Java后端分布式面试必看：121道题解析

"这篇文档包含了121道关于分布式面试的题目和答案，专注于Java后端技术，适合面试准备。文章分为六个主要模块，详细解释了CAP理论的含义，包括一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（PartitionTolerance），并讨论了在分布式系统中如何在CAP之间取舍。文档还提到了五种常见的分布式事务解决方案：两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、补偿事务（TCC）、本地消息队列（MQ）和Sagas事务模型。" 在分布式系统的设计和实现中，CAP理论是一个核心概念。CAP理论指出，一个分布式系统不能同时保证一致性、可用性和分区容忍性，必须在这三个特性中做出选择。一致性保证所有节点看到的数据是一致的，可用性确保任何时候都能读写成功，而分区容忍性则要求系统在部分节点故障时仍能运行。在实际应用中，通常会在分区容忍性基础上，权衡一致性与可用性。 分布式事务是解决分布式环境下的数据一致性问题的关键技术。文中列举了五种常见的分布式事务解决方案： 1. 两阶段提交（2PC）是最经典的分布式事务协议，它通过协调者和参与者之间的两次通信来决定事务是否提交。第一阶段是询问阶段，协调者询问所有参与者是否准备就绪；第二阶段是提交阶段，根据参与者反馈的结果决定是否全局提交或回滚事务。 2. 三阶段提交（3PC）在2PC的基础上增加了预提交阶段，降低了阻塞时间和事务失败的风险。 3. 补偿事务（TCC）采用尝试、确认和取消三个操作，每个操作对应一个业务行为的正向和反向操作，以达到最终一致性。 4. 本地消息队列（MQ）利用消息队列异步处理事务，确保业务操作和消息发送的原子性，从而实现分布式事务。 5. Sagas事务模型是一种长事务解决方案，通过一系列短事务来保证最终一致性，允许在一定时间内系统状态暂时不一致。 面试中，对于分布式事务的理解和实践经验是评估候选人技术能力的重要方面。除了了解这些基本概念和解决方案外，还需要深入理解每种方法的优缺点以及适用场景，以便在实际项目中做出合适的选择。例如，2PC在大规模分布式系统中可能存在性能瓶颈和单点故障问题，而TCC则更加灵活但实现复杂。因此，开发者需要根据业务需求和系统架构来选择合适的分布式事务策略。