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今天被一个架构师面了
阅读量:4293 次
发布时间:2019-05-27

本文共 1454 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

折戟沉沙铁未销 2017-09-10 21:45

1. 上来就问读过什么框架源码

说实话,没读过什么框架源码,这个以后要研究下了

2. 用过什么设计模式

我说了十来个

3. Redis有哪些数据类型

这个问的有点小二科了

4. 设计一个连接池

估计是问你设计能力

5. 分布式事务更好的解决方案是什么

  • 两阶段提交中的第二阶段, 协调者需要等待所有参与者发出yes请求,或者一个参与者发出no请求后,才能执行提交或者中断操作。这会造成长时间同时锁住多个资源,造成性能瓶颈,如果参与者有一个耗时长的操作,性能损耗会更明显。

  • 实现复杂,不利于系统的扩展,不推荐。

TCC (Try-Confirm-Cancle)

TCC,是基于补偿型事务的AP系统的一种实现,具有最终一致性。

对比与前面提到的两阶段提交法, 有两大优势:

  • TCC能够对分布式事务中的各个资源进行分别锁定,分别提交与释放,例如,假设有AB两个操作,假设A操作耗时短,那么A就能较快的完成自身的try-confirm-cancel流程,释放资源,无需等待B操作。如果事后出现问题, 追加执行补偿性事务即可。

  • TCC是绑定在各个子业务上的(除了cancle中的全局回滚操作),也就是各服务之间可以在一定程度上”异步并行”执行。

适用场景

  • 严格一致性

  • 执行时间短

  • 实时性要求高

举例:红包、收付款业务。

异步确保型

通过将一系列同步的事务操作变为基于消息执行的异步操作, 避免了分布式事务中的同步阻塞操作的影响。

需要额外说明的一点,就是事务消息投递到MQ订阅方后,并不一定能够成功执行。需要MQ订阅方主动给予消费反馈(ack):

  • 如果MQ订阅方执行远程事务成功,则给予消费成功的ack,那么MQ Server可以安全将事务消息移除;

  • 如果执行失败,MQ Server需要对消息重新投递,直至消费成功。

注意事项

  • 消息中间件在系统中扮演一个重要的角色,所有的事务消息都需要通过它来传达,所以消息中间件也需要支持 HAC 来确保事务消息不丢失。

  • 根据业务逻辑的具体实现不同,还可能需要对消息中间件增加消息不重复,不乱序等其它要求。

适用场景

  • 执行周期较长

  • 实时性要求不高

例如:

  • 跨行转账/汇款业务(两个服务分别在不同的银行中)

  • 退货/退款业务

  • 财务,账单统计业务(先发送到消息中间件, 然后进行批量记账)

最大努力通知型

这是分布式事务中要求最低的一种,也可以通过消息中间件实现,与前面异步确保型操作不同的一点是,在消息由MQ Server投递到消费者之后,允许在达到最大重试次数之后正常结束事务。

适用场景

交易结果消息的通知等。

出处:http://blog.csdn.net/hxpjava1/article/details/77841791

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