微服务面试题

一、什么是微服务

二、微服务之间是如何通讯的？

2.1、同步

优点：实时性

缺点：降低了可用性，因为客户端和服务端在请求过程中必须都是可用的

2.1.1、REST

优点：开发成本低，适应异构语言

2.1.2、RPC

优点：节约了成本，适合大团队，调用量大；

2.2、异步

2.2.1、消息

缺点：实时性

优点：解耦、削峰填谷、提升稳定性

三、springcloud 与dubbo有哪些区别？

3.1、相同点

SpringCloud 和Dubbo可以实现RPC远程调用框架，可以实现服务治理。

3.2、不相同点

SpringCloud是一套目前比较成俗的微服务框架了，整合了分布式常用解决方案遇到的问题：注册中心Eureka、负载均衡器Ribbon 、客户端调用工具Rest和Feign、分布式配置中心Config，服务保护Hystrix、网关Zuul Gateway、服务链路Zipkin、消息总线Bus等。

Dubbo内部实现功能没有SpringCloud强大（全家桶），只是实现服务治理，缺少分布式配置中心、网关、链路、总线等，如果需要用到这些组件，需要整合其他框架。

四、请谈谈对SpringBoot 和SpringCloud的理解

1、SpringBoot专注于快速方便的开发单个个体微服务。

2、SpringCloud是关注全局的微服务协调整理治理框架，它将SpringBoot开发的一个个单体微服务整合并管理起来；为各个微服务之间提供：配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线、全局锁、决策竞选、分布式会话等集成服务

3、SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用开发项目，但是SpringCloud离不开SpringBoot，属于依赖的关系.

五、分布式系统面临的问题

5.1、一致性

在分布式系统中，不同节点之间的数据复制和同步可能存在延迟或者不一致的情况，例如，当一个节点更新了数据后，其他节点可能还未及时更新，导致数据不一致。解决一致性问题需要采用一致性协议和算法，如Paxos、Raft等。

5.2、可靠性

分布式系统中的节点可能存在故障或者网络异常，因此需要考虑如何保证系统的可靠性。可以通过冗余备份和故障恢复机制来提高系统的可靠性，如主从复制、故障转移等。

5.3、并发控制

在分布式系统中，多个节点同时对共享资源进行访问可能导致并发冲突和资源竞争。为了保证数据的一致性和正确性，需要采用并发控制技术，如锁机制、事务管理等。

5.4、通信开销

分布式系统中节点之间需要进行大量的通信和消息传递，这会导致网络开销和延迟增加。为了降低通信开销，可以使用消息队列和异步通信等技术。

5.5、扩展性

分布式系统需要支持动态的节点增加和减少，以应对不断变化的负载和需求。因此，需要设计可扩展的架构和算法，如分片、负载均衡等。

5.6、安全性

分布式系统中的数据传输和存储可能面临网络攻击和数据泄露的风险。为了保障系统的安全性，需要采用加密、身份认证、访问控制等安全机制来保护系统和数据的安全。

5.7、性能调优

由于分布式系统中涉及到多个节点和复杂的通信过程，系统性能的调优变得更加困难。需要对系统进行性能分析和优化，包括减少网络延迟、提高并发处理能力等方面。

5.8、服务雪崩

多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，这就是所谓的“扇出”。如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”

5.8.1、熔断模式

这种模式主要是参考电路熔断，如果一条线路电压过高，保险丝会熔断，防止火灾。放到我们的系统中，如果某个目标服务调用慢或者有大量超时，此时，熔断该服务的调用，对于后续调用请求，不在继续调用目标服务，直接返回，快速释放资源。如果目标服务情况好转则恢复调用。

5.8.2、隔离模式

这种模式就像对系统请求按类型划分成一个个小岛的一样，当某个小岛被火少光了，不会影响到其他的小岛。例如可以对不同类型的请求使用线程池来资源隔离，每种类型的请求互不影响，如果一种类型的请求线程资源耗尽，则对后续的该类型请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式使用场景非常多，例如将一个服务拆开，对于重要的服务使用单独服务器来部署，再或者公司最近推广的多中心。

5.8.3、限流模式

上述的熔断模式和隔离模式都属于出错后的容错处理机制，而限流模式则可以称为预防模式。限流模式主要是提前对各个类型的请求设置最高的QPS阈值，若高于设置的阈值则对该请求直接返回，不再调用后续资源。这种模式不能解决服务依赖的问题，只能解决系统整体资源分配问题，因为没有被限流的请求依然有可能造成雪崩效应。

六、什么是服务熔断，什么是服务降级

6.1、服务熔断

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。
当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回“错误”的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand。

Hystrix服务降级

其实就是线程池中单个线程障处理，防止单个线程请求时间太长，导致资源长期被占有而得不到释放，从而导致线程池被快速占用完，导致服务崩溃。

Hystrix能解决如下问题：

① 请求超时降级，线程资源不足降级，降级之后可以返回自定义数据
② 线程池隔离降级，分布式服务可以针对不同的服务使用不同的线程池，从而互不影响
③ 自动触发降级与恢复
④ 实现请求缓存和请求合并

七、微服务的优缺点分别是什么？

7.1、解耦

7.2、轻量级

八、说下你在项目开发中碰到的坑？

8.1、分布式事务

8.2、系统集成测试

九、你所知道的微服务技术栈有哪些

服务的开发：springboot

服务部署：Docker

服务的配置管理：Diamond(分流)

服务注册与发现：ZK

服务的调用：gRPC

服务熔断器：

服务限流：

消息中间件：

分布式事务：

分布式锁：

全链路追踪：

十、什么是 Eureka服务注册与发现

Eureka是Netflix的一个子模块，也是核心模块之一。Eureka是一个基于REST的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。服务注册与发现对于微服务架构来说是非常重要的，有了服务发现与注册，只需要使用服务的标识符，就可以访问到服务，而不需要修改服务调用的配置文件了。功能类似于dubbo的注册中心，比如Zookeeper。

十一、Eureka的基本架构是什么？

Spring Cloud 封装了 Netflix 公司开发的 Eureka 模块来实现服务注册和发现(请对比Zookeeper)。

Eureka 采用了C-S的设计架构。Eureka Server 作为服务注册功能的服务器，它是服务注册中心。

而系统中的其他微服务，使用 Eureka 的客户端连接到 Eureka Server并维持心跳连接。这样系统的维护人员就可以通过 Eureka Server 来监控系统中各个微服务是否正常运行。SpringCloud 的一些其他模块（比如Zuul）就可以通过 Eureka Server 来发现系统中的其他微服务，并执行相关的逻辑。

Eureka包含两个组件： Eureka Server 和 Eureka Client

Eureka Server提供服务注册服务

各个节点启动后，会在EurekaServer中进行注册，这样EurekaServer中的服务注册表中将会存储所有可用服务节点的信息，服务节点的信息可以在界面中直观的看到

EurekaClient是一个Java客户端

用于简化Eureka Server的交互，客户端同时也具备一个内置的、使用轮询(round-robin)负载算法的负载均衡器。在应用启动后，将会向Eureka Server发送心跳(默认周期为30秒)。如果Eureka Server在多个心跳周期内没有接收到某个节点的心跳，EurekaServer将会从服务注册表中把这个服务节点移除（默认90秒）

十二、作为服务注册中心，Eureka比Zookeeper好在哪里?

著名的CAP理论指出，一个分布式系统不可能同时满足C(一致性)、A(可用性)和P(分区容错性)。由于分区容错性P在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在A和C之间进行权衡。

因此，Zookeeper 保证的是CP, Eureka 则是AP。

12.1、Zookeeper保证CP

当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30~120s,且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。

12.2、Eureka保证AP

Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。

除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务
Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)
当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中
因此， Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。

十三、什么是 Ribbon负载均衡

Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端 负载均衡的工具。

简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

十四、Ribbon负载均衡能干嘛？

负载均衡简单的说就是将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA。
常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件 F5等。
相应的在中间件，例如：dubbo和SpringCloud中均给我们提供了负载均衡，SpringCloud的负载均衡算法可以自定义。

集中式LB

即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方；

进程内LB

将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。

注意： Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。

十五、什么是 Feign 负载均衡

Feign是一个声明式WebService客户端。使用Feign能让编写Web Service客户端更加简单, 它的使用方法是定义一个接口，然后在上面添加注解，同时也支持JAX-RS标准的注解。Feign也支持可拔插式的编码器和解码器。Spring Cloud对Feign进行了封装，使其支持了Spring MVC标准注解和HttpMessageConverters。 Feign可以与Eureka和Ribbon组合使用以支持负载均衡。

Feign是一个声明式的Web服务客户端，使得编写Web服务客户端变得非常容易，只需要创建一个接口，然后在上面添加注解即可。

十六、Feign 能干什么

Feign旨在使编写Java Http客户端变得更容易。

前面在使用Ribbon+RestTemplate时，利用RestTemplate对http请求的封装处理，形成了一套模版化的调用方法。但是在实际开发中，由于对服务依赖的调用可能不止一处，往往一个接口会被多处调用，所以通常都会针对每个微服务自行封装一些客户端类来包装这些依赖服务的调用。所以，Feign在此基础上做了进一步封装，由他来帮助我们定义和实现依赖服务接口的定义。在Feign的实现下，我们只需创建一个接口并使用注解的方式来配置它(以前是Dao接口上面标注Mapper注解,现在是一个微服务接口上面标注一个Feign注解即可)，即可完成对服务提供方的接口绑定，简化了使用Spring cloud Ribbon时，自动封装服务调用客户端的开发量。

Feign集成了Ribbon
利用Ribbon维护了MicroServiceCloud-Dept的服务列表信息，并且通过轮询实现了客户端的负载均衡。而与Ribbon不同的是，通过feign只需要定义服务绑定接口且以声明式的方法，优雅而简单的实现了服务调用

Feign通过接口的方法调用Rest服务（之前是Ribbon+RestTemplate），该请求发送给Eureka服务器（http://MICROSERVICECLOUD-DEPT/dept/list）,
通过Feign直接找到服务接口，由于在进行服务调用的时候融合了Ribbon技术，所以也支持负载均衡作用。

十七、什么是 Hystrix断路器

Hystrix是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统里，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时、异常等， Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失败，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。

“断路器”本身是一种开关装置，当某个服务单元发生故障之后，通过断路器的故障监控（类似熔断保险丝），向调用方返回一个符合预期的、可处理的备选响应（FallBack），而不是长时间的等待或者抛出调用方无法处理的异常，这样就保证了服务调用方的线程不会被长时间、不必要地占用，从而避免了故障在分布式系统中的蔓延，乃至雪崩。

十八、Hystrix断路器能干嘛？

① 服务降级

整体资源快不够了，忍痛将某些服务先关掉，待渡过难关，再开启回来

② 服务熔断

熔断机制是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。
当扇出链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务的降级，进而熔断该节点微服务的调用，快速返回"错误"的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后恢复调用链路。在SpringCloud框架里熔断机制通过Hystrix实现。Hystrix会监控微服务间调用的状况，当失败的调用到一定阈值，缺省是5秒内20次调用失败就会启动熔断机制。熔断机制的注解是@HystrixCommand。

③ 服务限流

④ 接近实时的监控

除了隔离依赖服务的调用以外，Hystrix还提供了准实时的调用监控（Hystrix
Dashboard），Hystrix会持续地记录所有通过Hystrix发起的请求的执行信息，并以统计报表和图形的形式展示给用户，包括每秒执行多少请求多少成功，多少失败等。Netflix通过hystrix-metrics-event-stream项目实现了对以上指标的监控。Spring
Cloud也提供了Hystrix Dashboard的整合，对监控内容转化成可视化界面。

十九、什么是 zuul路由网关

Zuul 包含了对请求的路由和过滤两个最主要的功能：

其中路由功能负责将外部请求转发到具体的微服务实例上，是实现外部访问统一入口的基础而过滤器功能则负责对请求的处理过程进行干预，是实现请求校验、服务聚合等功能的基础.Zuul和Eureka进行整合，将Zuul自身注册为Eureka服务治理下的应用，同时从Eureka中获得其他微服务的消息，也即以后的访问微服务都是通过Zuul跳转后获得。

注意： Zuul服务最终还是会注册进Eureka

提供=代理+路由+过滤 三大功能

二十、什么是SpringCloud Config分布式配置中心

SpringCloud Config为微服务架构中的微服务提供集中化的外部配置支持，配置服务器为各个不同微服务应用的所有环境提供了一个中心化的外部配置。

二十一、分布式配置中心能干嘛？

① 集中管理配置文件，不同环境不同配置，动态化的配置更新，分环境部署比如dev/test/prod/beta/release
② 运行期间动态调整配置，不再需要在每个服务部署的机器上编写配置文件，服务会向配置中心统一拉取配置自己的信息

③ 当配置发生变动时，服务不需要重启==即可感知到配置的变化并应用新的配置将配置信息以REST接口的形式暴露

感谢你看到这里，我是程序员麦冬，一个java开发从业者，深耕行业六年了，每天都会分享java相关技术文章或行业资讯

 
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