时隔半年,再面头条……

时隔半年,再次来到这个战场,情景居然和半年前一模一样,一面流程模式还是非常固定的,分为下面这三个步骤。

介绍自己->技术提问->算法题

介绍自己和算法题就不多说了,还记得里面问的最多的问题给大家情景再现一下。

面试官:你们现在使用的微服务么?

Me:是的,我们用的 Spring Cloud。( Me 心理活动 :早准备好了 Spring Cloud 的问题,来吧,窃喜)

面试官:那你和我说说你们怎么用的分布式事务?( Me 心理活动 :擦,这哥们不按套路出牌啊)

Me:好的,说到分布式事务,还是需要先说一下 CAP 的,在微服务的大前提下,一定是遵循 CAP,所以我们分布式事务最终解决的问题是最终一致性。我们主要用消息机制驱动任务的提交和失败的补偿。

面试官:那你了解其他的方案么?或者你为什么用这种方案?

Me:分布式事务的方案很多,比如2PC,采用两段的提交方式,第一次是 PreCommit(预提交)用于定资源,第二次是 Commit(确认提交),这种方式相对比较简单,但是其事务是阻塞型的,导致扩展性不是很好;其次比较常用的是 TCC 的方式,这种就对 2PC 的方式进行了改进,把事务放在业务层去做,当然这种方式对于补偿的机制还是不够完善;所以充分考虑到我们复杂的服务之间的依赖,最终选择了消息驱动事务提交,维护消息的状态同时监听每一个请求的成功状态。

面试官:恩,那么如果没有收到消息怎么处理呢?

Me:即便是我们充分做了补偿机制还是会有收不到消息的情况,这时候我们会再做两次补偿,一次是针对失败的再次触发一轮重试,一次是离线的数据校对。

面试官:恩,好的,那我们聊另一个话,你用过分布式锁吗?

Me 心理活动 :呀,这怎么不停的连环炮了呀,哎,不过幸亏我仔仔细细准备了分布式事务的内容不然肯定跪了。

面试问题还很多,就不一一和大家说了,不过说到知识点啊,不仅仅要了解自己当前的技术,同时也一定要了解横向的技术对比,这样才能游刃有余的应对面试官的连环炮( 偷偷的告诉你,我进入了二面啦,下文中关于这个分布式事务的内容还有进阶干货 )。

不过这知识也不是一蹴而就的,深度和广度我们都要兼顾,慢慢来,下面有一个 技术图谱,里面罗列比较全面的技术知识点,你可以看下。

时隔半年,再面头条……

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4.13

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4.16

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4.17

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4.18

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原文 

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