06-微服务与中间件篇面试题
对应原始资料：
12-BAT/05-微服务篇、06-消息中间件篇、10-企业场景篇
一、消息队列
Q1：为什么用 MQ
异步、解耦、削峰。
Q2：MQ 引入的问题
- 系统可用性降低（MQ 挂了）。
- 系统复杂度提高（一致性、重复消费、顺序）。
- 一致性变弱（最终一致）。
Q3：如何保证消息不丢失
三个环节：
- 生产者：开启 confirm + return 回调。
- MQ：交换机、队列、消息持久化 + 集群镜像。
- 消费者：手动 ACK + 业务幂等。
Q4：如何保证消息顺序
- 同业务键路由到同一队列，单消费者顺序消费。
- 或 RocketMQ 顺序消息。
Q5：如何处理消息重复消费（幂等）
- 唯一键 + 数据库唯一约束。
- Redis 记录已处理消息 ID。
- 业务天然幂等（如覆盖更新）。
Q6：消息堆积怎么办
- 增加消费者 / 并发。
- 临时扩容。
- 死信队列兜底。
Q7：延迟队列实现
- RabbitMQ：TTL + 死信队列，或 delayed-message 插件。
- Redis：ZSet（score=过期时间）+ 定时扫描。
- RocketMQ：原生延迟等级。
Q8：Kafka / RocketMQ / RabbitMQ 选型
- 日志、大数据、超高吞吐：Kafka。
- 电商事务消息、强顺序：RocketMQ。
- 业务复杂、协议丰富、路由灵活：RabbitMQ。
二、注册中心
Q9：Nacos vs Eureka
| Nacos | Eureka | |
|---|---|---|
| 一致性 | AP/CP 可切换 | AP |
| 配置中心 | 集成 | 无 |
| 健康检查 | 心跳 + 主动探测 | 心跳 |
| 服务 | 阿里生态 | Netflix 停更 |
Q10：CAP 中 Nacos 选哪个
- 默认 AP（保证可用性）。
- 可切换 CP（一致性，用于配置）。
Q11：服务注册与发现流程
- 服务启动注册 → 客户端定时拉取/订阅服务列表 → 调用时本地负载均衡选实例。
Q12：Nacos 集群如何保证数据一致
- Distro 协议（AP，各节点分担）+ Raft（CP，持久化配置）。
三、网关
Q13：网关的作用
统一入口、路由、鉴权、限流、跨域、日志、协议转换。
Q14：Gateway 三个核心
Route（路由 = Predicate + Filter）、Predicate（断言）、Filter（过滤器）。
Q15：Gateway 限流
基于 Redis + Lua 的 RequestRateLimiter 令牌桶。
Q16：Gateway 与 Nginx 区别
- Nginx：C 写的，七层/四层，性能极高，偏静态/反向代理。
- Gateway：Java（WebFlux）写的，业务网关，可与 SpringCloud 无缝集成。
四、熔断限流
Q17：雪崩、穿透、击穿的区别
（缓存相关见 03 篇）。 微服务雪崩：服务调用链中下游故障导致上游阻塞，连锁失败。
Q18：如何防止雪崩
- 超时控制。
- 限流（Sentinel）。
- 熔断降级。
- 仓壁模式（线程隔离）。
Q19：Sentinel 与 Hystrix 区别
| Sentinel | Hystrix | |
|---|---|---|
| 隔离 | 信号量 | 线程池/信号量 |
| 熔断 | 慢调用比例、异常比例/数 | 异常比例 |
| 实时监控 | 控制台 | dashboard |
| 维护 | 阿里持续维护 | Netflix 停更 |
Q20：熔断状态机
CLOSED → OPEN → HALF_OPEN → CLOSED/OPEN。
五、分布式事务
Q21：常见方案
2PC、TCC、Seata AT、可靠消息、Saga。
Q22：Seata AT 流程
TM 开启全局事务（XID）→ 各 RM 执行本地事务并记 undo_log → TM 决议 → TC 通知 RM 提交（删 undo_log）/ 回滚（用 undo_log 反向补偿）。
Q23：本地消息表
业务表 + 消息表在同一本地事务，保证业务和发消息原子；后台扫描消息表发 MQ，消费方幂等。
Q24：RocketMQ 事务消息
- 半消息（不可见）→ 执行本地事务 → commit/rollback。
- 回查机制兜底。
六、Elasticsearch
Q25：ES 为什么快
- 倒排索引：根据词找文档。
- 分片 + 副本：并行查询。
- 全内存 + 磁盘分段（segment）合并。
Q26：ES 与 MySQL 同步
- 同步双写：业务代码同时写。
- 异步：MQ 通知。
- Canal 订阅 binlog 同步（推荐，业务无感）。
Q27：深分页
from + size 在 ES 中要每个分片取 from + size，深分页爆内存。 解决：search_after（基于排序值）、scroll（快照游标）。
Q28：match vs term
- match：分词后查（全文检索）。
- term：不分词查（精确匹配）。
七、企业场景题（高频）
Q29：秒杀系统设计
- 前端：按钮防抖、答题、CDN。
- 网关：限流、鉴权。
- 服务：Redis 预扣库存 + 异步 MQ 下单。
- 数据库：分库分表、乐观锁。
- 防超卖：Redis 原子扣减 + 唯一约束。
Q30：订单超时取消
- 定时任务扫描（简单、有延迟）。
- 延迟队列（推荐，TTL + DLX）。
- Redis ZSet 扫描。
Q31：分布式 ID
- UUID（无序、占空间）。
- 数据库自增（瓶颈）。
- 雪花算法 Snowflake（推荐）：时间 + 机器 + 序列。
- 号段模式（美团 Leaf）。
Q32：系统性能优化思路
- 数据库：索引、缓存、读写分离、分库分表。
- 代码：异步、线程池、避免大对象。
- 中间件：Redis 缓存、MQ 削峰。
- 部署：CDN、负载均衡、横向扩容。
Q33：线上 CPU 飙高怎么排查
top找高 CPU 的 Java 进程。top -Hp pid找高 CPU 的线程。printf "%x\n" tid转 16 进制。jstack pid | grep tid看线程在做什么。- 或 arthas
thread -n 3直接看最忙线程。
Q34：接口慢怎么优化
- 数据库慢查询（explain + 加索引）。
- 缓存。
- 减少 RPC 次数（批量、缓存）。
- 异步化（MQ）。
- 代码逻辑（避免循环查 DB）。
高频考点速记
- MQ 三大作用 + 三个问题（不丢失、顺序、幂等）。
- Nacos：AP/CP 可切换，注册+配置一体。
- 网关：路由 + 断言 + 过滤。
- 防雪崩：超时 + 限流 + 熔断 + 仓壁。
- 分布式 ID：雪花。
- 排查工具：top → 线程 → jstack / arthas。