面试题总结

对整理的面试题总结一些简略的回答，深入的分析还是需要自己去研究

1 微服务的限流方案，和服务降级方案

分布式微服务架构下，某一个节点出现故障，会导致雪崩效应。分布式总体限流方案：利用redis，记录调用量，服务降级，限流降级：把非重点的服务关闭。故障降级：设置默认值，采用兜底数据，开关预置、配置中心

2 Synchronized原理：每个对象有一个监视器锁（monitor）。当monitor被占用时就会处于锁定状态，线程执行monitorenter指令时尝试获取monitor的所有权

http://www.cnblogs.com/paddix/p/5367116.html

3、乐观锁，先进行业务操作，在最后一步更新数据时再加锁，实现为每一条数据加一个版本号，查询出版本号，然后更新的时候以此版本号为依据，如果不一致则报错或者回滚事物
悲观锁：查询的时候就加锁 select for update 仅适用于innodb，且必须在事物块中才生效

4、redis集群三种模式：1主从模式，一个master，一个slave，master将数据同步给从 2 Sentinel模式，哨兵模式，Sentinel可以监控主从状态，当主下线以后，先标记成主观下线，然后多个Sentinel投票，超过半数支持则客观下线 3、Cluster模式，多台机器，将redis服务分片cluster模式自带的选举机制类似哨兵选举，但不存在哨兵，当master宕掉后，由该master的一个或多个slave节点来选举出新的master

5、redis的几种数据存储结构 ，redis数据存储结构有多种，依据存储数据的类型和大小等场景来分别使用

1、简单动态字符串 SDS

没有用c语言的字符串，而是自定义了名为SDS的数据结构，解决了内存溢出问题，预分配了空间（free）减少了内存分配次数，获取字符串长度复杂度为常数

2、双向链表

3、字典（hash）Redis的Hash，为单链表结构

就是在数组+链表的基础上，进行了一些rehash优化等。

4 跳跃表skipList

每个节点中维护多个指向其他节点的指针，节点是有序的 ，和平衡树很相似，为什么不用平衡树呢

skipList & AVL 之间的选择

1. 从算法实现难度上来比较，skiplist比平衡树要简单得多。

2. 平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而skiplist的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。

3. 查找单个key，skiplist和平衡树的时间复杂度都为O(log n)，大体相当。

4. 在做范围查找的时候，平衡树比skiplist操作要复杂。

5. skiplist和各种平衡树（如AVL、红黑树等）的元素是有序排列的。

5 整数集合（intset）

对int存储做了优化，根据属性分配不同大小，如果放入更大的，则进行encoding升级

6 压缩列表（ziplist）ziplist是redis为了节约内存而开发的顺序型数据结构。它被用在列表键和哈希键中。一般用于小数据存储。

ZSet(sorted set-有序集合)在redis中有两种实现，skipList和zipList，在这基础上加上了score分值的概念，通过score和index来进行排序，相当于是一个进行了排序的链表

https://blog.****.net/Dome_/article/details/93389132