面经记录【面试准备】

news2024/11/18 23:26:08

面经记录【面试准备】

前言
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面经
- 【Java每日一题】Http协议和RPC协议有什么区别？
- 【Java每日一题】什么是微服务，说一下你对微服务的理解
- Java面试题：应用的线程数应该设置成多少
- 【Java面试】说一下HashMap的put方法
- 字节二面：MySQL中1000万条数据你是怎么查询的？查询非常慢如何优化？
- 京东二面：SpringBoot可以同时处理多少请求？直接就愣住了。。
- 自从掌握了这10个Lambda表达式，Java开发效率直线飙升！
- 腾讯二面：MySQL加索引的时候到底会不会锁表？傻傻分不清。。
- 12张表244个字段还要聚合你让我优化？
- 【Java面试】说说进程间的通信
- 【Java每日一题】说说你对Spring MVC的理解？
- 【Java每日一题】Kafka如何保证消息不丢失的？
- java面试题：什么是TCP的粘包拆包，如何解决
- 【Java面试】说说一条更新语句的执行过程
- 【Java面试】Spring如何解决循环依赖问题的？
最后

前言

2023-9-13 16:27:52

公开发布于
2024-5-21 13:18:55

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面经

【Java每日一题】Http协议和RPC协议有什么区别？

【Java每日一题】什么是微服务，说一下你对微服务的理解

Java面试题：应用的线程数应该设置成多少

【Java面试】说一下HashMap的put方法

字节二面：MySQL中1000万条数据你是怎么查询的？查询非常慢如何优化？

京东二面：SpringBoot可以同时处理多少请求？直接就愣住了。。

自从掌握了这10个Lambda表达式，Java开发效率直线飙升！

腾讯二面：MySQL加索引的时候到底会不会锁表？傻傻分不清。。

12张表244个字段还要聚合你让我优化？

【Java面试】说说进程间的通信

【Java每日一题】说说你对Spring MVC的理解？

【Java每日一题】Kafka如何保证消息不丢失的？

Kafka是一个用来实现异步消息通讯的一个中间件
它的整个架构是由Producer、Consumer和Broker组成
所以对于Kafka如何保证消息不丢失的这个问题，可以从三个方面考虑和实现

首先是Producer端，确保消息能够到达Broker端，并且实现消息的存储
在这个层面上有可能会出现网络问题，导致消息发送失败，
所以能针对Producer端可以通过两种方法来避免消息的丢失

第一个，Producer默认是异步发送消息的，那么这种情况下要确保消息是发送成功的
那么这里面有两个方法
1把异步发送改成同步发送,这样producer就能实时知道消息发送的结果
2添加异步回调函数来监听消息发送的结果。如果发送失败。可以在回调中重试

第二个，Producer本事提供一个重试参数，叫retries，
如果因为网络问题或者Broker端故障导致发送失败，那么Producer会自动重试

然后是Broker端，Broker端需要确保Producer发送过来消息是不会丢失的，也就是说只要去把这个消息持久化到磁盘就可以了
但是Kafka为了提升性能采用了异步批量刷盘的实现机制，也就是说，按照一定的消息量和时间间隔去刷盘
而最终刷新到磁盘这个动作，是由操作系统来调度的，所以如果在刷盘之前系统崩溃了，就会导致数据的丢失

Kafka并没有提供同步刷盘的一个实现机制，所以针对这个问题
需要通过Partition的副本机制和acks机制来解决

我简单说一下Partition副本机制,它是针对每个数据分区的高可用策略

每个Partition副本集，会包含唯一的一个Leader和多个Follower
Leader专门处理事务类型的请求，而Follower负责同步Leader的数据

那么在这样一个机制的基础上呢，Kafka提供了一个acks的参数，
Producer可以去设置acks参数，去结合Broker的副本机制来共同保证数据的可靠性
acks这个参数的值呢有几个选择
第一个是acks=0，表示Producer不需要等待Broker的响应，就认为消息就发送成功了，那么这种情况下会存在消息丢失
第二个是acks=1，表示Broker中的Leader Partition,受到消息之后，不等待其他的Follower Partition的同步,就给Producer返回了一个确认。这种情况下，假设Leader Partition挂了，就会存在数据丢失，
第二个是acks=-1，表示Broker中的Leader Partition,受到消息之后，并且等待ISR列表中的所有Follower同步完成，在去给Producer返回了一个确认。这样的一个配置是可以保证数据的一个可靠性的。

最后，就是Consumer端，必须要能够消费的这个消息，
实际上我认为，只要Producer和Broker端的消息可靠性得到保障，那么消费端是不太可能出现消息无法消费的问题的。除非是Consumer没有消费完这个消息，就已经提交了这样offset。但是即便是出现这样一个情况，我们也可以通过重新调整offset的值，来实现重新消费

以上就是我对于这个问题的理解。