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a7cb243259
commit
bbe7c8fdfb
@ -14,7 +14,7 @@
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### [消息队列](/docs/high-concurrency/mq-interview.md)
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- [为什么使用消息队列？消息队列有什么优点和缺点？Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么优点和缺点？](/docs/high-concurrency/why-mq.md)
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- [如何保证消息队列的高可用？](/docs/high-concurrency/how-to-ensure-high-availability-of-message-queues.md)
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- [如何保证消息不被重复消费？（如何保证消息消费时的幂等性）](/docs/high-concurrency/how-to-ensure-that-messages-are-not-repeatedly-consumed.md)
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- [如何保证消息不被重复消费？（如何保证消息消费的幂等性）](/docs/high-concurrency/how-to-ensure-that-messages-are-not-repeatedly-consumed.md)
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- [如何保证消息的可靠性传输？（如何处理消息丢失的问题）](/docs/high-concurrency/how-to-ensure-the-reliable-transmission-of-messages.md)
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- [如何保证消息的顺序性？](/docs/high-concurrency/how-to-ensure-the-order-of-messages.md)
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- [如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？](/docs/high-concurrency/mq-time-delay-and-expired-failure.md)
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@ -87,6 +87,7 @@
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- [基于本地缓存的 fallback 降级机制](/docs/high-availability/hystrix-fallback.md)
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- [深入 Hystrix 断路器执行原理](/docs/high-availability/hystrix-circuit-breaker.md)
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- [深入 Hystrix 线程池隔离与接口限流](/docs/high-availability/hystrix-thread-pool-current-limiting.md)
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- [基于 timeout 机制为服务接口调用超时提供安全保护](/docs/high-availability/hystrix-timeout.md)
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### 高可用系统
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- 如何设计一个高可用系统？
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@ -88,14 +88,13 @@ public class HelloServiceImpl implements HelloService {
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我们调用接口失败的时候，可以通过 `mock` 统一返回 null。
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mock 的值也可以修改为 true，然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类，命名规则是 `接口名称+Mock` 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑。
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mock 的值也可以修改为 true，然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类，命名规则是 “接口名称+`Mock`” 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑。
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```java
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public class HelloServiceMock implements HelloService {
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public void sayHello() {
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// 降级逻辑
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}
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}
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```
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@ -109,9 +108,9 @@ public class HelloServiceMock implements HelloService {
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举个栗子。
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某个服务的接口，要耗费 5s，你这边不能干等着，你这边配置了 timeout之后，我等待2s，还没返回，我直接就撤了，不能干等你。
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某个服务的接口，要耗费 5s，你这边不能干等着，你这边配置了 timeout 之后，我等待 2s，还没返回，我直接就撤了，不能干等你。
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可以结合你们公司具体的场景来说说你是怎么设置这些参数的：
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- `timeout`：一般设置为 `200ms`，我们认为不能超过 `200ms`还没返回。
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- `timeout`：一般设置为 `200ms`，我们认为不能超过 `200ms` 还没返回。
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- `retries`：设置 retries，一般是在读请求的时候，比如你要查询个数据，你可以设置个 retries，如果第一次没读到，报错，重试指定的次数，尝试再次读取。
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@ -5,18 +5,33 @@
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- 好处：用户每次浏览一个页面，不需要进行任何的跟数据库的交互逻辑，也不需要执行任何的代码，直接返回一个 html 页面就可以了，速度和性能非常高。
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- 坏处：仅仅适用于一些小型的网站，比如页面的规模在几十到几万不等。对于一些大型的电商网站，亿级数量的页面，你说你每次页面模板修改了，都需要将这么多页面全量静态化，靠谱吗？
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下面是页面模板的简单 Demo 。
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```html
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<html>
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<body>
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商品名称：#{productName}<br>
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商品价格：#{productPrice}<br>
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商品描述：#{productDesc}
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</body>
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</html>
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```
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这样做，**好处**在于，用户每次浏览一个页面，不需要进行任何的跟数据库的交互逻辑，也不需要执行任何的代码，直接返回一个 html 页面就可以了，速度和性能非常高。
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对于小网站，页面很少，很实用，非常简单，Java 中可以使用 velocity、freemarker、thymeleaf 等等，然后做个 cms 页面内容管理系统，模板变更的时候，点击按钮或者系统自动化重新进行全量渲染。
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**坏处**在于，仅仅适用于一些小型的网站，比如页面的规模在几十到几万不等。对于一些大型的电商网站，亿级数量的页面，你说你每次页面模板修改了，都需要将这么多页面全量静态化，靠谱吗？每次渲染花个好几天时间，那你整个网站就废掉了。
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### 大型电商网站的商品详情页系统架构
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大型电商网站商品详情页的系统设计中，当商品信息发生变更时，会将变更消息压入消息队列中。**缓存服务**从消息队列中消费此消息时，发现有信息发生变更，便通过调用接口，获取变更后的数据。将整合好的数据推送至 redis 中。Nginx 获取到最新的缓存数据，并且缓存到 Nginx 自己本地中。
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大型电商网站商品详情页的系统设计中，当商品数据发生变更时，会将变更消息压入 MQ 消息队列中。**缓存服务**从消息队列中消费这条消息时，感知到有数据发生变更，便通过调用数据服务接口，获取变更后的数据，然后将整合好的数据推送至 redis 中。Nginx 本地缓存的数据是有一定的时间期限的，比如说 10 分钟，当数据过期之后，它就会从 redis 获取到最新的缓存数据，并且缓存到自己本地。
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用户浏览网页时，动态将 Nginx 本地数据渲染到本地 html 模板并返回给用户。
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虽然没有直接返回 html 页面那么快，但是因为数据在本地缓存，所以也很快，其实耗费的也就是动态渲染一个 html 页面的性能。如果 html 模板发生了变更，不需要将所有的页面重新静态化，直接将数据渲染进最新的 html 页面模板后响应即可。
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虽然没有直接返回 html 页面那么快，但是因为数据在本地缓存，所以也很快，其实耗费的也就是动态渲染一个 html 页面的性能。如果 html 模板发生了变更，不需要将所有的页面重新静态化，也不需要发送请求，没有网络请求的开销，直接将数据渲染进最新的 html 页面模板后响应即可。
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在这种架构下，我们需要**保证系统的高可用性**。
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docs/high-availability/hystrix-timeout.md
Normal file
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docs/high-availability/hystrix-timeout.md
Normal file
@ -0,0 +1 @@
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## 基于 timeout 机制为服务接口调用超时提供安全保护
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@ -1,5 +1,5 @@
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## 面试题
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如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费时的幂等性？
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如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？
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## 面试官心理分析
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其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你**使用消息队列如何保证幂等性**，这个是你架构里要考虑的一个问题。
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@ -24,7 +24,7 @@
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**面试官**：那你说说用消息队列都有什么优点和缺点？
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（面试官此时心里想的是，你的 `MQ` 在项目里为啥要用？你没考虑过，那我稍微简单点儿，我问问你消息队列你之前有没有考虑过如果用的话，优点和缺点分别是啥？）
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（面试官此时心里想的是，你的 `MQ` 在项目里为啥要用，你没怎么考虑过，那我稍微简单点儿，我问问你消息队列你之前有没有考虑过如果用的话，优点和缺点分别是啥？）
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**候选人**：这个。。。（确实平时没怎么考虑过这个问题啊。。。胡言乱语了）
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@ -36,7 +36,7 @@
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**候选人**：我们就用过 `ActiveMQ`，所以别的没用过。。。区别，也不太清楚。。。
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（面试官此时却是觉得你这哥儿们平时就是瞎用，根本就没什么思考，觉得不行）
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（面试官此时更是觉得你这哥儿们平时就是瞎用，根本就没什么思考，觉得不行）
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**面试官**：那你们是如何保证消息队列的高可用啊？
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@ -52,7 +52,7 @@
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**面试官**：那如何保证消息的顺序性？
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**候选人**：顺序性？什么意思？我为什么要保证消息的顺序性？
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**候选人**：顺序性？什么意思？我为什么要保证消息的顺序性？它不是本来就有顺序吗？
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**面试官**：如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，说说怎么解决？
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@ -64,6 +64,6 @@
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这是面试官的一种面试风格，就是面试官的问题不是发散的，而是从一个小点慢慢铺开。比如说面试官可能会跟你聊聊高并发话题，就这个话题里面跟你聊聊缓存、`MQ` 等等东西，**由浅入深，一步步深挖**。
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这其实是面试官的一种面试风格，就是说面试官的问题不是发散的，而是从一个小点慢慢铺开。比如说面试官可能会跟你聊聊高并发话题，就这个话题里面跟你聊聊缓存、`MQ` 等等东西，**由浅入深，一步步深挖**。
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其实上面是一个非常典型的关于消息队列的技术考察过程，好的面试官一定是从你做过的某一个点切入，然后层层展开深入考察，一个接一个问，直到把这个技术点刨根问底，问到最底层。
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