笔记展示

场景题

2025/5/20 面试

好的，我将基于您提供的场景，给出更具体的场景题，并进行详细展开，包含问题描述、解决方案、技术选型和注意事项。

场景1：海量日志数据导出与导入

问题描述：

公司每天产生大量的用户行为日志（例如点击、浏览、搜索等），数据量达到TB级别。现在需要将这些日志数据定期（例如每天凌晨）导出到文件服务器（例如HDFS、S3），然后从文件服务器下载并导入到数据库（例如ClickHouse、Elasticsearch）中，用于数据分析和报表生成。由于数据量巨大，直接操作数据库会导致性能瓶颈。

解决方案：

  1. 数据导出（ElasticJob）：
    • 任务调度： 使用ElasticJob定时触发导出任务。配置ElasticJob的Cron表达式，例如0 0 0 * * ?表示每天凌晨0点执行。
    • 分片： 将导出任务分成多个分片，每个分片负责导出部分数据。ElasticJob可以自动将任务分发到不同的Worker节点上执行，实现并行导出。
    • 数据源： 连接到存储用户行为日志的数据库（例如MySQL、MongoDB），使用SQL或NoSQL查询语句读取数据。
    • 数据转换： 将读取到的数据转换为特定格式（例如CSV、JSON、Parquet），方便后续导入。
    • 文件上传： 将转换后的数据上传到文件服务器。可以使用HDFS API、S3 API或其他文件服务器提供的API。
  2. 数据导入：
    • 任务调度： 同样使用ElasticJob定时触发导入任务，例如每天凌晨1点执行，确保在导出任务完成后执行。
    • 分片： 将导入任务分成多个分片，每个分片负责导入部分数据。
    • 文件下载： 从文件服务器下载数据文件。
    • 数据转换： 如果需要，将数据文件转换为数据库需要的格式。
    • 批量导入： 使用数据库提供的批量导入功能，例如LOAD DATA INFILE（MySQL）、COPY（PostgreSQL）、Bulk API（Elasticsearch）。
    • 监控： 监控导出和导入任务的执行状态，例如成功率、执行时间、错误日志。

技术选型：

  • 任务调度： ElasticJob（或其他分布式任务调度系统，如XXL-JOB、Apache Airflow）
  • 数据存储：
    • 原始数据：MySQL、MongoDB
    • 文件服务器：HDFS、S3
    • 分析数据库：ClickHouse、Elasticsearch
  • 编程语言： Java
  • 数据格式： CSV、JSON、Parquet

注意事项：

  • 容错性： 导出和导入任务需要考虑容错性。例如，如果某个分片执行失败，需要能够自动重试或跳过。
  • 数据一致性： 确保导出和导入的数据一致性。可以使用checksum或其他校验方法。
  • 性能优化： 优化SQL查询语句、批量导入参数，提高导出和导入速度。
  • 资源管理： 合理分配ElasticJob Worker节点的资源，避免资源争用。
  • 监控告警： 完善监控告警机制，及时发现和处理异常情况。
  • 安全性： 确保数据传输和存储的安全性。

场景2：批量业务配置数据排队等待

问题描述：

某个业务系统需要处理大量的配置数据更新操作，例如批量修改商品价格、批量调整用户权限等。这些操作会涉及到多个模块和数据库更新。由于系统资源有限，如果多个用户同时发起批量操作，会导致大量的排队等待，影响用户体验。

解决方案：

  1. 多进程实例隔离：
    • 启动参数： 在启动应用实例时，通过启动参数（例如-Dbatch.type=price、-Dbatch.type=permission）指定实例处理的业务类型。
    • 路由： 根据业务类型将请求路由到对应的实例。可以使用负载均衡器（例如Nginx、HAProxy）或注册中心（例如Zookeeper、Consul）实现路由。
    • 队列： 为每个实例维护一个独立的队列，用于存储待处理的请求。
    • 消费： 每个实例从自己的队列中取出请求并进行处理。

技术选型：

  • 编程语言： Java (SpringBoot)
  • 进程管理： Docker, Kubernetes
  • 队列： Redis, RabbitMQ, Kafka
  • 负载均衡： Nginx, HAProxy

代码示例(SpringBoot):

@SpringBootApplication
public class BatchApplication implements CommandLineRunner {

    @Value("${batch.type:default}") // 默认值
    private String batchType;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(BatchApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        System.out.println("Batch Application started with batch type: " + batchType);
        //  根据batchType进行不同类型的处理
    }
}

注意事项：

  • 资源隔离： 确保不同类型的实例之间资源隔离，避免互相影响。
  • 队列监控： 监控每个队列的长度，及时发现和处理拥塞情况。
  • 动态调整： 根据业务量动态调整实例数量。
  • 配置管理： 使用配置中心统一管理不同实例的配置。
  • 错误处理： 完善错误处理机制，例如重试、报警。

场景3：Struts2到SpringBoot框架重构

问题描述：

公司遗留系统基于Struts2框架开发，存在配置繁琐、开发效率低、维护成本高等问题。现在需要将部分重要的业务模块迁移到SpringBoot框架，以简化配置、提高开发效率。

解决方案：

  1. 模块拆分： 将Struts2应用拆分成多个独立的模块，逐步迁移。
  2. 代码迁移： 将Action、Interceptor等组件迁移到SpringBoot的Controller、Interceptor中。
  3. 配置简化： 使用SpringBoot的自动配置功能，减少XML配置。
  4. 设计模式优化：
    • 工厂模式： 用于创建不同类型的业务对象。
    • 策略模式： 用于处理不同的业务逻辑。
    • 模板方法模式： 用于定义通用的处理流程。
    • 单例模式： 对于全局使用的对象，使用单例模式。
  5. 测试： 编写单元测试和集成测试，确保迁移后的代码功能正确。

技术选型：

  • 框架： SpringBoot
  • ORM： MyBatis、JPA
  • 构建工具： Maven、Gradle
  • 测试框架： JUnit、Mockito

代码示例 (工厂模式):

// 接口
interface ReportGenerator {
    void generateReport(String data);
}

// 具体实现类
@Component
class ExcelReportGenerator implements ReportGenerator {
    @Override
    public void generateReport(String data) {
        System.out.println("Generating Excel Report: " + data);
    }
}

@Component
class PDFReportGenerator implements ReportGenerator {
    @Override
    public void generateReport(String data) {
        System.out.println("Generating PDF Report: " + data);
    }
}

// 工厂类
@Component
public class ReportGeneratorFactory {

    @Autowired
    private List<ReportGenerator> generators;

    public ReportGenerator getGenerator(String type) {
        for (ReportGenerator generator : generators) {
            if (generator.getClass().getSimpleName().startsWith(type)) {
                return generator;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("Invalid report type: " + type);
    }
}

// 使用
@Autowired
private ReportGeneratorFactory factory;

public void generate(String type, String data) {
    ReportGenerator generator = factory.getGenerator(type);
    generator.generateReport(data);
}

注意事项：

  • 兼容性： 确保新旧代码的兼容性，可以逐步迁移。
  • 数据迁移： 如果涉及到数据迁移，需要 carefully plan and execute data migration.
  • 回滚： 制定详细的回滚计划，以防迁移失败。
  • 性能测试： 迁移后进行性能测试，确保系统性能满足要求。

场景4：异步工单处理

问题描述：

公司内部存在一个工单系统，用于处理各种业务请求，例如报障、申请、咨询等。用户提交工单后，需要经过多个处理环节，例如审核、分配、处理、反馈。如果所有环节都同步执行，会导致用户等待时间过长，影响用户体验。

解决方案：

  1. 消息队列： 使用消息队列（例如RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ）将工单下发到处理系统。
  2. 异步处理： 处理系统从消息队列中取出工单，进行异步处理。
  3. 状态更新： 处理完成后，更新工单状态。
  4. 通知： 通过邮件、短信或其他方式通知用户工单处理进度。

技术选型：

  • 消息队列： RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ
  • 编程语言： Java (SpringBoot)

代码示例 (RabbitMQ):

@Component
public class OrderService {

    @Autowired
    private RabbitTemplate rabbitTemplate;

    @Value("${rabbitmq.exchange}")
    private String exchange;

    @Value("${rabbitmq.routingKey}")
    private String routingKey;

    public void createOrder(Order order) {
        // ... 其他业务逻辑
        rabbitTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey, order);
    }
}

@Component
@RabbitListener(queues = "${rabbitmq.queue}")
public class OrderConsumer {

    @RabbitHandler
    public void processOrder(Order order) {
        System.out.println("Received order: " + order);
        // ... 处理工单
    }
}

注意事项：

  • 消息可靠性： 确保消息的可靠性，避免消息丢失。
  • 消息顺序： 如果需要保证消息的顺序，可以使用顺序消息队列。
  • 幂等性： 处理工单的逻辑需要保证幂等性，避免重复处理。
  • 监控： 监控消息队列的运行状态，例如队列长度、消息积压。

场景5：SQL查询大量数据导致OOM

问题描述：

某个业务系统需要从数据库中查询大量数据，用于数据分析或报表生成。如果一次性加载所有数据到内存中，会导致OOM（Out of Memory）错误。

解决方案：

  1. 分页查询： 使用分页查询，每次只加载一部分数据到内存中。
  2. 游标： 使用数据库游标（Cursor），可以逐行读取数据，避免一次性加载所有数据。
  3. 流式处理： 使用流式处理（Streaming），可以逐行处理数据，避免将所有数据加载到内存中。

技术选型：

  • 数据库： MySQL、PostgreSQL、Oracle
  • ORM： MyBatis、JPA

代码示例 (分页):

@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {

    Page<User> findAll(Pageable pageable);
}

@Service
public class UserService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    public Page<User> getUsers(int page, int size) {
        Pageable pageable = PageRequest.of(page, size);
        return userRepository.findAll(pageable);
    }
}

注意事项：

  • 分页参数： 合理设置分页参数，避免一次性加载过多数据。
  • 性能： 分页查询可能会影响性能，需要优化SQL查询语句。
  • 数据一致性： 如果数据在查询过程中发生变化，可能会导致数据不一致。

场景6：分布式锁解决数据不一致

问题描述：

某个生产应用部署在多个Pod/实例上。当多个实例同时访问和修改共享资源时，可能会导致数据不一致。此外，如果某个实例在持有锁期间发生故障，可能会导致锁无法释放，影响其他实例的访问。

解决方案：

  1. 分布式锁： 使用分布式锁（例如Redis Lock、Zookeeper Lock）来控制对共享资源的访问。
  2. 锁自动释放： 设置锁的过期时间，确保在实例发生故障时，锁能够自动释放。
  3. 续约机制（Watchdog）： 使用续约机制，延长锁的过期时间，防止锁在业务处理期间过期。如果服务挂掉，续约停止，最终锁过期释放。

技术选型：

  • 分布式锁： Redis Lock (Redisson)、Zookeeper Lock (Curator)
  • 编程语言： Java (SpringBoot)

代码示例 (Redisson):

@Service
public class ProductService {

    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;

    public void decreaseStock(Long productId) {
        RLock lock = redissonClient.getLock("product:" + productId);
        try {
            // 尝试获取锁，最多等待10秒，如果10秒内没有获取到锁，则返回false
            boolean isLocked = lock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                try {
                    // ... 业务逻辑
                    System.out.println("开始扣减库存");
                } finally {
                    lock.unlock(); //释放锁
                    System.out.println("释放锁");
                }
            } else {
                System.out.println("获取锁失败");
            }

        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

注意事项：

  • 锁的粒度： 合理控制锁的粒度，避免锁竞争过于激烈。
  • 锁的超时时间： 合理设置锁的超时时间，避免锁长期占用。
  • 重试机制： 如果获取锁失败，可以进行重试。
  • 监控： 监控分布式锁的运行状态，例如锁的持有者、锁的过期时间。
  • 防止死锁： 设计合理的锁使用逻辑，防止死锁。
  • RedLock: 如果对锁的可靠性要求极高，可以考虑使用RedLock算法。

希望这些具体的场景题和展开能够帮助您更好地理解和应用这些技术。

Last Updated: 2025/6/20 17:20:46