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【后端开发面试题】每日 3 题(十四)

✍个人博客:Pandaconda-CSDN博客
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📚专栏简介:在这个专栏中,我将会分享后端开发面试中常见的面试题给大家,每天的题目都是独立且随机的,之前的面试题不会影响接下来的学习~
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题目 1: 什么是数据库连接池?它的作用是什么?如何优化数据库连接池的配置?

答案:
数据库连接池是一种用于管理数据库连接的技术,通过预先创建一组连接并重复使用,减少频繁创建和销毁连接的开销。

作用:

  1. 提高性能
    避免每次请求都重新建立数据库连接,降低连接创建的时间成本。

  2. 控制资源消耗
    限制同时打开的连接数,防止数据库因过多连接而崩溃。

  3. 增强稳定性
    在高并发场景下,连接池可以通过队列机制管理请求,避免数据库过载。

优化数据库连接池的配置:

  1. 设置合理的最大连接数
    根据数据库的性能和硬件资源(如 CPU、内存)设置最大连接数,避免过高或过低。

  2. 调整最小空闲连接数
    确保在低负载时有足够的空闲连接,减少突发请求时的延迟。

  3. 设置连接超时时间
    配置连接的最大空闲时间和最长存活时间,及时回收无效连接。

  4. 监控连接池状态
    使用监控工具(如 Prometheus、Grafana)观察连接池的使用情况,动态调整配置。

  5. 选择合适的连接池实现
    常见的连接池实现包括 HikariCP、C3P0 和 DBCP,其中 HikariCP 性能最优,推荐优先使用。


题目 2: 如何设计一个支持水平扩展的分布式系统?请描述关键点和挑战。

答案:
水平扩展是指通过增加节点来提升系统的处理能力,适用于高并发和大数据量的场景。

关键点:

  1. 无状态设计

    • 确保每个节点是无状态的,所有状态信息存储在共享存储(如 Redis、数据库)中。
    • 这样可以随意增加或移除节点,而不会影响系统的运行。
  2. 负载均衡

    • 使用负载均衡器(如 Nginx、HAProxy)将流量均匀分配到多个节点。
    • 支持动态扩容和缩容,根据流量变化调整节点数量。
  3. 数据分片 (Sharding)

    • 将数据分散存储在不同的节点上,避免单点瓶颈。
    • 使用一致性哈希算法(Consistent Hashing)实现高效的数据路由。
  4. 分布式协调

    • 使用分布式协调工具(如 Zookeeper、etcd)管理节点的状态和配置。
    • 确保节点之间能够高效通信和协作。
  5. 容错与高可用

    • 实现故障检测和自动恢复机制,确保部分节点失效时系统仍能正常运行。
    • 使用多副本机制(如 Raft 协议)保证数据的可靠性。

挑战:

  1. 数据一致性
    在分布式环境中,如何保证多个节点之间的数据一致性是一个难题。

  2. 网络延迟
    节点之间的通信会引入额外的延迟,需要优化网络架构。

  3. 复杂性增加
    分布式系统的设计和运维比单体系统更加复杂,需要更高的技术水平。


题目 3: 什么是微服务中的熔断器模式?它的作用是什么?如何实现?

答案:
熔断器模式是一种用于保护分布式系统稳定性的设计模式,当某个服务出现故障时,熔断器会快速失败,避免级联故障。

作用:

  1. 防止雪崩效应
    当某个服务不可用时,熔断器会拦截请求,避免大量请求堆积导致整个系统崩溃。

  2. 快速失败
    在服务不可用时直接返回错误响应,减少用户的等待时间。

  3. 自我修复
    熔断器会在一段时间后尝试恢复服务调用,如果服务恢复正常,则关闭熔断器。

实现方式:

  1. 定义熔断器状态

    • 关闭状态 (Closed):正常转发请求。
    • 打开状态 (Open):直接返回错误响应,不再转发请求。
    • 半开状态 (Half-Open):尝试恢复服务调用,若成功则关闭熔断器,否则重新打开。
  2. 设置阈值和时间窗口

    • 配置失败次数阈值(如连续失败 5 次)和时间窗口(如 10 秒),触发熔断器打开。
  3. 实现逻辑

    • 使用开源框架(如 Hystrix、Resilience4j)实现熔断器功能。
    • 自定义熔断器时,需要实现状态切换、请求拦截和重试逻辑。

示例:
以下是一个简单的熔断器实现逻辑(伪代码):

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold, reset_timeout):
        self.failure_count = 0
        self.state = "CLOSED"
        self.last_failure_time = None
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.reset_timeout = reset_timeout

    def execute(self, func):
        if self.state == "OPEN":
            if time.time() - self.last_failure_time > self.reset_timeout:
                self.state = "HALF-OPEN"
            else:
                raise Exception("Service unavailable due to circuit breaker")

        try:
            result = func()
            if self.state == "HALF-OPEN":
                self.state = "CLOSED"
            return result
        except Exception as e:
            self.failure_count += 1
            if self.failure_count >= self.failure_threshold:
                self.state = "OPEN"
                self.last_failure_time = time.time()
            raise e

http://www.kler.cn/a/590360.html

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