDTO.getAppCode(); } } // 使用 RedisTemplate 获取用户已完成的阅读任务数 ValueOperations<String, String> ops = redisTemplate.opsForValue(); String dayCount = ops.get(readCountKey); if (StringUtils.isEmpty(dayCount)) { dayCount = "0"; } // 如果用户已完成的阅读任务数达到上限，则不再完成任务 int anInt = Integer.parseInt(dayCount); if (anInt >= READING_TASK_LIMIT) { log.warn("警告用户完成任务上限后再次完成"); return; } // 使用 Redission 获取分布式锁 RLock lock = redissonClient.getLock(taskLockKey); lock.lock(); try { // 完成阅读任务，并将用户已完成的阅读任务数加 1 ops.increment(readCountKey, 1); // 将计数器设置为过期 redisTemplate.expire(readCountKey, 1, TimeUnit.DAYS); } finally { // 释放分布式锁 lock.unlock(); }

优化后的代码示例如下： ``` List<TaskRuleDetail> taskRuleDetails = taskRuleDetailMapper.selectTaskGroupListCode(taskDTO.getGroupCode(), taskDTO.getTaskCode()); if (CollectionUtils.isEmpty(taskRuleDetails)) {

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