电信面试

电信面试(一)

一. 工作中遇到的困难及解决方案

(需要补充具体的例子，才能更好地回答)

例如: 在高并发场景下，数据库连接池被打满，导致服务响应缓慢。

  • 分析: 连接池配置过小，无法满足突增的请求；慢查询导致连接被长时间占用。
  • 解决方案:
    1. 调整连接池大小: 增加数据库连接池的最大连接数。
    2. 优化 SQL: 使用 EXPLAIN 分析慢查询，添加索引，优化查询语句。
    3. 限流降级: 使用 Sentinel 或 Guava RateLimiter 进行限流，防止过多的请求打满连接池。
    4. 熔断: 对依赖的外部服务进行熔断，防止雪崩效应。
    5. 异步处理: 将非核心业务逻辑放入消息队列，异步处理，释放数据库连接。

二. Java

  • List 和 Map 的理解及应用

    • List: 有序集合，允许重复元素。
      • ArrayList: 基于数组，查询快，增删慢（扩容时有性能损耗）。
      • LinkedList: 基于链表，查询慢，增删快。
      • 适用场景：ArrayList 适合频繁查询的场景，LinkedList 适合频繁增删的场景。需要根据实际情况选择。
    • Map: 键值对集合，键唯一，值可重复。
      • HashMap: 无序，允许键为 null (只有一个)，线程不安全。
      • TreeMap: 有序，基于红黑树，键需要实现 Comparable 接口或提供 Comparator。
      • ConcurrentHashMap: 线程安全，并发性能好，基于分段锁 (JDK 1.7) 或 CAS + synchronized (JDK 1.8)。
      • HashMap 底层实现原理： 数组 + 链表/红黑树。 当哈希冲突严重 (链表长度超过 8，且数组长度大于等于 64) 时，链表会转换为红黑树，提高查找效率。
      • 适用场景：HashMap 适合普通场景，TreeMap 适合需要排序的场景，ConcurrentHashMap 适合高并发场景。

  • 重写 (Override) 和重载 (Overload) 的区别

    特性 重写 (Override) 重载 (Overload)
    发生范围 父类和子类之间 同一个类中
    方法名 相同 相同
    参数列表 相同 不同 (参数类型、个数、顺序)
    返回类型 相同 任意
    访问修饰符 子类方法不能比父类方法更严格，可以更宽松。 没有限制
    异常 子类方法抛出的异常不能比父类方法更多。 没有限制
    目的 子类覆盖父类的方法，实现多态。 提供具有不同参数的同名方法，增加灵活性。
    注解 @Override (用于检查是否正确重写) 无

三. 操作系统

  • 进程的调度算法

    • 时间片轮转 (Round Robin)
      • 每个进程被分配一个时间片 (quantum)，进程在时间片内运行。
      • 如果时间片用完进程还未结束，则将进程放入就绪队列的末尾，等待下一次调度。
      • 优点：公平，每个进程都有机会运行。
      • 缺点：时间片大小的选择很重要。 时间片太小，进程切换频繁，增加系统开销；时间片太大，可能导致长作业长时间占用 CPU。
    • 短作业优先 (Shortest Job First, SJF)
      • 选择预计运行时间最短的进程优先运行。
      • 优点：平均等待时间最短。
      • 缺点：需要预先知道进程的运行时间，实际中很难准确预测。 可能导致长作业饥饿。
    • 其他调度算法:
      • 先来先服务 (First-Come, First-Served, FCFS)
      • 优先级调度 (Priority Scheduling)
      • 多级反馈队列调度 (Multilevel Feedback Queue Scheduling)

四. 网络

  • HTTP 状态码

    • 1xx: 服务器收到请求，需要请求者继续执行操作。
    • 2xx: 成功。 例如：200 OK, 201 Created
    • 3xx: 重定向。 例如：301 Moved Permanently, 302 Found, 304 Not Modified
    • 4xx: 客户端错误，服务器无法处理请求。 例如：400 Bad Request, 401 Unauthorized, 403 Forbidden, 404 Not Found
    • 5xx: 服务器处理请求出错。 例如：500 Internal Server Error, 502 Bad Gateway, 503 Service Unavailable

  • HTTP 请求方式 (Methods)

    • GET: 获取资源。
    • POST: 提交数据，创建或更新资源。
    • PUT: 替换资源。
    • DELETE: 删除资源。
    • PATCH: 部分更新资源。
    • OPTIONS: 允许客户端查看服务器的性能。 用于预检请求 (CORS)。
    • HEAD: 类似于 GET，但只返回响应头，不返回响应体。
    • TRACE: 回显服务器收到的请求，用于诊断。
    • CONNECT: 建立隧道，用于 HTTPS。

五. Linux

  • 修改权限命令: chmod

    • chmod 755 file.txt
      • 755 分别代表 User, Group, Other 的权限。 r=4, w=2, x=1，所以 7 = rwx, 5 = r-x
    • chown (change owner): 修改文件或目录的所有者。
    • chgrp (change group): 修改文件或目录的所属组。

  • 查看实时日志

    • tail -f filename: 实时查看日志文件的末尾内容，持续输出新增内容。
    • head -n number filename: 查看日志文件的前 number 行。
    • tail -n number filename: 查看日志文件的后 number 行。

  • 查看进程号

    • ps aux: 显示所有进程的详细信息。
    • ps -ef: 显示所有进程的完整信息。
    • top: 实时显示系统中各个进程的资源占用情况。
    • pgrep processname: 根据进程名查找进程 ID。

  • 查看磁盘的剩余空间命令: df

    • df -h: 以人类可读的方式显示磁盘空间使用情况。 (例如，使用 KB, MB, GB 等单位)
    • du -sh directory: 查看目录所占磁盘空间的大小。

六. 数据库 (MySQL)

  • MySQL 索引

    • 哈希索引 (Hash Index): 基于哈希表实现，适用于等值查询，不适合范围查询。
    • B+ 树索引 (B+ Tree Index): 最常用的索引类型，适用于范围查询和排序。
    • 聚簇索引 (Clustered Index): 索引和数据存储在一起，叶子节点包含完整的数据记录。 一个表只能有一个聚簇索引 (通常是主键)。
    • 非聚簇索引 (Non-clustered Index): 索引和数据分开存储，叶子节点包含指向数据记录的指针。 一个表可以有多个非聚簇索引。
    • 主键索引 (Primary Key Index): 特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一行数据，不允许为空。
    • 唯一索引 (Unique Index): 确保索引列的值是唯一的，允许为空。
    • 全文索引 (Fulltext Index): 用于全文搜索。

  • 唯一索引的特点

    • 必须唯一：索引列的值必须是唯一的，不允许重复。
    • 可以为空：允许包含 NULL 值 (与主键索引不同，主键索引不允许 NULL)。

七. 电信营业厅业务高峰并发设计

  • 问题: 电信营业厅业务高峰，用户集中办理套餐变更，系统面临每秒 5000+ 的并发请求，如何设计后端保证系统稳定？
  • 解决方案:
    1. API 网关: 容错、限流、降级，保证服务可用性。 使用 Sentinel, Kong 等网关产品。
    2. 负载均衡: 扩容机器，多个节点分摊并发压力。 使用 Nginx, LVS, 云平台负载均衡服务。
    3. 微服务拆分: 将复杂业务拆分力度更细。 例如：用户认证服务、套餐查询服务、订单创建服务、支付服务等。
    4. 数据库优化:
      • 读写分离： 降低数据库压力。
      • 优化索引： 提高查询效率。
      • 分表分库： 解决单表数据量过大问题。
      • 使用 Redis 缓存： 缓存热点数据，提高响应速度。
    5. 数据一致性: 分布式事务的设计。
    6. 监控和告警:
      • 实时监控系统的各项指标： CPU 使用率、内存使用率、磁盘 IO、网络流量、QPS、响应时间等。
      • 设置告警阈值： 当指标超过阈值时，自动发送告警通知。
      • 使用监控工具： Prometheus, Grafana, ELK Stack 等。
    7. 压测:
      • 在上线之前进行充分的压测，模拟高峰期的流量，找出系统的瓶颈。
      • 根据压测结果进行性能调优，例如：调整配置参数、优化代码等。

八. 实时计费系统设计

  • 问题: 设计一个实时计费系统，要求能够处理用户通话/流量的实时计费，并在余额不足时及时中断服务。
  • 解决方案:
    1. 数据流设计:
      • 数据采集: 接入层接收到用户的通话或流量数据，将数据发送到计费引擎。
      • 计费处理: 计费引擎根据用户的套餐类型、通话时长、流量使用量等信息，以及预定义的计费规则，计算出本次通话或流量的费用。
      • 账户扣费: 计费引擎调用账户服务，从用户的账户余额中扣除相应的费用。
        • 原子性扣费: 使用 Redis 的 INCRBY 命令进行原子扣费。同时使用 Lua 脚本将余额检查和扣费操作放在一个原子操作中，确保扣费的正确性。
      • 余额检查: 扣费成功后，检查用户的账户余额是否低于阈值。
      • 余额不足处理:
        • 发送通知： 调用通知服务，向用户发送余额不足通知。
        • 中断服务： 向接入层发送指令，中断用户的通话或流量服务。
      • 记录明细: 将计费明细通过消息队列发送到数据存储服务，进行持久化存储。
    2. Redis 的使用:
      • 使用 Redis 的 INCRBY 命令或 Lua 脚本进行原子扣费。
      • 缓存用户的账户信息、套餐信息、计费规则等，提高计费效率。
      • 分布式锁： 在分布式环境下，使用 Redis 的分布式锁保证扣费的互斥性。 可以使用 Redisson 框架提供的分布式锁。
    3. 余额检查和中断服务:
      • 呼叫前检查： 在呼叫前检查用户账户余额是否足以支付本次通话的最低费用。
      • 呼叫中实时检查： 在通话过程中，定期检查用户账户余额，如果余额不足，则提前发送余额不足通知，并在余额耗尽时中断服务。
      • 流量使用量检查： 实时监控用户的流量使用量，如果超出套餐限制，则采取限速或中断服务等措施。
    4. 告警方式:
      • 邮件
      • 短信
      • 电话
    5. 计费规则引擎:
      • 规则定义： 使用配置文件或数据库存储计费规则，方便修改和维护。
      • 规则引擎： 使用开源的规则引擎（例如，Drools）或自定义规则引擎，根据用户的属性和行为，匹配相应的计费规则。
      • 支持多种计费方式： 例如，按时长计费、按流量计费、包月套餐、赠送流量等。

九. 分布式事务

  • 问题: 用户办理主卡 + 副卡套餐，需要同时修改多个账号锁定状态。 如何保证事务一致性。

  • 解决方案:

    • TCC (Try-Confirm-Cancel)

      • 引入 tcc-transaction 框架或其他 TCC 实现。
      • Try 阶段: 尝试执行业务，预留资源 (例如：锁定账号)。
      • Confirm 阶段: 确认执行业务，提交资源 (例如：修改账号状态为锁定)。
      • Cancel 阶段: 取消执行业务，释放资源 (例如：解锁账号)。
      • 空回滚问题的处理: 对 Try 失败的执行 Cancel，这时候 Cancel 就是一次空回滚。 在业务中识别空回滚。 如何识别呢？
        • 先去查是否有 Try 的执行记录，如果没有，则不执行 Cancel。
      • 悬挂事务问题: 网络超时 TCC 导致二阶段调用 Cancel 操作比一阶段 Try 先执行。 导致 Try 占用资源无法释放，导致事务悬挂。
        • 引入分布式事务记录表，记录 tx_id 和 state。
        • 空回滚: 先去查是否有 Try 如果有在执行 Cancel。
        • 事务悬挂: 当接到一次 Try 的时候，先表中根据 tx_id 查询是否有记录，如果存在，记录状态是 Cancel，否则拒绝。

    • 补偿机制: 如果任何一个步骤失败，执行相应的补偿操作，例如：解锁账户、删除套餐关系等。

    • 其他分布式事务方案:

      • Seata: 阿里巴巴开源的分布式事务解决方案。
      • 消息队列事务: 利用消息队列的事务特性来实现最终一致性。

十. 缓存策略设计

  • 问题: 电信套餐信息相对固定但访问频繁，如何设计多级缓存策略？

  • 解决方案:

    1. 多级缓存:
      • 客户端缓存 (CDN): 针对静态资源 (例如：图片、CSS、JS)，使用 CDN 进行缓存，减少网络传输延迟。
      • 应用服务器本地缓存 (Guava Cache): 在应用服务器本地使用 Guava Cache 缓存热点数据，减少对 Redis 的访问。
      • 分布式缓存 (Redis): 使用 Redis 缓存套餐信息等，提供快速访问。
    2. 热点 Key 识别:
      • 引入 HotKey 识别机制，如果是热点 Key，则推送到服务的本地缓存。 可以使用 Redis 的 热点 Key 发现工具 或者自定义实现。
    3. 缓存更新策略:
      • 主动更新 (Write-Through/Write-Back): 当数据库中的数据发生变化时，主动更新缓存。
        • 优点: 缓存数据实时性高。
        • 缺点: 实现复杂，需要考虑事务一致性。
      • 被动更新 (Cache-Aside): 当缓存中的数据过期时，才从数据库加载新的数据。
        • 优点: 实现简单。
        • 缺点: 缓存数据实时性稍差。
      • 结合使用: 对于重要的数据，可以使用主动更新；对于不重要的数据，可以使用被动更新。
    4. 缓存 Key 设计: Key 的设计要具有一定的业务含义，方便查询和管理。 例如：套餐:套餐ID, 用户:用户ID:套餐
    5. 缓存失效时间: 设置合理的缓存失效时间，防止缓存雪崩。
    6. 监控和告警:
      • 监控指标:
        • 缓存命中率 (Redis, Guava Cache)
        • 缓存访问延迟
        • Redis 内存使用率
        • Guava Cache 驱逐次数
      • 设置告警阈值，当指标超过阈值时，自动发送告警通知。

十一. 接口幂等性

  • 问题: 用户通过 app 充值，可能因为网络问题重复提交，如何保证充值操作只执行一次？
  • 解决方案:
    • 唯一请求 ID: 为每个请求生成唯一的 ID，在处理请求前检查该 ID 是否已存在，如果已存在则拒绝重复处理。
    • Token 机制: 在客户端请求前，服务器生成一个唯一的 Token，客户端携带 Token 发起请求，服务器验证 Token 的有效性，处理完成后删除 Token。
    • 乐观锁: 在数据库表中增加版本号字段，每次更新时增加版本号，更新时判断版本号是否一致，如果一致则更新，否则拒绝。
    • 悲观锁: 使用数据库的悲观锁机制，在处理请求前锁定相关资源，处理完成后释放锁。

十二. 灰度发布方案

  • 问题: 新套餐上线需要对 10% 用户开放测试，如何设计灰度发布方案？
  • 解决方案:
    • 基于用户 ID：
      • 原理： 根据用户 ID 的哈希值，将用户划分到不同的版本。 例如，将用户 ID 的哈希值对 100 取模，如果结果小于 10，则将用户划分到新版本，否则划分到旧版本。
    • 基于 IP 地址：
      • 原理： 根据客户端 IP 地址，将用户划分到不同的版本。
    • 基于 Cookie：
      • 原理： 在用户首次访问时，设置一个 Cookie，用于标识用户所属的版本。 后续请求根据 Cookie 值，将用户路由到对应的版本。

十三. 敏感数据保护

  • 问题: 用户身份证号、手机号等敏感信息在系统中如何安全存储和传输？
  • 解决方案:
    • 存储安全:
      • 加密存储: 对敏感数据进行加密存储。
        • 对称加密: 使用 AES 等对称加密算法对数据进行加密。 密钥需要安全管理。
        • 非对称加密: 使用 RSA 等非对称加密算法对数据进行加密。 公钥可以公开，私钥需要安全管理。
    • 传输安全:
      • HTTPS: 使用 HTTPS 协议进行数据传输，保证数据在传输过程中的安全性。
      • 加密传输: 对敏感数据进行加密传输。
      • 防止中间人攻击: 使用 SSL/TLS 证书来防止中间人攻击。

十四. 分布式锁的应用

  • 问题: 用户参加限量特惠套餐，如何防止超卖？
  • 解决方案:
    • 分布式锁 + Lua 脚本: 使用 Redis 分布式锁 + Lua 脚本保证原子性操作，先获取锁，然后判断库存，如果库存足够则扣减库存并释放锁。 Lua 脚本可以保证判断库存和扣减库存的原子性。
    • ZooKeeper + 数据库悲观锁: 使用 ZooKeeper 实现分布式锁，在数据库中使用悲观锁锁定库存记录，保证只有一个请求可以修改库存。

十五. 消息队列的应用

  • 问题: 用户办理带宽业务后需要通知子系统（计费，客服，运维），如何设计可靠消息通知机制？
  • 解决方案:
    • 消息确认机制 (ACK): 消费者在处理完消息后，向消息队列发送确认消息。 如果消息队列没有收到确认消息，则会重新发送该消息。
    • 消息持久化: 将消息持久化到磁盘，防止消息丢失。
    • 死信队列 (DLQ): 如果消息处理失败，则将消息发送到死信队列。 可以对死信队列中的消息进行人工处理。
    • 重试机制: 如果消息处理失败，可以进行重试。

十六. 数据库分库分表

  • 问题: 电信用户数超 5 亿，用户基础信息表如何设计分库分表策略？
  • 解决方案:

    • 分库策略:

      • 垂直分库: 将不同的业务数据拆分到不同的数据库中。 例如，可以将用户基础信息、套餐信息、账单信息等拆分到不同的数据库中。
      • 水平分库: 将同一业务数据拆分到不同的数据库中。 例如，可以将用户基础信息按照用户 ID 的范围拆分到不同的数据库中。

    • 分表策略:

      • 垂直分表: 将一个表中的不同字段拆分到不同的表中。 例如，可以将用户基础信息中的常用字段和不常用字段拆分到不同的表中。
      • 水平分表: 将一个表中的数据按照某种规则拆分到不同的表中。 例如，可以将用户基础信息按照用户 ID 的哈希值拆分到不同的表中。

    • 分片键 (Sharding Key):

      • 选择一个合适的字段作为分片键，用于确定数据存储在哪个库和哪个表中。 常见的选择包括用户 ID、手机号等。

    • 分片算法:

      • 哈希取模: 将分片键的哈希值对分片数量取模，根据取模结果确定数据存储在哪个分片中。
      • 范围分区: 根据分片键的范围确定数据存储在哪个分片中。
      • 一致性哈希: 使用一致性哈希算法来分配数据，可以减少数据迁移的成本。

十七. 接口性能优化

  • 问题: 用户首页需要展示套餐余额、剩余流量、优惠活动等多个信息，如何优化接口响应时间？
  • 解决方案:
    • 数据聚合:
      • 减少接口调用次数: 将多个接口调用合并为一个接口调用。 例如，可以创建一个聚合接口，一次性返回套餐余额、剩余流量、优惠活动等信息。
      • 数据预加载: 在用户访问首页之前，预先加载一些数据到缓存中。
    • 缓存:
      • 使用缓存减少数据库访问: 将不经常变化的数据缓存起来，例如：优惠活动信息。 可以使用 Redis 或 Memcached 等缓存服务。
      • CDN 缓存静态资源: 将静态资源 (例如：图片、CSS、JavaScript) 缓存到 CDN 上，加速访问。
    • 异步处理:
      • 将非核心业务逻辑异步处理: 例如，可以将发送通知消息、记录日志等操作异步处理。 可以使用消息队列来实现异步处理。
    • 并行处理:
      • 并行执行多个接口调用: 如果有多个独立的接口调用，可以并行执行这些接口调用。 可以使用 CompletableFuture 或 ExecutorService 来实现并行处理。
    • 数据库优化:
      • 优化 SQL 查询: 检查 SQL 查询是否合理，是否存在性能问题。 可以使用 EXPLAIN 命令来分析 SQL 查询的执行计划。
      • 添加索引: 为经常查询的字段添加索引。
      • 使用连接池: 使用连接池来管理数据库连接，减少连接创建和销毁的开销。
      • 读写分离: 将读操作和写操作分离到不同的数据库中，提高数据库的并发处理能力。

十八. 数据一致性

  • 问题: 用户余额在缓存和数据库中出现不一致，如何设计修复机制？
  • 解决方案:
    • 最终一致性: 允许缓存和数据库中的数据暂时不一致，但最终会达到一致。
    • 修复机制:
      • 定时同步: 定时将数据库中的数据同步到缓存中。
      • 异步补偿: 如果发现缓存和数据库中的数据不一致，则异步执行补偿操作，将缓存中的数据更新为数据库中的数据。
      • 重试机制: 在更新缓存失败时，进行重试。
    • 设计步骤:
      • 检测数据不一致: 定期检测缓存和数据库中的数据是否一致。 可以使用定时任务或消息队列来实现。
      • 选择修复策略: 根据业务需求选择合适的修复策略。
      • 执行修复操作: 执行修复操作，将缓存中的数据更新为数据库中的数据。

十九. 定时任务设计

  • 问题: 每月1日凌晨需要批量执行用户套餐扣分，如何设计可靠的大规模定时任务？
    • 解决方案思路：
      • 任务调度框架: 使用如Quartz、Spring Scheduler或分布式任务调度平台如XXL-JOB、Elastic-Job等。分布式任务调度平台更适合大规模、高可用的场景。
      • 分片执行: 将任务分解为多个子任务，每个子任务处理一部分用户数据。这可以通过分片来实现，每个分片独立运行。
      • 幂等性处理: 确保任务的幂等性，避免重复执行导致的问题。
      • 监控与告警: 实时监控任务的执行状态，出现异常及时告警。
      • 容错处理: 失败重试机制，对于执行失败的任务进行重试。
      • 流量控制: 控制任务执行的并发度，避免对数据库等资源造成过大的压力。
      • 记录执行日志: 记录每次任务的执行情况，方便问题排查。

二十. 文件导入导出

  • 问题: 营业厅需要批量导入 10w+ 用户套餐变更数据，如何设计高效的可靠导入服务？
  • 解决方案:
    • 异步处理:
      • 将文件上传到对象存储服务 (例如：Amazon S3, Alibaba OSS)。
      • 使用消息队列通知后台服务处理导入任务。 这样可以避免用户等待过长时间。
    • 分片读取:
      • 将文件分割成多个小文件，并行读取。 可以使用多线程或线程池来实现并行读取。
    • 数据校验:
      • 对导入的数据进行校验，防止错误数据影响业务。 可以使用 Bean Validation 或自定义校验器来实现数据校验。
    • 批量写入:
      • 将数据批量写入数据库，减少数据库访问次数。 可以使用 MyBatis 的 foreach 标签或 JDBC 的 batchUpdate 方法来实现批量写入。
    • 事务处理:
      • 使用事务保证数据的一致性。 如果导入过程中发生错误，可以回滚事务，防止数据不一致。
    • 监控和告警:
      • 监控导入任务的执行状态，及时发现和处理异常。
      • 如果导入任务失败，发送告警通知。
    • 设计步骤:
      • 文件上传: 用户上传文件到对象存储服务。
      • 消息通知: 上传成功后，发送消息到消息队列。
      • 任务处理: 后台服务接收消息，并开始处理导入任务。
      • 文件读取: 将文件分割成多个小文件，并行读取。
      • 数据校验: 对读取的数据进行校验。
      • 数据转换: 将读取的数据转换成数据库表对应的实体类。
      • 数据写入: 将数据批量写入数据库。
      • 事务处理: 使用事务保证数据的一致性。
      • 结果通知: 导入完成后，发送结果通知给用户。

二十一. 异常处理设计

  • 问题: 用户漫游产生异常话单，如何设计自动化和人工结合的异常处理流程？
    • 解决方案思路:
      • 自动化检测: 设置规则引擎，自动检测异常话单。 例如：通话时长超过阈值、费用异常等。
      • 告警: 当检测到异常话单时，自动发送告警通知给相关人员。
      • 人工介入: 对于自动化检测无法处理的异常话单，需要人工介入处理。
      • 流程跟踪: 记录每个异常话单的处理过程，方便后续分析和优化。
      • 知识库: 建立异常话单知识库，记录常见的异常话单类型和处理方法，方便快速处理异常。

二十二. 压力测试方案

  • 问题: 新套餐上线，如何设计全面压测方案？
  • 解决方案:
    • 测试目标:
      • 确定测试目标: 例如：TPS、响应时间、资源利用率等。
      • 确定测试范围: 确定需要测试的接口和业务流程。
    • 测试环境:
      • 搭建模拟环境: 搭建一个与生产环境相似的模拟环境。
      • 准备测试数据: 准备大量的测试数据。
    • 测试工具:
      • 选择合适的压力测试工具: 例如：JMeter、LoadRunner、Gatling 等。
    • 测试场景:
      • 单接口测试: 对单个接口进行压力测试，测试接口的性能瓶颈。
      • 混合场景测试: 模拟真实用户场景，对多个接口进行组合测试。
      • 稳定性测试: 长时间运行压力测试，测试系统的稳定性。
      • 峰值测试: 模拟突发流量，测试系统的抗压能力。
    • 监控指标:
      • 监控系统资源: 例如：CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络 I/O 等。
      • 监控应用性能: 例如：TPS、响应时间、错误率等。
      • 监控数据库性能: 例如：QPS、连接数、慢查询等。
    • 测试报告:
      • 生成测试报告: 分析测试结果，找出系统的性能瓶颈。
      • 提出优化建议: 根据测试结果，提出优化建议。

二十三. 数据同步方案

  • 问题: 用户数据需要在 CRM、计费、客服等多个系统间保持同步，如何设计可靠同步机制？
  • 解决方案:
    • 消息队列:
      • 发布/订阅模式: 当数据发生变化时，发布一条消息到消息队列，各个系统订阅该消息，并进行相应的处理。
      • 事务消息: 使用事务消息保证数据的一致性。
    • 数据库同步工具:
      • Canal: 阿里巴巴开源的数据库同步工具，可以实时监听 MySQL 的 Binlog，并将数据同步到其他系统。
      • Debezium: 开源的分布式平台，可以捕获数据库变更，并将数据同步到其他系统。
    • API 同步:
      • 当数据发生变化时，调用各个系统的 API 进行同步。
    • 保证数据一致性:
      • 最终一致性: 允许各个系统中的数据暂时不一致，但最终会达到一致。 可以使用补偿机制来保证最终一致性。
posted @ 2025-07-01 18:23  贺艳峰  阅读(32)  评论(0)    收藏  举报