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技术岗 · 分类:后端 · 企业:百度
9 道 · 点击进入查看参考答案
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对于 RabbitMQ 的使用
结论:RabbitMQ是基于AMQP的消息队列,用于异步解耦、削峰填谷。核心使用要点:1. 核心模型:生产者发消息到交换机,交换机按路由规则投递到队列,消费者订阅队列;2. 交换机类型:direct(精确匹配)、topi…
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简单
后端
为什么用 gRPC?
结论:gRPC高性能跨语言RPC框架,基于HTTP/2与Protobuf,适合微服务。要点:Protobuf二进制序列化体积小解析快;HTTP/2多路复用降低延迟;proto强契约自动生成代码;支持流式与认证。对比RES…
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分布式锁逻辑,底层原理
结论:分布式锁逻辑是保证分布式系统互斥访问共享资源,底层依赖外部存储。核心逻辑:1. 加锁:Redis用SET key uniqueVal NX PX 30000,成功即获锁;Zookeeper建临时有序节点,序号最小获…
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中等
后端
分布式一致性是什么?
结论:分布式一致性指系统中多节点对数据状态达成共识。要点:1. 一致性模型:强一致(线性一致)、顺序一致、最终一致;2. CAP定理:分区下只能选AP或CP;3. 共识算法:Paxos/Raft选主和日志复制,需多数派确…
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生产者-消息队列-消费者的瓶颈及消息积压问题
结论:瓶颈多在消费者处理慢或IO限制;消息积压因生产速率大于消费速率。要点:瓶颈定位监控队列积压量与消费耗时;消费者瓶颈常因单线程、慢SQL、外部调用阻塞;解决积压:水平扩容消费者实例、提高批量拉取大小与并发、优化消费逻…
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微服务注册与发现以及健康检查
结论:依赖注册中心实现服务自动注册与发现,并通过心跳或探针做健康检查剔除故障节点。核心机制:1. 服务注册:实例启动上报IP、端口、服务名到注册中心(如Nacos);2. 服务发现:消费者拉取或订阅列表,客户端负载均衡调…
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为什么 Caffeine 做一级缓存,Redis 做二级缓存?
结论:Caffeine作一级本地缓存极致低延迟,Redis作二级分布式缓存保证共享与容量,多级缓存兼顾性能与一致性。原理:1. Caffeine基于Java堆内存,访问纳秒级,使用W-TinyLFU淘汰策略命中率高,但仅…
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抖音消息推送架构设计讨论
结论:消息推送架构需支持海量用户实时分发,核心为长连接网关+消息队列解耦。设计要点:1.客户端与接入层维持TCP/WebSocket长连接,心跳保活;2.业务侧产生消息写入Kafka,按用户ID哈希分片;3.推送服务消费…
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困难
后端
介绍一下raft协议
结论:Raft是分布式共识算法,用于多节点间复制日志并保持一致,角色分Leader、Follower、Candidate。原理:1)选举:节点随机超时变为候选者,获多数票成Leader,任期term递增;2)日志复制:L…
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