2020年Java中级工程师面试题

更新时间：2020-01-03 15:04:14 来源：赢咖4 浏览2910次

2020年Java中级工程师面试题

　　memcache的分布式原理

　　memcached 虽然称为 “ 分布式 ” 缓存服务器，但服务器端并没有 “ 分布式 ” 功能。每个服务器都是完全独立和隔离的服务。memcached 的分布式，则是完全由客户端程序库实现的。这种分布式是 memcached 的最大特点。

　　memcache的内存分配机制

　　如何存放数据到memcached缓存中?(memcache内存分配机制)

　　Slab Allocator内存分配机制：预先将内存分配成数个slab仓库，每个仓库再切出不同大小的chunk，去适配收到的数据。多余的只能造成浪费，不可避免。增长因子(Grace factor)：一般而言观察数据大小的变化规律设置合理的增长因子，默认1.25倍. 太大容易造成浪费。memcached.exe -m 64 -p 11211 -f 1.25

　　如果有100byte的内容要存储，但122大小的仓库的chunk用满了怎么办? 答:是并不会寻找更大仓库的chunk来存储，而是把122仓库中的旧数据踢掉!

　　memcache的惰性失效机制

　　当某个值过期后并不会从内存删除。(因此status统计时的curr_items有其信息) 2 如果之前没有get过，将不会自动删除。如果(过期失效，没get过一次)又没有一个新值去占用他的位置时，当做空的chunk占用。3 当取其值(get)时，判断是否过期：如果过期返回空，且清空。(所以curr_items就减少了) 即这个过期只是让用户看不到这个数据而已，并没有在过期的瞬间立即从内存删除，这个过程称为lazy expirtion，属性失效，好处是节约了cpu和检测的成本，称为“惰性失效机制”

　　memcache缓存的无底洞现象

　　缓存的无底洞现象：facebook的工作人员反应，他们在2010年左右，memcacahed节点就已经达到3000个，大约数千G的缓存，他们发现一个问题，memchache连接频率太高导致效率下降，于是加memcache节点，添加后发现连接频率导致的问题仍然没有好转，称之为“无底洞现象”。

　　问题分析：以用户为例：user-133-age，user-133_name，user-133-height.........N个key 当服务器增多，133号用户的信息也被散落在更多的服务器，所以同样是访问个人主页，得到相同的个人信息，节点越多，要连接节点越多，对于memcache的连接数并没有随着节点的增多而降低，问题出现。

　　事实上：nosql和传统的rdbms并不是水火不容，两者在某些设计上是可以相互参考的。对于nosql的key-value这种存储，key的设计可以参考mysql中表和列的设计。比如user表下有age、name、height列，对应的key可以用user：133：age=23，user：133：name=ls，user：133：height=168;

　　问题的解决方案：把某一组key按其共同前缀来分布，比如：user：133：age=23，user：133：name=ls，user：133：height=168;在用分布式算法求其节点时，应该以user：133来计算，而不是以user：133：age来计算，这样这三个关于个人信息的key都落在同一个节点上。再次访问只需要连接一个节点。问题解决。

　　hash算法平衡性

　　平衡性指的是hash的结果尽可能分布到所有的缓存中去，这样可以使得所有的缓存空间都可以得到利用。但是hash算法不保证绝对的平衡性，为了解决这个问题一致性hash引入了“虚拟节点”的概念。虚拟节点”( virtual node )是实际节点在 hash 空间的复制品( replica )，一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在 hash 空间中以 hash 值排列。“虚拟节点”的hash计算可以采用对应节点的IP地址加数字后缀的方式。例如假设 cache A 的 IP 地址为202.168.14.241 。引入“虚拟节点”前，计算 cache A 的 hash 值：Hash(“202.168.14.241”); 引入“虚拟节点”后，计算“虚拟节”点 cache A1 和 cache A2 的 hash 值： Hash(“202.168.14.241#1”); // cache A1 Hash(“202.168.14.241#2”); // cache A2 这样只要是命中cacheA1和cacheA2节点，就相当于命中了cacheA的缓存。这样平衡性就得到了提高。

　　memcached与redis的区别

　　 redis做存储，可以持久化，memcache做缓存，数据易丢失。2 redis支持多数据类型，memcache存放字符串。3 redis服务端仅支持单进程、单线程访问，也就是先来后到的串行模式，避免线程上下文切换，自然也就保证数据操作的原子性。Memcache服务端是支持多线程访问的。4 redis虽然是单进程单线程模式，但是redis使用了IO多路复用技术做到一个线程可以处理很多个请求来保证高性能。

　　Redis的主从复制

　　1在Slave启动并连接到Master之后，它将主动发送一个SYNC命令给Master。2 Master在收到SYNC命令之后，将执行BGSAVE命令执行后台存盘进程(rdb快照), 同时收集所有接收到的修改数据集的命令即写命令到缓冲区，在后台存盘进程执行完毕后，Master将传送整个数据库文件到Slave。3 Slave在接收到数据库文件数据之后，将自身内存清空，加载rdb文件到内存中完成一次完全同步。4 接着，Master继续将所有已经收集到缓冲区的修改命令，和新的修改命令依次传送给Slaves 5 Slave将在本地执行这些数据修改命令，从而达到最终的数据同步 6 之后Master和Slave之间会不断通过异步方式进行命令的同步，从而保证数据的实时同步 7 如果Master和Slave之间的链接出现断连现象，Slave可以自动重连Master，但是在重新连接成功之后：2.8之前的redis将进行一次完全同步

　　Redis的部分复制过程

　　部分同步工作原理如下：1)：Master为被发送的复制流创建一个内存缓冲区(in-memory backlog)，记录最近发送的复制流命令 2)：Master和Slave之间都记录一个复制偏移量(replication offset)和当前Master ID(Master run id) 3)：当出现网络断开，Slave会重新连接，并且向Master请求继续执行原来的复制进程 4)：如果Slave中断网前的MasterID和当前要连的MasterID相同，并且从断开时到当前时刻Slave记录的偏移量所指定的数据仍然保存在Master的复制流缓冲区里面，则Master会向Slave发送缺失的那部分数据，Slave执行后复制工作可以继续执行。5)：否则Slave就执行完整重同步操作

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