dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略呢？
面试题dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略呢？
面试官心理分析继续深问吧，这些都是用 dubbo 必须知道的一些东西，你得知道基本原理，知道序列化是什么协议，还得知道具体用 dubbo 的时候，如何负载均衡，如何高可用，如何动态代理。
说白了，就是看你对 dubbo 熟悉不熟悉：
dubbo 工作原理：服务注册、注册中心、消费者、代理通信、负载均衡；
网络通信、序列化：dubbo 协议、长连接、NIO、hessian 序列化协议；
负载均衡策略、集群容错策略、动态代理策略：dubbo 跑起来的时候一些功能是如何运转的？怎么做负载均衡？怎么做集群容错？怎么生成动态代理？
dubbo SPI 机制：你了解不了解 dubbo 的 SPI 机制？如何基于 SPI 机制对 dubbo 进行扩展？
面试题剖析dubbo 负载均衡策略random loadbalance默认情况下，dubbo 是 random load balance ，即随机调用实现负载均衡，可以对 provider 不同实例设置不同的权重，会按照权重来负载均衡，权重越大分配流量越高，一般就用这个默认的 ...
说一下的 dubbo 的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？说说一次 rpc 请求的流程？
面试题说一下的 dubbo 的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？说说一次 rpc 请求的流程？
面试官心理分析MQ、ES、Redis、Dubbo，上来先问你一些思考性的问题、原理，比如 kafka 高可用架构原理、es 分布式架构原理、redis 线程模型原理、Dubbo 工作原理；之后就是生产环境里可能会碰到的一些问题，因为每种技术引入之后生产环境都可能会碰到一些问题；再来点综合的，就是系统设计，比如让你设计一个 MQ、设计一个搜索引擎、设计一个缓存、设计一个 rpc 框架等等。
那既然开始聊分布式系统了，自然重点先聊聊 dubbo 了，毕竟 dubbo 是目前事实上大部分公司的分布式系统的 rpc 框架标准，基于 dubbo 也可以构建一整套的微服务架构。但是需要自己大量开发。
当然去年开始 spring cloud 非常火，现在大量的公司开始转向 spring cloud 了，spring cloud 人家毕竟是微服务架构的全家桶式的这么一个东西。但是因为很多公司还在用 dubbo，所以 dubbo 肯定会是目前面试的重点，何况人家 dubbo 现在重启开源社区维护了，捐献给 ...
如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？
面试题如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？
面试官心理分析说实话，就这问题，其实就跟问你如何自己设计一个 MQ 一样的道理，就考两个：
你有没有对某个 rpc 框架原理有非常深入的理解。
你能不能从整体上来思考一下，如何设计一个 rpc 框架，考考你的系统设计能力。
面试题剖析其实问到你这问题，你起码不能认怂，因为是知识的扫盲，那我不可能给你深入讲解什么 kafka 源码剖析，dubbo 源码剖析，何况我就算讲了，你要真的消化理解和吸收，起码个把月以后了。
所以我给大家一个建议，遇到这类问题，起码从你了解的类似框架的原理入手，自己说说参照 dubbo 的原理，你来设计一下，举个例子，dubbo 不是有那么多分层么？而且每个分层是干啥的，你大概是不是知道？那就按照这个思路大致说一下吧，起码你不能懵逼，要比那些上来就懵，啥也说不出来的人要好一些。
举个栗子，我给大家说个最简单的回答思路：
上来你的服务就得去注册中心注册吧，你是不是得有个注册中心，保留各个服务的信息，可以用 zookeeper 来做，对吧。
然后你的消费者需要去注册中心拿对应的服务信息吧，对吧，而且每个 ...
dubbo 支持哪些通信协议？支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB 的效率是最高的？
面试题dubbo 支持哪些通信协议？支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB 的效率是最高的？
面试官心理分析上一个问题，说说 dubbo 的基本工作原理，那是你必须知道的，至少要知道 dubbo 分成哪些层，然后平时怎么发起 rpc 请求的，注册、发现、调用，这些是基本的。
接着就可以针对底层进行深入的问问了，比如第一步就可以先问问序列化协议这块，就是平时 RPC 的时候怎么走的？
面试题剖析序列化，就是把数据结构或者是一些对象，转换为二进制串的过程，而反序列化是将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。
dubbo 支持不同的通信协议
dubbo 协议
默认就是走 dubbo 协议，单一长连接，进行的是 NIO 异步通信，基于 hessian 作为序列化协议。使用的场景是：传输数据量小（每次请求在 100kb 以内），但是并发量很高。
为了要支持高并发场景，一般是服务提供者就几台机器，但是服务消费者有上百台，可能每天调用量达到上亿次！此时用长连接是最合适的，就是跟每个服务消费者维持一个长连接就可以，可能总共就 100 ...
分布式服务接口请求的顺序性如何保证？
面试题分布式服务接口请求的顺序性如何保证？
面试官心理分析其实分布式系统接口的调用顺序，也是个问题，一般来说是不用保证顺序的。但是有时候可能确实是需要严格的顺序保证。给大家举个例子，你服务 A 调用服务 B，先插入再删除。好，结果俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢了一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；结果这个时候插入请求过来了，好，数据插入进去了，那就尴尬了。
本来应该是 “先插入 -> 再删除”，这条数据应该没了，结果现在 “先删除 -> 再插入”，数据还存在，最后你死都想不明白是怎么回事。
所以这都是分布式系统一些很常见的问题。
面试题剖析首先，一般来说，个人建议是，你们从业务逻辑上设计的这个系统最好是不需要这种顺序性的保证，因为一旦引入顺序性保障，比如使用分布式锁，会导致系统复杂度上升，而且会带来效率低下，热点数据压力过大等问题。
下面我给个我们用过的方案吧，简单来说，首先你得用 dubbo 的一致性 hash 负载均衡策略，将比如某一个订单 id 对应的请求都给分发到某个机器上去，接着就是在那个机器上，因为可能还是多 ...
分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？
面试题分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？
面试官心理分析只要聊到你做了分布式系统，必问分布式事务，你对分布式事务一无所知的话，确实会很坑，你起码得知道有哪些方案，一般怎么来做，每个方案的优缺点是什么。
现在面试，分布式系统成了标配，而分布式系统带来的分布式事务也成了标配了。因为你做系统肯定要用事务吧，如果是分布式系统，肯定要用分布式事务吧。先不说你搞过没有，起码你得明白有哪几种方案，每种方案可能有啥坑？比如 TCC 方案的网络问题、XA 方案的一致性问题。
面试题剖析分布式事务的实现主要有以下 5 种方案：
XA 方案
TCC 方案
本地消息表
可靠消息最终一致性方案
最大努力通知方案
两阶段提交方案/XA方案所谓的 XA 方案，即：两阶段提交，有一个事务管理器的概念，负责协调多个数据库（资源管理器）的事务，事务管理器先问问各个数据库你准备好了吗？如果每个数据库都回复 ok，那么就正式提交事务，在各个数据库上执行操作；如果任何其中一个数据库回答不 ok，那么就回滚事务。
这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库 ...
一般实现分布式锁都有哪些方式？使用 redis 如何设计分布式锁？使用 zk 来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
面试题一般实现分布式锁都有哪些方式？使用 redis 如何设计分布式锁？使用 zk 来设计分布式锁可以吗？这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？
面试官心理分析其实一般问问题，都是这么问的，先问问你 zk，然后其实是要过渡到 zk 相关的一些问题里去，比如分布式锁。因为在分布式系统开发中，分布式锁的使用场景还是很常见的。
面试题剖析redis 分布式锁官方叫做 RedLock 算法，是 redis 官方支持的分布式锁算法。
这个分布式锁有 3 个重要的考量点：
互斥（只能有一个客户端获取锁）
不能死锁
容错（只要大部分 redis 节点创建了这把锁就可以）
redis 最普通的分布式锁第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里使用 setnx 命令创建一个 key，这样就算加锁。
1SET resource_name my_random_value NX PX 30000
执行这个命令就 ok。
NX：表示只有 key 不存在的时候才会设置成功。（如果此时 redis 中存在这个 key，那么设置失败，返回 nil）
PX 30000：意思是 30s 后锁自动释放。别人创 ...
集群部署时的分布式 session 如何实现？
面试题集群部署时的分布式 session 如何实现？
面试官心理分析面试官问了你一堆 dubbo 是怎么玩儿的，你会玩儿 dubbo 就可以把单块系统弄成分布式系统，然后分布式之后接踵而来的就是一堆问题，最大的问题就是分布式事务、接口幂等性、分布式锁，还有最后一个就是分布式 session。
当然了，分布式系统中的问题何止这么一点，非常之多，复杂度很高，这里只是说一下常见的几个问题，也是面试的时候常问的几个。
面试题剖析session 是啥？浏览器有个 cookie，在一段时间内这个 cookie 都存在，然后每次发请求过来都带上一个特殊的 jsessionid cookie，就根据这个东西，在服务端可以维护一个对应的 session 域，里面可以放点数据。
一般的话只要你没关掉浏览器，cookie 还在，那么对应的那个 session 就在，但是如果 cookie 没了，session 也就没了。常见于什么购物车之类的东西，还有登录状态保存之类的。
这个不多说了，懂 Java 的都该知道这个。
单块系统的时候这么玩儿 session 没问题，但是你要是分布式系统呢，那么多的服务，se ...
分布式系统面试连环炮
分布式系统面试连环炮有一些同学，之前呢主要是做传统行业，或者外包项目，一直是在那种小的公司，技术一直都搞的比较简单。他们有共同的一个问题，就是都没怎么搞过分布式系统，现在互联网公司，一般都是做分布式的系统，大家都不是做底层的分布式系统、分布式存储系统 hadoop hdfs、分布式计算系统 hadoop mapreduce / spark、分布式流式计算系统 storm。
分布式业务系统，就是把原来用 Java 开发的一个大块系统，给拆分成多个子系统，多个子系统之间互相调用，形成一个大系统的整体。假设原来你做了一个 OA 系统，里面包含了权限模块、员工模块、请假模块、财务模块，一个工程，里面包含了一堆模块，模块与模块之间会互相去调用，1 台机器部署。现在如果你把这个系统给拆开，权限系统、员工系统、请假系统、财务系统 4 个系统，4 个工程，分别在 4 台机器上部署。一个请求过来，完成这个请求，这个员工系统，调用权限系统，调用请假系统，调用财务系统，4 个系统分别完成了一部分的事情，最后 4 个系统都干完了以后，才认为是这个请求已经完成了。
近几年开始兴起和流行 Sprin ...
分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？
面试题分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？
面试官心理分析从这个问题开始，面试官就已经进入了实际的生产问题的面试了。
一个分布式系统中的某个接口，该如何保证幂等性？这个事儿其实是你做分布式系统的时候必须要考虑的一个生产环境的技术问题。啥意思呢？
你看，假如你有个服务提供一些接口供外部调用，这个服务部署在了 5 台机器上，接着有个接口就是付款接口。然后人家用户在前端上操作的时候，不知道为啥，总之就是一个订单不小心发起了两次支付请求，然后这俩请求分散在了这个服务部署的不同的机器上，好了，结果一个订单扣款扣两次。
或者是订单系统调用支付系统进行支付，结果不小心因为网络超时了，然后订单系统走了前面我们看到的那个重试机制，咔嚓给你重试了一把，好，支付系统收到一个支付请求两次，而且因为负载均衡算法落在了不同的机器上，尴尬了。。。
所以你肯定得知道这事儿，否则你做出来的分布式系统恐怕容易埋坑。
面试题剖析这个不是技术问题，这个没有通用的一个方法，这个应该结合业务来保证幂等性。
所谓幂等性，就是说一个接口，多次发起同一个请求，你这个接口得保证结果是准确的，比如不能多扣款、不能多插入一条 ...
