场景题

1.1 微信红包相关问题

参考答案

概况：2014年微信红包使用数据库硬抗整个流量，2015年使用cache抗流量。

微信的金额什么时候算？

微信红包的金额是拆的时候实时算出来，不是预先分配的，采用的是纯内存计算，不需要预算空间存储。采取实时计算金额的考虑，是因为实时效率很高，而预算需要占存储，预算空间效率低。

为什么明明抢到红包，点开后发现没有？

2014年的红包一点开就知道金额，分两次操作，先抢到金额，然后再转账。2015年的红包的拆和抢是分离的，需要点两次，因此会出现抢到红包了，但点开后告知红包已经被领完的状况。进入到第一个页面不代表抢到，只表示当时红包还有。

红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？

随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。

例如：发100块钱，总共10个红包，那么平均值是10块钱一个，那么发出来的红包的额度在0.01元～20元之间波动。当前面3个红包总共被领了40块钱时，剩下60块钱，总共7个红包，那么这7个红包的额度在：0.01～（60/7*2）=17.14之间。

注意：这里的算法是每被抢一个后，剩下的会再次执行上面的这样的算法。这样算下去，会超过最开始的全部金额，因此到了最后面如果不够这么算，那么会采取如下算法：保证剩余用户能拿到最低1分钱即可。如果前面的人手气不好，那么后面的余额越多，红包额度也就越多，因此实际概率一样的。

红包的设计

微信从财付通拉取金额数据过来，生成个数/红包类型/金额放到redis集群里，app端将红包ID的请求放入请求队列中，如果发现超过红包的个数，直接返回。根据红包的逻辑处理成功得到令牌请求，则由财付通进行一致性调用，通过像比特币一样，两边保存交易记录，交易后交给第三方服务审计，如果交易过程中出现不一致就强制回归。

红包如何计算被抢完？

cache会抵抗无效请求，将无效的请求过滤掉，实际进入到后台的量不大。cache记录红包个数，原子操作进行个数递减，到0表示被抢光。财付通按照20万笔每秒入账准备，但实际还不到8万每秒。

通如何保持8w每秒的写入？

多主sharding，水平扩展机器。

据容量多少？

一个红包只占一条记录，有效期只有几天，因此不需要太多空间。

查询红包分配，压力大不？

抢到红包的人数和红包都在一条cache记录上，没有太大的查询压力。

一个红包一个队列？

没有队列，一个红包一条数据，数据上有一个计数器字段。

有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？

不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。

拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？

会出现金额一样的，但是手气最佳只有一个，先抢到的那个最佳。

每领一个红包就更新数据么？

每抢到一个红包，就cas更新剩余金额和红包个数。

红包如何入库入账？

数据库会累加已经领取的个数与金额，插入一条领取记录，入账则是后台异步操作。

入帐出错怎么办？比如红包个数没了，但余额还有？

最后会有一个take all操作，另外还有一个对账来保障。

1.2 秒杀系统相关问题

参考答案

秒杀应该考虑哪些问题？

1. 超卖问题

   分析秒杀的业务场景,最重要的有一点就是超卖问题，假如备货只有100个，但是最终超卖了200，一般来讲秒杀系统的价格都比较低，如果超卖将严重影响公司的财产利益，因此首当其冲的就是解决商品的超卖问题。

2. 高并发

   秒杀具有时间短、并发量大的特点，秒杀持续时间只有几分钟，而一般公司都为了制造轰动效应，会以极低的价格来吸引用户，因此参与抢购的用户会非常的多。短时间内会有大量请求涌进来，后端如何防止并发过高造成缓存击穿或者失效，击垮数据库都是需要考虑的问题。

3. 接口防刷

   现在的秒杀大多都会出来针对秒杀对应的软件，这类软件会模拟不断向后台服务器发起请求，一秒几百次都是很常见的，如何防止这类软件的重复无效请求，防止不断发起的请求也是需要我们针对性考虑的。

4. 秒杀URL

   对于普通用户来讲，看到的只是一个比较简单的秒杀页面，在未达到规定时间，秒杀按钮是灰色的，一旦到达规定时间，灰色按钮变成可点击状态。这部分是针对小白用户的，如果是稍微有点电脑功底的用户，会通过F12看浏览器的network看到秒杀的url，通过特定软件去请求也可以实现秒杀。或者提前知道秒杀url的人，一请求就直接实现秒杀了。这个问题我们需要考虑解决。

5. 数据库设计

   秒杀有把我们服务器击垮的风险，如果让它与我们的其他业务使用在同一个数据库中，耦合在一起，就很有可能牵连和影响其他的业务。如何防止这类问题发生，就算秒杀发生了宕机、服务器卡死问题，也应该让他尽量不影响线上正常进行的业务。

秒杀系统的设计方案

1. 秒杀系统的数据库设计

   针对秒杀的数据库问题，应该单独设计一个秒杀数据库，防止因为秒杀活动的高并发访问拖垮整个网站。这里只需要两张表，一张是秒杀商品表，一张是秒杀库存表：

   订单表（item）：

库存表（item_stock）：

其实应该还有几张表，订单表：可以查到具体的下单时间、订单单价、订单数量、下单金额、参与活动等，还有用户表：根据用户user_id可以查询到用户昵称、用户手机号，收货地址等其他额外信息，这个具体就不给出实例了。

1. 秒杀URL的设计

   为了避免有程序访问经验的人通过下单页面url直接访问后台接口来秒杀货品，我们需要将秒杀的url实现动态化，即使是开发整个系统的人都无法在秒杀开始前知道秒杀的url。具体的做法就是通过md5加密一串随机字符作为秒杀的url，然后前端访问后台获取具体的url，后台校验通过之后才可以继续秒杀。

2. 秒杀页面静态化

   将商品的描述、参数、成交记录、图像、评价等全部写入到一个静态页面，用户请求不需要通过访问后端服务器，不需要经过数据库，直接在前台客户端生成，这样可以最大可能的减少服务器的压力。具体的方法可以使用freemarker模板技术，建立网页模板，填充数据，然后渲染网页。

3. 单体redis升级为集群redis

   秒杀是一个读多写少的场景，使用redis做缓存再合适不过。不过考虑到缓存击穿问题，我们应该构建redis集群，或采用哨兵模式，可以提升redis的性能和可用性。

4. 使用nginx

   nginx是一个高性能web服务器，它的并发能力可以达到几万，而tomcat只有几百。通过nginx映射客户端请求，再分发到后台tomcat服务器集群中可以大大提升并发能力。

5. 精简SQL

   典型的一个场景是在进行扣减库存的时候，传统的做法是先查询库存，再去update。这样的话需要两个sql，而实际上一个sql我们就可以完成的。可以用这样的做法：update miaosha_goods set stock=stock-1 where goos_id={#goods_id} and version=#{version} and sock>0; 。这样的话，就可以保证库存不会超卖并且一次更新库存,还有注意一点这里使用了版本号的乐观锁，相比较悲观锁，它的性能较好。

6. redis预减库存

   很多请求进来，都需要后台查询库存,这是一个频繁读的场景。可以使用redis来预减库存，在秒杀开始前可以在redis设值，比如 redis.set(goodsId,100)，这里预放的库存为100可以设值为常量)，每次下单成功之后，Integer stock = (Integer)redis.get(goosId); 然后判断sock的值，如果小于常量值就减去1。不过注意当取消的时候,需要增加库存，增加库存的时候也得注意不能大于之间设定的总库存数(查询库存和扣减库存需要原子操作，此时可以借助lua脚本)下次下单再获取库存的时候,直接从redis里面查就可以了。

7. 接口限流

   秒杀最终的本质是数据库的更新，但是有很多大量无效的请求，我们最终要做的就是如何把这些无效的请求过滤掉，防止渗透到数据库。限流的话，需要入手的方面很多：

   • 前端限流：首先第一步就是通过前端限流，用户在秒杀按钮点击以后发起请求，那么在接下来的5秒是无法点击（通过设置按钮为disable）。这一小举措开发起来成本很小，但是很有效。
   • 同一个用户x秒内重复请求直接拒绝：具体多少秒需要根据实际业务和秒杀的人数而定，一般限定为10秒。具体的做法就是通过redis的键过期策略，首先对每个请求都从String value = redis.get(userId);。如果获取到这个value为空或者为null，表示它是有效的请求，然后放行这个请求。如果不为空表示它是重复性请求，直接丢掉这个请求。如果有效,采用redis.setexpire(userId,value,10).value 可以是任意值，一般放业务属性比较好,这个是设置以userId为key，10秒的过期时间（10秒后,key对应的值自动为null）。
   • 令牌桶算法限流：接口限流的策略有很多，我们这里采用令牌桶算法。令牌桶算法的基本思路是每个请求尝试获取一个令牌，后端只处理持有令牌的请求，生产令牌的速度和效率我们都可以自己限定。

8. 异步下单

   为了提升下单的效率，并且防止下单服务的失败。需要将下单这一操作进行异步处理。最常采用的办法是使用队列，队列最显著的三个优点：异步、削峰、解耦。这里可以采用rabbitmq，在后台经过了限流、库存校验之后，流入到这一步骤的就是有效请求。然后发送到队列里，队列接受消息，异步下单。下完单，入库没有问题可以用短信通知用户秒杀成功。假如失败的话，可以采用补偿机制，重试。

9. 服务降级

   假如在秒杀过程中出现了某个服务器宕机，或者服务不可用，应该做好后备工作。之前的博客里有介绍通过Hystrix进行服务熔断和降级，可以开发一个备用服务，假如服务器真的宕机了，直接给用户一个友好的提示返回，而不是直接卡死，服务器错误等生硬的反馈。

1.3 扫码登录流程

参考答案

什么是二维码？

二维码又称二维条码，常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。-- 百度百科

在商品上，一般都会有条形码，条形码也称为一维码，条形码只能表示一串数字。二维码要比条形码丰富很多，可以存储数字、字符串、图片、文件等，比如我们可以把 www.nowcoder.com 存储在二维码中，扫码二维码我们就可以获取到牛客网的地址。

移动端基于token的认证机制

在了解扫码登录原理之前，有必要先了解移动端基于 token 的认证机制，对理解扫码登录原理还是非常有帮助的。基于 token 的认证机制跟我们常用的账号密码认证方式有较大的不同，安全系数比账号密码要高，如果每次验证都传入账号密码，那么被劫持的概率就变大了。

基于 token 的认证机制流程图，如下图所示：

基于 token 的认证机制，只有在第一次使用需要输入账号密码，后续使用将不在输入账号密码。其实在登陆的时候不仅传入账号、密码，还传入了手机的设备信息。在服务端验证账号、密码正确后，服务端会做两件事。

1. 将账号与设备关联起来，在某种意义上，设备信息就代表着账号。
2. 生成一个 token 令牌，并且在 token 与账号、设备关联，类似于key/value，token 作为 key ，账号、设备信息作为value，持久化在磁盘上。

将 token 返回给移动端，移动端将 token 存入在本地，往后移动端都通过 token 访问服务端 API ，当然除了 token 之外，还需要携带设备信息，因为 token 可能会被劫持。带上设备信息之后，就算 token 被劫持也没有关系，因为设备信息是唯一的。

这就是基于 token 的认证机制，将账号密码换成了 token、设备信息，从而提高了安全系数，可别小看这个 token ，token 是身份凭证，在扫码登录的时候也会用到。

二维码扫码登录的原理

好了，知道了移动端基于 token 的认证机制后，接下来就进入我们的主题：二维码扫码登陆的原理。先上二维码扫码登录的流程图：

扫码登录可以分为三个阶段：待扫描、已扫描待确认、已确认。我们就来看看这三个阶段。

1. 带扫描阶段

   待扫描阶段也就是流程图中 1~5 阶段，即生成二维码阶段，这个阶段跟移动端没有关系，是 PC 端跟服务端的交互过程。

   首先 PC 端携带设备信息想服务端发起生成二维码请求，服务端会生成唯一的二维码 ID，你可以理解为 UUID，并且将 二维码 ID 跟 PC 设备信息关联起来，这跟移动端登录有点相似。

   PC 端接受到二维码 ID 之后，将二维码 ID 以二维码的形式展示，等待移动端扫码。此时在 PC 端会启动一个定时器，轮询查询二维码的状态。如果移动端未扫描的话，那么一段时间后二维码将会失效。

2. 已扫码待确认阶段

   流程图中第 6 ~ 10 阶段，我们在 PC 端登录微信时，手机扫码后，PC 端的二维码会变成已扫码，请在手机端确认。这个阶段是移动端跟服务端交互的过程。

   首先移动端扫描二维码，获取二维码 ID，然后将手机端登录的信息凭证（token）和 二维码 ID 作为参数发送给服务端，此时的手机一定是登录的，不存在没登录的情况。

   服务端接受请求后，会将 token 与二维码 ID 关联，为什么需要关联呢？你想想，我们使用微信时，移动端退出， PC 端是不是也需要退出，这个关联就有点把子作用了。然后会生成一个一次性 token，这个 token 会返回给移动端，一次性 token 用作确认时候的凭证。

然后PC 端的定时器，会轮询到二维码的状态已经发生变化，会将 PC 端的二维码更新为已扫描，请确认。

1. 已确认

   流程图中的 第 11 ~ 15 步骤，这是扫码登录的最后阶段，移动端携带上一步骤中获取的临时 token ，确认登录，服务端校对完成后，会更新二维码状态，并且给 PC 端生成一个正式的 token ，后续 PC 端就是持有这个 token 访问服务端。

   PC 端的定时器，轮询到了二维码状态为登录状态，并且会获取到了生成的 token ，完成登录，后续访问都基于 token 完成。

   在服务器端会跟手机端一样，维护着 token 跟二维码、PC 设备信息、账号等信息。

1.4 如何实现单点登录？

参考答案

单点登录全称Single Sign On（以下简称SSO），是指在多系统应用群中登录一个系统，便可在其他所有系统中得到授权而无需再次登录，包括单点登录与单点注销两部分。

登录

相比于单系统登录，sso需要一个独立的认证中心，只有认证中心能接受用户的用户名密码等安全信息，其他系统不提供登录入口，只接受认证中心的间接授权。间接授权通过令牌实现，sso认证中心验证用户的用户名密码没问题，创建授权令牌，在接下来的跳转过程中，授权令牌作为参数发送给各个子系统，子系统拿到令牌，即得到了授权，可以借此创建局部会话，局部会话登录方式与单系统的登录方式相同。这个过程，也就是单点登录的原理，用下图说明：

下面对上图简要描述：

1. 用户访问系统1的受保护资源，系统1发现用户未登录，跳转至sso认证中心，并将自己的地址作为参数；
2. sso认证中心发现用户未登录，将用户引导至登录页面；
3. 用户输入用户名密码提交登录申请；
4. sso认证中心校验用户信息，创建用户与sso认证中心之间的会话，称为全局会话，同时创建授权令牌；
5. sso认证中心带着令牌跳转会最初的请求地址（系统1）；
6. 系统1拿到令牌，去sso认证中心校验令牌是否有效；
7. sso认证中心校验令牌，返回有效，注册系统1；
8. 系统1使用该令牌创建与用户的会话，称为局部会话，返回受保护资源；
9. 用户访问系统2的受保护资源；
10. 系统2发现用户未登录，跳转至sso认证中心，并将自己的地址作为参数；
11. sso认证中心发现用户已登录，跳转回系统2的地址，并附上令牌；
12. 系统2拿到令牌，去sso认证中心校验令牌是否有效；
13. sso认证中心校验令牌，返回有效，注册系统2；
14. 系统2使用该令牌创建与用户的局部会话，返回受保护资源。

用户登录成功之后，会与sso认证中心及各个子系统建立会话，用户与sso认证中心建立的会话称为全局会话，用户与各个子系统建立的会话称为局部会话，局部会话建立之后，用户访问子系统受保护资源将不再通过sso认证中心，全局会话与局部会话有如下约束关系：

• 局部会话存在，全局会话一定存在；
• 全局会话存在，局部会话不一定存在；
• 全局会话销毁，局部会话必须销毁。

注销

单点登录自然也要单点注销，在一个子系统中注销，所有子系统的会话都将被销毁，用下面的图来说明：

sso认证中心一直监听全局会话的状态，一旦全局会话销毁，监听器将通知所有注册系统执行注销操作。下面对上图简要说明：

1. 用户向系统1发起注销请求；
2. 系统1根据用户与系统1建立的会话id拿到令牌，向sso认证中心发起注销请求；
3. sso认证中心校验令牌有效，销毁全局会话，同时取出所有用此令牌注册的系统地址；
4. sso认证中心向所有注册系统发起注销请求；
5. 各注册系统接收sso认证中心的注销请求，销毁局部会话；
6. sso认证中心引导用户至登录页面。

部署

单点登录涉及sso认证中心与众子系统，子系统与sso认证中心需要通信以交换令牌、校验令牌及发起注销请求，因而子系统必须集成sso的客户端，sso认证中心则是sso服务端，整个单点登录过程实质是sso客户端与服务端通信的过程，用下图描述：

sso认证中心与sso客户端通信方式有多种，这里以简单好用的httpClient为例，web service、rpc、restful api都可以。

1.5 如何设计一个本地缓存？

参考答案

想要设计一个本地缓存，考虑点主要在数据用何种方式存储，能存储多少数据，多余的数据如何处理等几个点，下面我们来详细的介绍每个考虑点：

1. 数据结构

   首要考虑的就是数据该如何存储，用什么数据结构存储。最简单的就直接用Map来存储数据，或者复杂的如redis一样提供了多种数据类型哈希，列表，集合，有序集合等，底层使用了双端链表，压缩列表，集合，跳跃表等数据结构。

2. 对象上限

   因为是本地缓存，内存有上限，所以一般都会指定缓存对象的数量比如1024，当达到某个上限后需要有某种策略去删除多余的数据。

3. 清除策略

   上面说到当达到对象上限之后需要有清除策略，常见的比如有LRU(最近最少使用)、FIFO(先进先出)、LFU(最近最不常用)、SOFT(软引用)、WEAK(弱引用)等策略。

4. 过期时间

   除了使用清除策略，一般本地缓存也会有一个过期时间设置，比如redis可以给每个key设置一个过期时间，这样当达到过期时间之后直接删除，采用清除策略+过期时间双重保证。

5. 线程安全

   像redis是直接使用单线程处理，所以就不存在线程安全问题。而我们现在提供的本地缓存往往是可以多个线程同时访问的，所以线程安全是不容忽视的问题，并且线程安全问题是不应该抛给使用者去保证。

6. 简明的接口

   提供一个傻瓜式的对外接口是很有必要的，对使用者来说使用此缓存不是一种负担而是一种享受，提供常用的get，put，remove，clear，getSize等方法即可。

7. 是否持久化

   这个其实不是必须的，是否需要将缓存数据持久化看需求。本地缓存如ehcache是支持持久化的，而guava是没有持久化功能的。分布式缓存如redis是有持久化功能的，memcached是没有持久化功能的。

8. 阻塞机制

   我们使用缓存的目的就是因为被缓存的数据生成比较费时，比如调用对外的接口，查询数据库，计算量很大的结果等等。这时候如果多个线程同时调用get方法获取的结果都为null，每个线程都去执行一遍费时的计算，其实也是对资源的浪费。最好的办法是只有一个线程去执行，其他线程等待，计算一次就够了。但是此功能基本上都交给使用者来处理，很少有本地缓存有这种功能。

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最后编辑时间为: 2023/03/01 18:18:32