说明

以下总结来自于黑马程序员网课，地址：https://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p=172&spm_id_from=pageDriver

Spring Cloud常见组件有哪些？

问题说明：这个题目主要考察对SpringCloud的组件基本了解
难易程度：简单
参考话术：
SpringCloud包含的组件很多，有很多功能是重复的。其中最常用组件包括：

• • 注册中心组件： Eureka、Nacos等
• • 负载均衡组件：Ribbon
• • 远程调用组件：OpenFeign
• • 网关组件：Zull、Gateway
• • 服务保护组件：Hystrix、Sentinel
• • 服务配置管理组件：SpringCloudConfig、Nacos

Nacos的服务注册表结构是怎样的？

问题说明：考察对Nacos数据分级结构的了解，以及Nacos源码的掌握情况
难易程度：一般
参考话术：
Nacos采用了数据的分级存储模型，最外层是NameSpace，用来隔离环境，然后是Group，用来对服务分组。接下来就是服务（Service）了，一个服务包含多个实例，但是可能处于不同机房，因此Service下有多个集群（Cluster），Cluster下是不同的实例（Instance）。
对应到Java代码中，Nacos采用了一个多层的Map来表示。结构为Map<String,Map<String,Service>>，其中最外层Map的key就是namespaceId,值是一个Map。内层Map的Key是group拼接serviceName，值是Service对象。Service对象内部又是一个Map，key是集群名称，值是Cluster对象。而Cluster对象。而Cluster对象内部维护了Instance的集合。

部分源码组成

Map(namespace,Map(group::serviceName,Service))
Service - > Map<String,Cluster>
Cluster - > Set<Instance>

Nacos如何支撑数十万服务注册压力？

问题说明：考察对Nacos源码的掌握情况
难易程度：难
参考话术：
Nacos内部接收到注册的请求时，不会立即写数据，而是将服务注册的任务放入一个阻塞队列就立即响应给客户端。然后利用线程池读取阻塞队列中的任务，异步来完成实例更新，从而提高并发写能力。

Nacos如何避免并发读写冲突问题？

问题说明：考察对Nacos源码的掌握情况
难易程度：难
参考话术：
Nacos在更新实例列表时，会采用CopyOnWrite技术，首先将旧的实例列表拷贝一份，然后更新拷贝的实例列表，再用更新后的实例列表来覆盖旧的实例列表。
这样在更新的过程中，就不会对读实例列表的请求产生影响，也不会出现脏读问题了。

Nacos与Eureka的区别有哪些？

问题说明：考察对Nacos、Eureka的底层实现的掌握情况
难易程度：难
参考话术：
Nacos与Eureka有相同点，也有不同之处，可以从以下几点来描述：

1、接口方式：Nacos与Eureka都对外暴露了Rest风格的API接口，用来实现服务注册、发现等功能
2、实例类型：Nacos的实例有永久和临时实例之分；而Eureka只支持临时实例
3、健康检测：Nacos对临时实例采用心跳模式检测，对永久实例采用主动请求来检测；Eureka只支持心跳
4、服务发现：Nacos支持定时拉取和订阅推送两种模式；Eureka只支持定时拉取模式

Sentinel的线程隔离与Hystix的线程隔离有什么差别？

问题说明：考察对线程隔离方案的掌握情况
难易程度：一般
参考话术：
Hystix默认是基于线程池实现的线程隔离，每一个被隔离的业务都要创建一个独立的线程池，线程过多会带来额外的CPU开销，性能一般，但是隔离性更强。
Sentinel是基于信号量（计数器）实现的线程隔离，不用创建线程池，性能较好，但是隔离性一般。

Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？

问题说明：考察对限流算法的掌握情况
难易程度：难
参考话术：
限流算法常见的有三种实现：滑动时间窗口、令牌桶算法、漏桶算法。Gateway则采用了基于Redis实现的令牌桶算法。
而Sentinel内部却比较复杂：

• • 默认限流模式是基于滑动时间窗口算法
• • 排队等待的限流模式则基于漏桶算法
• • 而热点参数限流则是基于令牌桶算法

什么是限流？

对应用服务器的请求做限制，避免因过多请求而导致服务器过载甚至宕机。
限流算法常见的包括两种：

1. 计数器算法，又包括窗口计数器算法、滑动窗口计数器算法
2. 令牌桶算法（Token Bucket）
3. 漏桶算法（Leaky Bucket）

固定窗口计数器算法

固定窗口计数器算法概念如下：

• • 将时间划分为多个窗口，窗口时间跨度称为Interval，本例中为1000ms；
• • 每个窗口维护一个计数器，每有一次请求就将计数器加一，限流就是设置计数器阈值，本例为3
• • 如果计数器超过了限流阈值，则超出阈值的请求都被丢弃。

当4500 - 5500发起了6次请求，可能会出现过多请求而导致服务器过载甚至宕机，
因此就有了滑动窗口计数器算法

滑动窗口计数器算法

滑动窗口计数器算法会将一个窗口划分为n个更小的区间，例如

• • 窗口时间跨度Interval为1秒；区间数量 n = 2，则每个小区间时间跨度为500ms
• • 限流阈值依然为3，时间窗口（1秒）内请求超过阈值时，超出的请求被限流
• • 窗口会根据当前请求所在时间（currentTime）移动，窗口范围是从（currentTime - Interval）之后的第一个时区开始，到currentTime所在时区结束。
    

令牌桶算法

令牌桶算法说明：

• • 以固定的速率生成令牌，存入令牌桶中，如果令牌桶满了以后，多余令牌丢弃
• • 请求进入后，必须先尝试从桶中获取令牌，获取到令牌后才可以被处理
• • 如果令牌桶中没有令牌，则请求等待或丢弃
    但是这种会有一种现象，如果1秒每生成5个令牌，但是没有人请求，1秒后有10个请求，也会发10个令牌，解决这种问题，可以把阈值设置小一点，比如3
    

漏桶算法说明：

• • 将每个请求视作“水滴”放入“漏桶”进行存储；
• • “漏桶”以固定速率向外“漏”出请求来执行，如果“漏桶”空了则停止“漏水”；
• • 如果“漏桶”满了则多余的“水滴”会被直接丢弃。

代码实现使用队列实现，先进先出

限流算法对比

因为计数器算法一般都会采用滑动窗口计数器，所以这里我们对比三种算法：