架构面试题

架构基础

如何理解架构的演进？

架构的演进指的是随着技术、业务和需求的不断发展，架构在设计和实施上的变化和进化过程。这包括从单体应用向微服务架构的过渡、从传统的服务器部署向云原生架构的转变，以及在数据处理、安全性和性能优化等方面的不断改进。架构的演进是为了适应不断变化的业务需求和技术发展，提高系统的灵活性、可扩展性和可维护性。

如何理解架构的服务化趋势？

架构的服务化趋势指的是将系统拆分为多个相对独立、可独立部署和扩展的服务。这种趋势使得系统更易于开发、部署和维护，同时也更好地适应了快速变化的业务需求。服务化架构还能够提高系统的弹性和可靠性，降低了单点故障的风险。

架构中有哪些技术点？

架构中涉及的技术点包括但不限于：微服务架构、容器化技术（如Docker、Kubernetes）、服务网格、消息中间件、缓存技术、负载均衡、自动化部署、监控与日志系统等。这些技术点都是为了构建高可用、高性能、可伸缩和易于维护的系统架构而服务的。

缓存

架构中的缓存应用？

在架构中，缓存被广泛应用于提升系统性能，减少对后端资源的访问压力，加速数据访问速度，提高系统的吞吐量和响应速度。

在开发中缓存具体如何实现？

在开发中，缓存可以通过使用内存缓存（如Redis、Memcached）或者分布式缓存（如Redis Cluster、Hazelcast）来实现。开发者可以通过在代码中使用缓存框架提供的API，将数据存储到缓存中，并在需要时从缓存中获取数据，从而减少对数据库或其他资源的访问。

缓存会有哪些问题？如何解决？使用缓存的经验？

缓存可能会带来数据一致性、缓存雪崩、缓存击穿等问题。为了解决这些问题，可以采取一些策略，比如使用合适的缓存失效策略、实现缓存预热、使用分布式锁等。在使用缓存时，需要根据具体的业务场景和数据特点来选择合适的缓存方案，并进行充分的测试和监控。

限流

什么是限流？三种限流的算法？限流令牌桶和漏桶对比？在单机情况下如何实现限流？在分布式环境下如何实现限流？

限流是指对系统的访问进行限制，防止系统由于过多的请求而发生故障或性能下降。常见的限流算法包括固定窗口计数、滑动窗口计数和令牌桶算法。限流令牌桶和漏桶都是常见的限流算法，令牌桶允许突发流量，而漏桶能够以固定速率处理请求。

在单机环境下，可以通过使用计数器和定时器实现限流。在分布式环境下，可以使用分布式限流算法，比如基于Redis的分布式限流或者基于ZooKeeper的分布式限流。

降级和熔断

为什么会有容错？一般有哪些方式解决容错相关问题？谈谈你对服务降级的理解？什么是服务熔断？和服务降级有什么区别？如何设计服务的熔断？服务熔断有哪些实现方案？

容错是为了应对系统中不可避免的故障和异常，以确保系统的稳定性和可用性。一般的容错解决方案包括服务降级、服务熔断、重试机制、超时控制等。服务降级是指在系统负载过高或者资源不足时，临时关闭一些不重要的功能，以保证核心功能的正常运行。服务熔断是指当服务出现故障或异常时，暂时断开与该服务的连接，并采取相应的措施，比如返回默认值或者执行备用逻辑。