前言
回顧這一年，我的付出終歸是沒有白費的！很快，今天是2021年了，激烈的金三銀四已經沒有多少日子就有上場了！是以今天，我挑選了“美團+位元組+騰訊”等三家的一二三面問題，在此篇文章裡做一個分享，希望看到的朋友可以做一個面試參考，并可自行測挑戰一下你能走到哪一面，期待你的表現~
微服務的發展
微服務倡導将複雜的單體應用拆分為若幹個功能簡單、松耦合的服務，這樣可以降低開發難度、增強擴充性、便于靈活開發。目前被越來越多的開發者推崇，很多網際網路行業巨頭、開源社群等都開始了微服務的讨論和實踐。
微服務落地存在的問題
雖然微服務現在如火如荼，但對其實踐其實仍處于探索階段。很多中小型網際網路公司，鑒于經驗、技術實力等問題，微服務落地比較困難。
如著名架構師Chris Richardson所言，目前存在的主要困難有如下幾方面：
- 單體應用拆分為分布式系統後，程序間的通訊機制和故障處理措施變的更加複雜。
- 系統微服務化後，一個看似簡單的功能，内部可能需要調用多個服務并操作多個資料庫實作，服務調用的分布式事務問題變的非常突出。
- 微服務數量衆多，其測試、部署、監控等都變的更加困難。
随着RPC架構的成熟，第一個問題已經逐漸得到解決。例如springcloud可以非常好的支援restful調用，dubbo可以支援多種通訊協定。關注公衆号碼猿技術專欄擷取更多面試資源。
對于第三個問題，随着docker、devops技術的發展以及各公有雲paas平台自動化運維工具的推出，微服務的測試、部署與運維會變得越來越容易。
而對于第二個問題，現在還沒有通用方案很好的解決微服務産生的事務問題。分布式事務已經成為微服務落地最大的阻礙，也是最具挑戰性的一個技術難題。
ACID
- 原子性（Atomicity）: 一個事務的所有系列操作步驟被看成是一個動作，所有的步驟要麼全部完成要麼一個也不會完成，如果事務過程中任何一點失敗，将要被改變的資料庫記錄就不會被真正被改變。
- 一緻性（Consistency）: 資料庫的限制 級聯和觸發機制Trigger都必須滿足事務的一緻性。也就是說，通過各種途徑包括外鍵限制等任何寫入資料庫的資料都是有效的，不能發生表與表之間存在外鍵限制，但是有資料卻違背這種限制性。所有改變資料庫資料的動作事務必須完成，沒有事務會建立一個無效資料狀态，這是不同于CAP理論的一緻性"consistency".
- 隔離性（Isolation）: 主要用于實作并發控制, 隔離能夠確定并發執行的事務能夠順序一個接一個執行，通過隔離，一個未完成事務不會影響另外一個未完成事務。
- 持久性（Durability）: 一旦一個事務被送出，它應該持久儲存，不會因為和其他操作沖突而取消這個事務。很多人認為這意味着事務是持久在磁盤上，但是規範沒有特别定義這點。
一緻性理論
分布式事務的目的是保障分庫資料一緻性，而跨庫事務會遇到各種不可控制的問題，如個别節點永久性當機，像單機事務一樣的 ACID 是無法奢望的。
另外，業界著名的 CAP 理論也告訴我們，對分布式系統，需要将資料一緻性和系統可用性、分區容忍性放在天平上一起考慮。
兩階段送出協定(簡稱2PC)是實作分布式事務較為經典的方案，但 2PC 的可擴充性很差，在分布式架構下應用代價較大，eBay 架構師 Dan Pritchett 提出了 BASE 理論，用于解決大規模分布式系統下的資料一緻性問題。關注公衆号碼猿技術專欄擷取更多面試資源。
BASE 理論告訴我們：可以通過放棄系統在每個時刻的強一緻性來換取系統的可擴充性。
CAP 理論
在分布式系統中，一緻性(Consistency)、可用性(Availability)和分區容忍性(Partition Tolerance)3 個要素最多隻能同時滿足兩個，不可兼得。其中，分區容忍性又是不可或缺的。
- 一緻性：分布式環境下，多個節點的資料是否強一緻。
- 可用性：分布式服務能一直保證可用狀态。當使用者發出一個請求後，服務能在有限時間内傳回結果。
- 分區容忍性：特指對網絡分區的容忍性。
舉例：Cassandra、Dynamo 等，預設優先選擇 AP，弱化 C;HBase、MongoDB 等，預設優先選擇 CP，弱化 A。
BASE 理論
核心思想：
- 基本可用( Basically Available)：指分布式系統在出現故障時，允許損失部分的可用性來保證核心可用；
- 軟狀态( Soft state)：指允許分布式系統存在中間狀态，該中間狀态不會影響到系統的整體可用性；
- 最終一緻性( Eventual consistency)：指分布式系統中的所有副本資料經過一定時間後，最終能夠達到一緻的狀态；
- 原子性（A）與持久性（D）必須根本保障；
- 為了可用性、性能與降級服務的需要，隻有降低一緻性( C ) 與 隔離性( I ) 的要求；
- 酸堿平衡(ACID-BASE Balance)；
BASE 是對 CAP 中 AP 的一個擴充
一緻性模型
資料的一緻性模型可以分成以下三類：
- 強一緻性：資料更新成功後，任意時刻所有副本中的資料都是一緻的，一般采用同步的方式實作。
- 弱一緻性：資料更新成功後，系統不承諾立即可以讀到最新寫入的值，也不承諾具體多久之後可以讀到。
- 最終一緻性：弱一緻性的一種形式，資料更新成功後，系統不承諾立即可以傳回最新寫入的值，但是保證最終會傳回上一次更新操作的值。
分布式系統資料的強一緻性、弱一緻性和最終一緻性可以通過 Quorum NRW 算法分析。
本地事務
- 在單個資料庫的本地并且限制在單個程序内的事務
- 本地事務不涉及多個資料來源
分布式事務典型方案
- 兩階段送出（2PC, Two Phase Commit）方案；
- 本地消息表 （eBay 事件隊列方案）；
- TCC 補償模式；
分類：
- 兩階段型
- 補償型
- 異步確定型
- 最大努力通知型
服務模式：
- 可查詢操作
- 幂等操作
- TCC操作
- 可補償操作
難道這樣就夠了嗎？不，遠遠不夠！
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