面试的时候遇到了,实在不知道怎么回答,特来请教一下各位。
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RihcardLu 256 天前
依赖于经验或者看过相关的案例会好答一点,但这有个悖论,如果能提前遇见那大部分情况都能解决;遇到的基本上都是未考虑到或是考虑不完全的的。举个简单例子,比如在做一些排行榜的时候,就必然会有榜单更新的实时性、准确性、稳定性这几个因素的相互考虑。
如果要求实时性高,必然会有缓存;有缓存也必然会影响准确性,怎么及时的更新缓存;如果引入缓存、主动更新机制,系统的复杂度增加,那就又会涉及到监控(这里指的更多是业务层面监控,比如缓存更新失败如何感知),巴拉巴拉…… |
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weimutter4 256 天前
完全测试, 性能测试, 压测, 完整的监控! 好多公司不懂微服务。 以为搞个服务就完事了。 但是正因为是微服务。 向上还要考虑服务调用。 服务依赖 , 完整的服务监控。 等等
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xwwsxp 256 天前
别想了,君不见,大厂也是这个崩完那个崩,都是草班台子。
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uSy62nMkdH 256 天前
1L 说的很好了,这种事一般就是出一次事长一次记性,如果公司技术氛围跟体量还可以,经常会有一些故障复盘,多听听没坏处
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iyiluo 256 天前
做的多了就知道了,比如做一个带输入输出的接口,后面肯定会遇到 xss 攻击,所以前期一定要做好参数过滤
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whee 256 天前
这种事情就是经验积累的过程。听得多,遇到的多,写东西的时候就能直觉的遇见在什么样的阶段,目前这个方案会产生什么样的问题。
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BuffDog 256 天前
可能性是无穷的
一般都是经验问题吧,也得平衡下系统复杂度 |
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tianzx 256 天前 1
我举个例子:如何设计用户表?
可能会有问题的设计: 所有数据都丢在一张表。很明显随着数据量的增大,这里会成为 Block 系统的点 良好的设计:按照 userId or phone number 进行分库分表,然后数据聚合到 ES 或者其他系统方便进行模糊查询,最后将数据同步到 Hive 中,可以进行大数据分析。(问题:常见的分库分表算法有哪些?如何防止数据倾斜?如何保证数据一致性?如何保证数据安全?如何保证系统平滑的扩容、缩容?) 根据业务的设计:主要访问来自于 C 端还是 B 端。未来是否需要支持单点登录、第三方登录。根据业务的不同,你又可以去做针对性的优化,比如数据库的反范式,多级缓存的设计 。 最后,这只适用于面试。实际情况是:一个系统可能连 1w 个用户都没有,并发也都是个位数。 |
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hevi 256 天前
根据历史经验多想和多测吧,然后出了问题就积累,然后循环
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yifangtongxing28 256 天前
你能预测这些的话,直接买股票,比上班实在
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gosky 256 天前 via Android
预见问题的发生,应该靠经验吧?
解决潜在的问题,我的理解是只能防御潜在的问题,比如留好日志,能最快分析出问题;比如防御型编程,控制问题的影响范围 |
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KC35 256 天前
只能觉醒见闻色了
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