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如何找出爬取网站的来源IP呢?

沈芏 2024-11-18 阅读 6

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文章目录

22|消息队列:消息队列可以用来解决什么问题?

  1. 你用过消息队列吗?主要用来解决什么问题?异步、削峰和解耦你能各举一个例子吗?
  2. 你用的是哪个消息队列?为什么使用它而不用别的消息队列?
  3. 为什么你一定要用消息队列?不用行不行?不用有什么缺点?
  4. 在对接多个下游的时候,直接用 RPC 调用行不行?为什么?
  5. 为什么说使用消息队列可以提高性能?
  6. 为什么说使用消息队列可以提高扩展性?
  7. 为什么说使用消息队列可以提高可用性?
  8. 为什么秒杀场景中经常用消息队列?怎么用的?
  9. 订单超时取消可以怎么实现?
  10. 你了解事件驱动吗?
  11. 什么是 SAGA 事务?怎么利用事件驱动来设计一个 SAGA 事务框架?

1. 你用过消息队列吗?主要用来解决什么问题?异步、削峰和解耦你能各举一个例子吗?

  • 异步:将非关键任务异步处理。例如在电商平台中,用户下单后,需要发送订单确认短信,此类操作可以异步处理而不影响订单的主流程。
  • 削峰:在高并发场景下,可以通过消息队列实现削峰填谷。例如秒杀活动期间,用户请求集中涌入,消息队列可以将请求排队,逐步发送给下游服务,避免服务崩溃。
  • 解耦:实现不同系统间的解耦。比如,订单服务和库存服务之间通过消息队列传递信息,而不直接依赖。这样即使库存服务出现问题,订单服务依旧可以正常下单,将库存信息异步更新。

2. 你用的是哪个消息队列?为什么使用它而不用别的消息队列?

常见的消息队列有 RabbitMQKafkaActiveMQRocketMQ 等。选择消息队列通常取决于需求:

  • RabbitMQ:适合复杂的路由和消息确认机制。
  • Kafka:擅长处理高吞吐量的数据流,适用于日志和流数据处理。
  • RocketMQ:高性能、低延迟,且支持事务消息,适合金融等场景。

3. 为什么你一定要用消息队列?不用行不行?不用有什么缺点?

消息队列的使用并不是必需的,但它能显著改善系统的性能、可用性和扩展性。
不用消息队列会导致:

  • 耦合度高:服务之间紧密耦合,单个服务的变化会影响整个系统。
  • 性能受限:系统无法削峰,短时间内大量请求会压垮服务。
  • 扩展困难:无法轻松地增加或减少系统模块。

4. 在对接多个下游的时候,直接用 RPC 调用行不行?为什么?

直接用 RPC 调用多个下游服务可以实现,但会引入以下问题:

  • 并发压力大:多服务依赖会增加系统复杂度。
  • 性能受限:如果下游服务响应慢,会导致整体调用时间变长。
  • 失败影响大:下游任一服务不可用,都会影响整体流程。

消息队列可以将调用解耦,各个下游服务根据自己的处理能力消费消息,从而减少影响。

5. 为什么说使用消息队列可以提高性能?

消息队列提供异步处理,避免主服务等待耗时的操作,且通过异步削峰填谷处理高并发请求,从而提高整体系统性能。

6. 为什么说使用消息队列可以提高扩展性?

消息队列允许各个系统模块独立扩展,而不需要改变其他模块的实现。比如,增加新的消费者或调整消费者数量,可以应对不断变化的业务需求。

7. 为什么说使用消息队列可以提高可用性?

使用消息队列,即使下游服务短时间内不可用,消息依然可以被保存在队列中。当下游服务恢复时,消息可以被继续消费,确保数据不丢失,提高系统的可靠性。

8. 为什么秒杀场景中经常用消息队列?怎么用的?

在秒杀场景中,消息队列用于削峰填谷。用户的秒杀请求进入消息队列,按顺序排队处理,从而避免流量高峰直接冲击数据库和业务服务,防止系统崩溃。可以设置消费者按一定速度读取消息来进行库存判断和订单创建。

9. 订单超时取消可以怎么实现?

可以使用延迟消息队列来实现订单超时取消。例如,当订单创建后,消息队列中的延迟消息在一段时间后触发检查,如果订单仍未支付,则自动取消订单。

10. 你了解事件驱动吗?

事件驱动是一种异步编程模式,事件发生时触发处理。消息队列是事件驱动的重要组成,可以在不同服务间传递事件,实现解耦和异步处理。

11. 什么是 SAGA 事务?怎么利用事件驱动来设计一个 SAGA 事务框架?

SAGA 事务是一种分布式事务管理模式,分为一系列的子事务,每个子事务要么成功要么补偿。
设计 SAGA 事务框架:可以使用事件驱动的方式,每个子事务完成时,通过消息队列通知下一个事务开始执行。如某子事务失败,发布回滚事件,按逆序触发补偿操作。这样,确保在分布式环境中保持数据一致性。

23|延迟消息:怎么在 Kafka 上支持延迟消息?

  1. 什么是延迟消息?你有没有用过?可以用来解决什么问题?
  2. Kafka 支不支持延迟消息?为什么 Kafka 不支持?
  3. RabbitMQ 支不支持延迟消息?怎么支持的?
  4. RabbitMQ 的延迟消息解决方案有什么缺点?让你来改进,你会怎么办?
  5. 什么是死信队列?什么是消息 ttl?
  6. 如果要让 Kafka 支持延迟消息你会怎么做?你有几种方案?各有什么优缺点?
  7. 在你的延迟消息队列方案里面,时间有多精确?比如说我希望在 10:00:00 发出来,你能保证这个一定恰好在这个时刻发出来吗?误差有多大?你能进一步提高时间精确性吗?
  8. 在分区设置不同延迟时间的方案里,能不能支持随机延迟时间?
  9. 在分区设置不同延迟时间的方案里,如果要是发生了 rebalance,会有什么后果?
  10. 当你从准备转发消息到业务 topic(biz_topic)的时候失败了,有什么后果?怎么办?
  11. 在你使用 MySQL 支持延迟消息的方案里,你怎么解决性能问题?
  12. 如果要分库分表来解决 MYSQL 的性能问题,你会怎么分库分表?是分库还是分表?
  13. 如果要是不同业务 topic 的并发量有区别,你分库分表怎么解决这种负载不均匀的问题?
  14. 如果延迟消息还要求有序性,该怎么办?
  15. 如果你已经将消息转发到了 biz_topic 上,但是更新数据库状态失败了怎么办?
  16. 除了用 MySQL,可以考虑用别的中间件来实现延迟消息吗?

1. 什么是延迟消息?你有没有用过?可以用来解决什么问题?

延迟消息是一种在特定延迟时间后再发送给消费者的消息。常见的应用场景有订单超时取消、定时提醒、延迟执行任务等。

2. Kafka 支不支持延迟消息?为什么 Kafka 不支持?

Kafka 不原生支持延迟消息,因为 Kafka 的设计目标是高吞吐量和低延迟,为了保持性能,它采取的是顺序投递即时处理的消息消费模型。

3. RabbitMQ 支不支持延迟消息?怎么支持的?

RabbitMQ 支持延迟消息,通过TTL(消息的生存时间)和死信队列实现。在消息的 TTL 到期后,未消费的消息会进入死信队列,在死信队列中可以设置为延迟消息投递给指定的消费者。

4. RabbitMQ 的延迟消息解决方案有什么缺点?让你来改进,你会怎么办?

RabbitMQ 的 TTL + 死信队列方式有以下缺点:

  • 资源占用高:过多的延迟消息会占用内存。
  • 缺乏精确性:每个消息的精确延迟控制不够。

改进方案可以是利用定时任务检查并消费到期消息,或者增加一个控制消息投递时间的插件,如 RabbitMQ Delayed Message Plugin。

5. 什么是死信队列?什么是消息 TTL?

  • 死信队列:消息在原队列因超时、被拒绝或超出重试次数等情况转发到的特殊队列。
  • 消息 TTL:消息的存活时间,到达 TTL 后,未被消费的消息将被移至死信队列或丢弃。

6. 如果要让 Kafka 支持延迟消息你会怎么做?你有几种方案?各有什么优缺点?

在 Kafka 中实现延迟消息,可以考虑以下几种方案:

方法一:分区延迟

在多个分区中设置不同的延迟等级,消费端控制不同分区的消息投递时间。

  • 优点:简单实现。
  • 缺点:延迟精度有限,不适合需要精确延迟的场景。
方法二:延迟轮询

消费者定期轮询,过滤超过设定延迟时间的消息进行消费。

  • 优点:延迟控制较精确。
  • 缺点:高频轮询可能影响性能。
方法三:借助 Redis/Zookeeper 等存储

将需要延迟的消息存入 Redis,记录到期时间,利用定时任务检查并投递。

  • 优点:适合高精度控制。
  • 缺点:实现复杂,增加了外部依赖。

7. 在你的延迟消息队列方案里面,时间有多精确?比如说我希望在 10:00:00 发出来,你能保证这个一定恰好在这个时刻发出来吗?误差有多大?你能进一步提高时间精确性吗?

延迟消息的精确度取决于轮询频率。一般来说,误差在秒级别,如果需要更高精度,可以通过增加轮询频率、调优消费间隔来控制。

8. 在分区设置不同延迟时间的方案里,能不能支持随机延迟时间?

无法支持完全的随机延迟时间。分区延迟方案的延迟是按固定时间段分配的,随机延迟可以考虑在每个分区基础上调整消费时间,但精度有限。

9. 在分区设置不同延迟时间的方案里,如果要是发生了 rebalance,会有什么后果?

发生 rebalance 时,消息分配将重新调整,可能导致消息的延迟被打乱、重复消费或不按时消费的情况。

10. 当你从准备转发消息到业务 topic(biz_topic)的时候失败了,有什么后果?怎么办?

如果失败,消息将丢失。可以通过幂等机制重试策略来保证消息转发的可靠性。也可以利用事务机制,确保消息的转发成功后才提交。

11. 在你使用 MySQL 支持延迟消息的方案里,你怎么解决性能问题?

MySQL 中可以使用分片分表的方式减少表中的数据量,降低单次查询压力,并定期删除已消费的历史记录。索引优化也有助于提高查询效率。

12. 如果要分库分表来解决 MySQL 的性能问题,你会怎么分库分表?是分库还是分表?

可采用分表方式,将延迟任务数据按时间分片,比如按天、小时等分片。对高并发的场景,还可以进行分库处理。

13. 如果要是不同业务 topic 的并发量有区别,你分库分表怎么解决这种负载不均匀的问题?

可以根据不同业务类型分表,合理分配各表的读写比例,保证分库分表后负载均衡。还可以通过动态扩容方式适应不同业务负载。

14. 如果延迟消息还要求有序性,该怎么办?

可采用单一分区实现顺序消费,或者通过队列优先级控制消息消费顺序,确保延迟消息按序处理。

15. 如果你已经将消息转发到了 biz_topic 上,但是更新数据库状态失败了怎么办?

可以使用重试机制,在更新失败后,重新更新状态表。若多次失败,可以进入死信队列,通过人工或补偿任务处理。

16. 除了用 MySQL,可以考虑用别的中间件来实现延迟消息吗?

可以考虑使用 RedisRabbitMQ 等。Redis 的有序集合(zset)可以控制到期时间,RabbitMQ 的 TTL 和死信队列也可以实现延迟消息。

24|消息积压:业务突然增长,导致消息消费不过来怎么办?

  1. 一个分区可以有多个消费者吗?一个消费者可以消费多个分区吗?
  2. 你业务里面的消息有多少个分区?你怎么计算出来的?它能撑住多大的读写压力?
  3. 你遇到过消息积压吗?怎么发现的?为什么会积压?最后怎么解决的?
  4. 为什么会出现消息积压?只要我容量规划好,肯定不会有消息积压,对不对?
  5. 消息积压可以考虑怎么解决?
  6. 增加消费者数量能不能解决消息积压问题?
  7. 能不能通过限制发送者,让他们少发一点来解决消息积压问题?
  8. 现在我发现分区数量不够了,但是运维又不准我增加新的分区,该怎么办?
  9. 异步消费有什么缺陷?
  10. 你怎么解决异步消费的消息丢失问题?你的方案会引起重复消费吗?
  11. 在异步消费一批消息的时候,要是有部分消费失败了,怎么办?要不要提交?

1. 一个分区可以有多个消费者吗?一个消费者可以消费多个

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