微服务.md

前后端分离是如何做的

• https://segmentfault.com/a/1190000009329474
• 我们项目的实践：后端spring cloud微服务 api-gateway统一对外暴露接口；前端angular+node

1. 交互形式:http restful
2. 开发模式:完全分离 接口文档交互

微服务哪些框架

1. spring cloud
2. 阿里的Dubbo

怎么理解 RPC 框架

• https://www.zhihu.com/question/25536695

说说 RPC 的实现原理

• 常见的rpc框架： thrift、grpc、dubbo
• https://liuzhengyang.github.io/2016/12/16/rpc-principle/

1. 通信模块
2. 编解码模块
3. 客户端 服务端

说说 Dubbo 的实现原理

• 没用过

怎么理解 Restful

• 又是一个哲学问题，哈哈
• https://www.zhihu.com/question/27785028

1. URL定位资源，用http动词(get post等)描述操作
2. url设计时，原则上不使用动词，比如获取人员信息接口，/getPerson/1是不正确的，而应该用/person/1
3. http动词来实现资源的 增查改删：
   1. GET: 获取资源
   2. POST; 新增资源
   3. PUT: 更新资源
   4. DELETE: 删除资源
4. client与server之间传递资源的某种表现形式，如xml或json,jpg等

如何理解 RESTful API 的幂等性

• https://juejin.im/entry/57fec6850e3dd90057e1e47e

1. 多次调用，不会影响到资源的变化，我们认为它幂等。
2. 幂等性指的是作用于结果而非资源本身。例如，这个HTTP GET方法可能会每次得到不同的返回内容，但并不影响资源。
3. GET PUT 多次调用和一次调用结果相同

说说 CAP 定理、 BASE 理论

• https://www.jianshu.com/p/68c7c16b3fbd

1. C=一致性 A=可用性 P=分区容忍性： CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时满足两个。
2. Base理论：Basically Available(基本可用）、Soft state(软状态）和Eventually consistent(最终一致性）三个短语的简写

怎么考虑数据一致性问题

1. 强一致性
2. 最终一致性

说说最终一致性的实现方案

• http://www.funtl.com/2018/04/10/interview/Java-面试宝典-说说最终一致性的实现方案/

1. 消息队列
2. 保证exactly once

你怎么看待微服务

1. https://juejin.im/post/592f87feb123db0064e5ef7c
2. 单体-->SOA-->微服务
3. 微服务是SOA发展出来的产物，它是一种比较现代化的细粒度的SOA实现方式
4. 关于服务的尺寸，在实际情况中往往是一个服务应该能够代表「实际业务场景中的一块不可分割或不易分割的业务实体」

如何拆分服务

• 业务为主

1. 首先要划分好业务的边界
2. 单一职责
3. 松耦合 独立部署 独立进程
4. 服务之间轻量级的通信机制 RPC MQ http

微服务如何进行数据库管理

1. http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNjE4NjI2Nw==&mid=2652560380&idx=1&sn=c9d116f113e0ac37be4785818ced13a6&chksm=f39a3e88c4edb79ee60bf73461afc379a38affbc159a97e041ffbfb54570ade55566489b2cb4&scene=0#rd

如何应对微服务的链式调用异常

• spring cloud sleuth + zipkin就是来解决这个问题的: http://www.ityouknow.com/springcloud/2018/02/02/spring-cloud-sleuth-zipkin.html
• 助记词：trace span

1. 监控
2. 预警
3. 通知
4. 熔断

微服务的安全