面试场景问题
面试场景问题
Fantasy-keRabbitMQ宕机了怎么办，你会如何处理？
当面临 RabbitMQ 宕机时，我采用分阶段流程处理，目标是**快速恢复服务、减少业务影响、找出根因并防止复发**。
处理流程分四个阶段：
### 第一阶段：应急响应与影响评估
控制事态并通知相关人员。
1. **立即沟通:**
- **内部通报：** 在技术应急渠道通报问题，告知相关团队"RabbitMQ异常，正在排查"，避免信息风暴。
- **影响范围：** 评估受影响系统，确定优先级。
2. **"止血"处理:**
- 与开发协商**暂停关键业务消息生产者**，防止上游服务报错、数据丢失或请求堆积。
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### 第二阶段：故障诊断与问题定位
系统排查线索，从简单原因开始：
1. **基础服务检查：**
- 执行 `systemctl status rabbitmq-server` 查看服务状态。
- **检查：**
- 服务状态是否 `active`？
- 是否 `failed`？
- 是否反复重启？
2. **日志分析:**
- 查看 `/var/log/rabbitmq/` 日志。
- **关注：**
- `ERROR`, `CRASH`, `CRITICAL` 关键字。
- 宕机前日志中的异常堆栈和告警。
3. **资源检查：**
- 资源耗尽是常见原因。
- **磁盘：** `df -h`。磁盘满会触发告警并阻塞生产者。
- **内存：** `free -m`。内存高水位线会阻塞生产者，OOM会杀死进程。
- **文件描述符：** `ulimit -n`和`rabbitmqctl status`检查连接数。
4. **集群状态检查:**
- 执行 `rabbitmqctl cluster_status`。
- **关注：**
- **网络分区:** 检查脑裂问题。
- **Mnesia数据库：** 检查各节点数据库状态。
5. **网络与配置：**
- **端口：** 检查5672和15672端口连通性。
- **配置：** 检查近期配置变更。
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### 第三阶段：服务恢复与验证
根据诊断采取恢复措施：
- **资源问题：**
- **磁盘满：** 清理文件或扩容后重启。
- **内存不足：** 增加内存或调整水位线配置后重启。
- **进程崩溃：**
- 重启服务并观察日志。
- **网络分区：**
- 选择权威分区，重启其他节点重新加入集群。**此操作需谨慎**。
- **严重问题：**
- **故障转移：** 切换到备用集群快速恢复业务。
- **备份恢复：** 从备份恢复元数据。
恢复后验证：
通知开发团队，逐步恢复生产者，监控队列、连接和消息指标。
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### 第四阶段：复盘与长期改进
问题解决后进行复盘：
1. **根本原因分析:**
- 组织复盘会议分析宕机原因。
2. **改进计划：**
- **高可用建设：**
- **集群化：** 单点升级为集群。
- **队列镜像：** 为核心队列设置高可用策略。
- **监控告警：**
- 设置精细化告警阈值，做到提前预警。
- **备份预案：**
- 定期备份元数据。
- 定期**灾难恢复演练**。
- **应用韧性：**
- 实现**发布者确认机制、幂等性处理**和**死信队列**。
通过此流程，确保面对RabbitMQ宕机时能专业高效地解决问题，提升系统稳定性。
一千个并发下订单，然后每个订单都通知不同的用户（修改用户的已处理字段），怎么做？
这是一个典型的高并发场景。直接在数据库处理1000个并发写请求，特别是同时创建订单和修改用户状态的事务，容易导致死锁、连接池耗尽和请求超时，最终系统崩溃。
因此，核心思想是**异步解耦、削峰填谷**。
采用**"消息队列 (Message Queue)"**架构解决问题。方案如下：
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### 核心架构设计
将流程分为三部分：
1. **API接口层:** 接收下单请求，只"收下"不"处理"。
2. **消息队列:** 作为缓冲区，暂存下单任务。
3. **后端工作者:** 执行业务逻辑，处理队列任务。
流程图：
`[1000个并发客户端] ---> [1. API接口层] ---> [2. 消息队列 (MQ)] ---> [3. 后端工作者] ---> [数据库]`
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### 第一步：API接口层改造
面向用户请求入口，须**快速响应**。
1. **职责分离：**
- 接口职责：**接收请求、验证参数、生成订单ID，将信息发送到消息队列**。
- **禁止**直接执行`INSERT`和`UPDATE`操作。
2. **快速响应：**
- 消息发送成功后**立即**返回响应，如`HTTP 202 Accepted`。
- 告知客户端请求已收到并排队处理，使API轻松应对高并发。
3. **接口示例 (****`C#`****):**
`[ApiController]
[Route("api/[controller]")]
public class OrdersController : ControllerBase
{
private readonly IMessageQueueProducer _mqProducer;
public OrdersController(IMessageQueueProducer mqProducer)
{
_mqProducer = mqProducer;
}
[HttpPost]
public async Task<IActionResult> CreateOrder([FromBody] CreateOrderDto orderDto)
{
// 1. 基本参数验证
if (!ModelState.IsValid)
{
return BadRequest(ModelState);
}
// 2. 创建一个唯一的订单消息
var orderMessage = new OrderProcessingMessage
{
// 使用分布式ID生成器或数据库序列等保证唯一性
OrderId = Guid.NewGuid().ToString("N"),
UserIdToNotify = orderDto.UserIdToNotify,
ProductInfo = orderDto.ProductInfo,
Timestamp = DateTime.UtcNow
};
// 3. 将消息发送到消息队列
// 这个操作应该非常快
await _mqProducer.PublishAsync("order_processing_queue", orderMessage);
// 4. 立即返回，告知客户端请求已被接受
return Accepted(new { OrderId = orderMessage.OrderId, Status = "Processing" });
}
}`
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### 第二步：消息队列配置
消息队列是核心，将前端流量平滑交由后端处理。
1. **技术选型：**
- 可选**RabbitMQ**, **RocketMQ**, **Kafka**或云服务如**AWS SQS**/**Azure Service Bus**。RabbitMQ易用且适合此场景。
2. **关键配置:**
- **持久化:** 队列和消息都设为持久化，确保服务重启不丢失任务。
- **生产者确认:** 确保消息成功到达MQ，防止传输丢失。
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### 第三步：后端工作者实现
后台持续运行的服务，真正执行业务逻辑。
1. **订阅队列：**
- 连接并订阅处理订单队列。
2. **处理逻辑:**
- 处理每条消息时，在**一个事务**中完成数据库操作。
`BEGIN TRANSACTION;
-- 1. 插入新的订单记录
INSERT INTO Orders (Id, ProductInfo, CreateTime) VALUES (...);
-- 2. 修改对应用户的状态字段
UPDATE Users SET HasBeenProcessed = 1 WHERE UserId = @UserIdToNotify;
COMMIT TRANSACTION;`
1. **幂等性保证:**
- 处理重复消息不产生副作用。
- **实现:** 用唯一`OrderId`，操作前检查是否已存在，避免重复处理。
2. **错误处理:**
- 处理失败的消息不应阻塞队列。
- 将失败消息发送到**"死信队列"**，便于后续处理。
3. **水平扩展:**
- 增加工作者实例数量，提升处理能力。
### 总结与优势
**API网关+消息队列+后端工作者**模式优势：
- **高可用性:** 前后端解耦，任一方故障不影响另一方。
- **高性能:** API层轻量化，应对海量并发。
- **削峰填谷:** MQ缓冲请求，后端平稳处理，不被流量洪峰冲垮。
- **可扩展性:** 可独立动态扩展各组件实例数量。
- **可靠性:** 通过多种机制确保订单准确处理，不丢失数据。
有几千万数据，存入redis。存入什么结构读写更快
Redis 中存储千万级数据的关键决策。
对于千万级数据追求最快读写速度，**首选** **`Hash`** **(哈希) 数据结构。**
下面比较 `Hash` 与 `String (JSON)` 两种方案。
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### Hash vs. String 对比
用户信息示例：
{ "id": 1001, "name": "张三", "age": 30, "city": "北京" }
### 方案一：String (JSON)
将对象序列化为JSON字符串存入单个Key。
- 存储结构:SET user:1001 "{\"name\":\"张三\",\"age\":30,\"city\":\"北京\"}"
- **评价:**
- **优点:** 模型简单，`SET`/`GET`操作直接。
- **致命缺点:**
1. **无法部分更新:** 修改单一字段需要读取、反序列化、修改、序列化、写入的完整流程。
2. **带宽浪费:** 小改动需传输整个JSON。
3. **内存占用高:** JSON元数据在千万级数据下造成巨大内存开销。
### 方案二：Hash (推荐)
用Key表示对象，每个字段作为Hash的`field`和`value`。
- 存储结构:HSET user:1001 name "张三" age 30 city "北京"
- **评价:**
- **优势:**
1. **部分更新高效:** 一条命令修改单字段：`HSET user:1001 age 31`。
2. **读取灵活:** `HGETALL`全量读取，`HMGET`/`HGET`部分读取。
3. **内存效率高:** 内部使用`listpack`压缩，比JSON节省**30%-60%**内存。
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### 对比总结
| 特性 | String (JSON) | Hash (推荐) | 结论 |
| ---------- | --------------------- | -------------------------- | ---------- |
| **数据模型** | `Key -> "JSON字符串"` | `Key -> {Field: Value}` | Hash更直观 |
| **写入(全量)** | 一次`SET` | 一次`HSET` | 性能相当 |
| **读取(全量)** | 一次`GET` | 一次`HGETALL` | 性能相当 |
| **部分更新** | **极差** | **极好** | **Hash完胜** |
| **部分读取** | **差** | **极好** | **Hash完胜** |
| **内存效率** | **低** | **高** | **Hash完胜** |
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### 优化建议
选择`Hash`后的进一步优化：
1. Pipeline批量操作批量操作用Pipeline打包命令，将网络往返从N次减至1次。
2. 规范Key命名使用统一命名规范：业务对象:唯一ID
- `user:1001`
- `order:202507101533`
3. 多字段HSET使用支持多字段的HSET命令替代旧的HMSET。HSET user:1002 name "李四" age 25 city "上海"
4. 优化内存编码通过`OBJECT ENCODING`检查Hash编码，适当调整配置优化内存使用。
### 结论
千万级结构化数据，**选择****`Hash`****数据结构**。在部分更新性能、内存效率和灵活性上全面优于String存储JSON方案。
设计一个50000并发的高可用实时通讯的聊天室，你应该怎么做，使用哪些技术，为什么采用这些技术
设计支持5万并发、高可用、实时聊天室是典型的后端架构挑战。.NET提供成熟高性能工具栈可实现这一目标。
设计核心原则：
- **水平扩展:** 通过增加服务器数量线性提升承载能力，不依赖单机性能。
- **无单点故障:** 所有组件均有冗余和故障转移机制。
- **异步解耦:** 核心模块通过消息队列或事件总线通信，提升系统弹性。
- **职责分离:** 系统分为不同服务层，各层专注核心任务。
以下是架构设计和技术选型。
---
### 一、整体架构图
分层架构设计，确保各层独立扩展和容错。
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+-----------------------------+
| 用户客户端 |
| (Web/App/Desktop) |
+-------------+---------------+
|
| (WebSocket/SignalR 连接)
|
+-------------v---------------+
| 负载均衡器 (Nginx/ALB) |
| (SSL终止, 流量分发) |
+-------------+---------------+
|
+----------------------+----------------------+
| | |
+----------v----------+ +----------v----------+ +----------v----------+
| 接入网关服务器 1 | | 接入网关服务器 2 | | 接入网关服务器 n |
| (ASP.NET Core SignalR)| (ASP.NET Core SignalR)| (ASP.NET Core SignalR)|
+----------+----------+ +----------+----------+ +----------+----------+
| | |
+----------------------+----------------------+
| (Redis Pub/Sub Backplane)
+-------------v---------------+
| Redis 集群 (高速缓存) |
| (状态同步/消息总线/在线状态) |
+-------------+---------------+
|
| (HTTP/gRPC 调用, 消息队列)
|
+---------------------------------v----------------------------------+
| 后端业务服务层 (Microservices) |
| |
| +-----------------+ +-----------------+ +-----------------------+ |
| | 用户与认证服务 | | 消息与历史记录服务 | | 房间管理服务 | |
| +-----------------+ +-----------------+ +-----------------------+ |
+---------------------------------v----------------------------------+
|
+----------------------+----------------------+
| | |
+----------v----------+ +----------v----------+ +----------v----------+
| 关系型数据库集群 | | NoSQL 数据库集群 | | 对象存储 (可选) |
| (PostgreSQL/SQL Srv)| | (Cassandra/CosmosDB) | | (MinIO/Azure Blob) |
| (用户/房间元数据) | | (聊天记录) | | (图片/文件) |
+---------------------+ +---------------------+ +---------------------+
--- ### 二、技术选型与原因 ### 1. 实时通讯核心：[ASP.NET](http://asp.net/) Core SignalR - **是什么：** .NET开源实时应用框架，封装WebSockets等技术。 - **为什么采用：** - **高性能与高并发：** 基于Kestrel服务器，专为大量并发连接设计。 - **协议抽象：** 智能选择最佳通信方式，提供统一编程模型。 - **水平扩展支持：** 通过"后端总线"机制组建服务器集群，实现高并发。 - **生态系统集成：** 与.NET框架无缝集成。 ### 2. 消息分发总线与状态存储：Redis集群 - **是什么：** 内存高性能键值数据库。 - **为什么采用：** 在架构中扮演三个角色： 1. **SignalR后端总线:** - 消息通过Redis Pub/Sub在网关服务器间传递。`Microsoft.AspNetCore.SignalR.StackExchangeRedis`简化集成。 - **原因：** 微秒级延迟，满足实时消息需求。 2. **在线状态管理:** - 使用Redis数据结构跟踪用户连接状态。 - **原因：** 高速读写，应对频繁状态更新。 3. **高速缓存:** - 缓存热点数据，减轻数据库压力。 ### 3. 业务逻辑层：[ASP.NET](http://asp.net/) Core Web API/gRPC微服务 - **是什么：** 处理特定业务逻辑的独立服务。 - **为什么采用：** - **职责分离：** 分离连接管理与业务逻辑，保持网关轻量高效。 - **技术选型灵活：** 服务间可通过gRPC或RESTful API通信。 ### 4. 数据持久化层：混合数据库方案 - **关系型数据库集群:** - **存储内容：** 用户账户、房间元数据等结构化数据。 - **为什么采用：** 保证ACID特性，通过主从复制等确保高可用。 - **NoSQL数据库集群:** - **存储内容：** 海量聊天记录。 - **为什么采用：** - **高写入吞吐量：** 处理"写多读少"场景，支持每秒数十万写入。 - **水平扩展能力：** 通过增加节点线性扩展容量和性能。 - **分区容错：** 分布式设计确保高可用性。 --- ### 三、关键流程解析：一条消息的生命周期 1. **连接建立：** 客户端通过负载均衡器与网关建立WebSocket连接，连接信息存入Redis。 2. **发送消息：** 用户A发送消息。 3. **消息广播：** 网关发布消息到Redis Pub/Sub频道。 4. **接收与分发：** 所有网关从Redis接收消息。 5. **推送至客户端：** 网关将消息推送给相关房间的客户端。 6. **消息持久化：** 异步任务发送至后端消息服务。 7. **写入数据库：** 消息服务将聊天记录写入NoSQL数据库。 此架构可支持5万以上并发用户，具备高可用性和低延迟特性。
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