前几天在拉钩网上投了简历。今天就去面试了，面试的是我们学校大院的毕业的，前几天还去西校区招聘了，还聊了两句其他的，感觉还可以，不知道薪资说的怎么样。
你了解nginx吗说下nginx的负载均衡策略：面试的说是一个一个的分配调用的吗？
答：我当时答得说不太记得的了。
正确的答案是：
Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少，并发能力强，
事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好。官方测试nginx能够支支撑5万并发链接，并且cpu、内存等资源消耗却非常低，运行非常稳定。
Nginx既可以在内部的直接支持Rails和PHP程序对外进行服务,也可以支持HTTP代理服务对外进行服务，采用C语言编写,处理静态文件，索引文件以及自动索引;打开文件描述符缓冲。
无缓存的反向代理加速，简单的负载均衡和容错。FastCGI，简单的负载均衡和容错。
模块化的结构。包括 gzipping, byte ranges, chunked responses,以及 SSI-filter 等 filter。
如果由 FastCG或其它代理服务器处理单页中存在的多个 SSI，则这项处理可以并行运行，而不需要相互等待。
支持 SSL 和 TLSSNI。
应用它可以干什么：
1、http服务器。Nginx是一个http服务可以独立提供http服务。可以做网页静态服务器。
2、虚拟主机。可以实现在一台服务器虚拟出多个网站。例如个人网站使用的虚拟主机。
3、反向代理，负载均衡。当网站的访问量达到一定程度后，单台服务器不能满足用户的请求时，
需要用多台服务器集群可以使用nginx做反向代理。并且多台服务器可以平均分担负载，
不会因为某台服务器负载高宕机而某台服务器闲置的情况
主要的算法策略有：
1.weight轮训默认：接收到的请求按照顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果某个服务器拓机的情况下，nginx会将其剔除队列，请求受理情况不会受到影响，可以给不同的后端服务配置权重值，
用于调整不同的服务器上请求的分配率，权重越大被分配到的请求的几率越大。
2.ip_hash:每个请求按照发起客户端的ip的hash结果进行匹配，这样的算法下一个固定ip地址的客户端总会访问到同一个后端服务器，这也在一定程度上解决了集群部署环境下session共享的问题
3.fair：智能调整调度算法，动态的根据后端服务器的请求处理到响应的时间进行均衡分配，响应时间短处理效率高的服务器分配到请求的概率高，响应时间长处理效率低的服务器分配到的请求少；结合了前两者的优点的一种调度算法。但是需要注意的是nginx默认不支持fair算法，如果要使用这种调度算法，请安装upstream_fair模块
4.url_hash：按照访问的url的hash结果分配请求，每个请求的url会指向后端固定的某个服务器，可以在nginx作为静态服务器的情况下提高缓存效率。同样要注意nginx默认不支持这种调度算法，要使用的话需要安装nginx的hash软件包
消息队列用过吗，ActiveMQ用过吗？，还说异步你用过吗？
答：我说了解，但是不太记得了。
正确的答案是：
ActiveMQ是Apache出品，流行开源的消息总线，ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,
传递的消息类型：
一种是点对点的，即一个生产者和一个消费者一一对应；
另一种是发布/订阅模式，即一个生产者产生消息并进行发送后，可以由多个消费者进行接收。
使用方法：
producer---->topic--->consumer：
特点：
1.每个消息可以有多个消费者：和点对点方式不同，发布消息可以被所有订阅者消费
2.发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。
3.针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。
4.为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。
producer---->Queue--->consumer：
特点：
1.每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)
2.发送者和接收者之间在时间上没有依赖性
3.接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功
用过vue.js吗？
答：没有，确实这个没有用过。
用过哪些前端的ui:
答：easyui,layui,mui,h5,
如何使线程安全，使用哪个关键字：
答：我说的是加锁，我还举了个例子，存钱和取钱的例子说明了线程不安全的。 关键字用synchronized。
正确的答案是：
基本上所有的并发模式在解决线程安全问题上，都采用“序列化访问临界资源”的方案，即在同一时刻，只能有一个线程访问临界资源，也称同步互斥访问。
通常来说，是在访问临界资源的代码前面加上一个锁，当访问完临界资源后释放锁，让其他线程继续访问。
在Java中，提供了两种方式来实现同步互斥访问：synchronized和Lock。
用过哪些服务器，说下linux的基本命令
答：ubuntu,命令：ps-aux：查看进程，ls:列出条目，copy :复制，mv：移动, mkdir：创建文件
集合使用过吗：hashtable,hashset使用吗？
答：集合使用最多的是list和map，这两个很少
Arrylist和linked的区别：
答：我回答是arrylist，可以随机访问，而linked的修改删除插入更快有引用。
正确的答案是：
两个都是list接口，arrylist是基于索引的底层是数组，可以以O(1)的时间随机访问，
linkedlist：是以元素列表形式存储的，linkedlist的插入，添加，删除操作速度更快，因为他不需要计算索引了。
linkedlist比arraylist更占内存。
mysql分库分表用过吗，什么可以做为索引：
答：用过分库，分表没用过，举了微服务例子的一个服务对应一个数据库，索引：只说了个主键。
正确的答案是：
为什么要分表：
当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。
分库分表的规则：
①单库单表
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
②单库多表
随着用户数量的增加，user表的数据量会越来越大，当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢，从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是，当需要添加一列的时候，mysql会锁表，期间所有的读写操作只能等待。
可以通过某种方式将user进行水平的切分，产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。
③多库多表
随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够，随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。
出现的问题：
1. 分库分表维度的问题
假如用户购买了商品,需要将交易记录保存取来，如果按照用户的纬度分表，则每个用户的交易记录都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用户的 购买情况，但是某商品被购买的情况则很有可能分布在多张表中，查找起来比较麻烦。反之，按照商品维度分表，可以很方便的查找到此商品的购买情况，但要查找 到买人的交易记录比较麻烦。
所以常见的解决方式有：
通过扫表的方式解决，此方法基本不可能，效率太低了。
记录两份数据，一份按照用户纬度分表，一份按照商品维度分表。
通过搜索引擎解决，但如果实时性要求很高，又得关系到实时搜索。
2. 联合查询的问题
联合查询基本不可能，因为关联的表有可能不在同一数据库中。
3. 避免跨库事务
避免在一个事务中修改db0中的表的时候同时修改db1中的表，一个是操作起来更复杂，效率也会有一定影响。
4. 尽量把同一组数据放到同一DB服务器上
例如将卖家a的商品和交易信息都放到db0中，当db1挂了的时候，卖家a相关的东西可以正常使用。也就是说避免数据库中的数据依赖另一数据库中的数据。
5.一主多备
在实际的应用中，绝大部分情况都是读远大于写。Mysql提供了读写分离的机制，所有的写操作都必须对应到Master，读操作可以在 Master和Slave机器上进行，Slave与Master的结构完全一样，一个Master可以有多个Slave,甚至Slave下还可以挂 Slave,通过此方式可以有效的提高DB集群的 QPS.
所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。
此外，可以看出Master是集群的瓶颈，当写操作过多，会严重影响到Master的稳定性，如果Master挂掉，整个集群都将不能正常工作。
所以
当读压力很大的时候，可以考虑添加Slave机器的分式解决，但是当Slave机器达到一定的数量就得考虑分库了。
当写压力很大的时候，就必须得进行分库操作。
什么可以作为索引：
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索引，MySQL必须从第一条记录开始读完整个表，直到找出相关的行，表越大，查询数据所花费的时间就越多，如果表中查询的列有一个索引，MySQL能够快速到达一个位置去搜索数据文件，而不必查看所有数据，那么将会节省很大一部分时间。
1、对经常更新的表就避免对其进行过多的索引，对经常用于查询的字段应该创建索引，
2、数据量小的表最好不要使用索引，因为由于数据较少，可能查询全部数据花费的时间比遍历索引的时间还要短，索引就可能不会产生优化效果。
3、在一同值少的列上(字段上)不要建立索引，比如在学生表的"性别"字段上只有男，女两个不同值。相反的，在一个字段上不同值较多可是建立索引。
注：今后要把这个索引给实现了。
dubbo使用的是:
答：这里为举了zookeeper服务注册与发现他们两个是配合使用的，其他的就没在说啥了
正确的答案是：
什么是dubbo:
Dubbo是 阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。
Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
主要核心部件：
Remoting:网路通讯框架，实现了sync-over-async和request-response消息机制
RPC: 一个远程过程调用的抽象，支持负载均衡、容灾和集群功能
Registry: 服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅
? 为什么要使用他：主要就是为了实现不同系统之间的通信。
dubbo的简介：
? 单一应用架构
? 当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。
? 此时，用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键。
? 垂直应用架构
? 当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。
? 此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。
? 分布式服务架构
? 当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。
? 此时，用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键。
? 流动计算架构
? 当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。
? 此时，用于提高机器利用率的 资源调度和治理中心(SOA) 是关键。
Dubbo就是资源调度和治理中心的管理工具。
redis的使用使用redis的目的：
答：我回答的是redis是一个缓存技术，当把需要的数据写入redis中这样可以减少数据库的压力，如果redis中没有的话才会去数据库中取。
正确的答案是：
redis是一个高性能的key-value的数据库，支持数据的持久化，提供不同类型的数据结构存储，支持数据备份。
支持以下类型：字符型，散列型，列表型list，集合型set，有序集合型sort set。
Redis有着更为复杂的数据结构并且提供对他们的原子性操作，这是一个不同于其他数据库的进化路径。
Redis的数据类型都是基于基本数据结构的同时对程序员透明，无需进行额外的抽象。
Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，所以在对不同数据集进行高速读写时需要权衡内存，因为数据量不能大于硬件内存。
在内存数据库方面的另一个优点是，相比在磁盘上相同的复杂的数据结构，在内存中操作起来非常简单，这样Redis可以做很多内部复杂性很强的事情。同时，在磁盘格式方面他们是紧凑的以追加的方式产生的，因为他们并不需要进行随机访问。
使用的目的：（高性能，高并发）
redis使用的数据是保存到内存中的，
配合关系型数据库做高速缓存，持久化特定数据，减轻访问数据库的压力，获得更高的并发和更快捷的请求响应速度。
常用的算法和算法的功能：
答：队列，排序，功能实现核心的业务模块。
自己的编码要求：
答：写注释，写方法声明
写过开发文档吗：
答：写过，测过测试文档吗，我说只写过一部分
写过测试用例吗,功能测试如何做的：
答：测试用例我们用postman,功能测试主要就是我们项目组的人全部使用发现bug然后记录下来进行归档修改。
自己的学习方法：
答：看文档，视频，然后编码。
接下来聊的就是一些个人问题，说自己的爱好，和自己的规划，ok了就这么多然后就回来等结果了。第一次去，面试感觉表现还可以，一点也不慌，可是基础还有打牢。