分布式(8)
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36.什么是TCC?
TCC(Try? Confirm? Cancel)又被称补偿事务,TCC与2PC的思想很相似,事务处理流程也很相似,但2pc是应用在DB层面,TCC则可以理解为在应用层面的2PC,是需要我们编写业务逻辑来实现。
TCC他的核心思想是:针对每个操作都要注册一个与其对应的确认(Try)和补偿(Cancel)。
还拿下单扣库存解释他的三个操作:
Try阶段:下单时通过Try操作区扣库存预留资源。
Confirm阶段:确认执行业务操作,在只预留的资源基础上,发起购买请求。
Cancel阶段:只要涉及到相关业务中,有一个业务方预留资源未成功,则取消所有业务资源的预留请求。
TCC的缺点:
应用侵入性强:TCC由于基于在业务层面,至使每个操作都需要有try,Confirm,Cancel三个接口。
开发难度大:代码开发量很大,要保证数据一致性Confirm和cancel接口还必须实现幂等性。
37.分布式系统中常用的缓存方案有哪些?
客户端缓存:页面和浏览器缓存,APP缓存,H5缓存,localStorage和sessionStorage
CDN缓存:
内存存储:数据的缓存
内容分发:负载均衡
Nginx缓存:本地缓存,外部缓存
数据库缓存:持久层缓存(Mybatis,hibernate多级缓存),MySQL查询缓存
操作系统缓存:Page? Cache,Buffer? ?Cache
38.分布式系统缓存的更新模式?
Cache? Aside模式
1.读取失效:Cache数据没有命中,查询DB,成功后把数据写入缓存
2.读取命中:读取Cache数据
3.更新:把数据更新到DB,失效缓存
Read/Write? Througn模式
缓存代理了DB读取,写入的逻辑,可以把缓存看成唯一的存储
Write? ?Back模式
这种模式下所有的操作都走缓存,缓存里的数据再通过异步的方式同步到数据库里面。所以系统的写性能能够大大提升了。
分布式系统缓存淘汰策略
缓存淘汰,又成为缓存逐出,是指在存储空间不足的情况下,缓存系统主动释放一些缓存对象获取更多的存储空间。一般LRU用的比较多,可以重点了解一下。
FIFO? 先进先出是一种简单的淘汰策略,缓存对象以队列的形式存在,如果空间不足,就是放队列头部的对象。一般是链表实现。
LRU? 最近最久未使用,这种策略是根据访问的时间先后来进行淘汰的,如果空间不足,会释放最久没有访问的对象(上次访问时间最早的对象)。比较常见的是通过有线队列来实现。
LFU? 最近最少使用,这种策略根据最近访问的频率来进行淘汰,如果空间不足,会释放最近访问频率最低的对象。这个算法也是用优先队列实现的比较常见。
更进一步的谈谈Redis缓存淘汰的8个模式,可以参考上文Redis问答部分。
39.分布式缓存的淘汰策略?
分布式系统缓存淘汰策略
缓存淘汰,又成为缓存逐出,是指在存储空间不足的情况下,缓存系统主动释放一些缓存对象获取更多的存储空间。一般LRU用的比较多,可以重点了解一下。
FIFO? 先进先出是一种简单的淘汰策略,缓存对象以队列的形式存在,如果空间不足,就是放队列头部的对象。一般是链表实现。
LRU? 最近最久未使用,这种策略是根据访问的时间先后来进行淘汰的,如果空间不足,会释放最久没有访问的对象(上次访问时间最早的对象)。比较常见的是通过有线队列来实现。
LFU? 最近最少使用,这种策略根据最近访问的频率来进行淘汰,如果空间不足,会释放最近访问频率最低的对象。这个算法也是用优先队列实现的比较常见。
更进一步的谈谈Redis缓存淘汰的8个模式,可以参考上文Redis问答部分。
40.Java中定时任务有哪些?如何演化的?
Timer
解释:1000ms是延迟启动时间,2000ms是定时任务周期,每2s执行一次
ScheduledExecutorService
解释:延迟1秒启动,每隔1秒执行一次,是前一个任务开始时就开始时间间隔,但是会等上一个任务结束再开始下一个
SpringTask
解释:
1.task1是隔5秒执行一次,{秒}{分}{时}{日期}{月}{星期}
2.task2是延迟1秒,每隔1秒执行一次
Quartz
quartz是一个开源的分布式调度库,他基于Java实现
1.Job表示一个任务,要执行的具体内容。
2.JobDetail表示一个具体的可执行的调度程序,Job是这个可执行调度程序索要执行的内容,另外JobDetail还包含了这个任务调度的方案和策略。
3.Trigger代表一个调度参数的配置,什么时候去调。
4.Scheduler代表一个调度容器,一个调度容器中可以注册多个JobDetail和Trigger。当Trigger与JobDetail组合,就可以被Scheduler容器调度了。
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