Ⅰ 面試題-關於大數據量的分布式處理
面試題-關於大數據量的分布式處理
題目：生產系統每天會產生一個日誌文件F，數據量在5000W行的級別。文件F保存了兩列數據，一列是來源渠道，一列是來源渠道上的用戶標識。文件F用來記錄當日各渠道上的所有訪問用戶，每訪問一次，記錄一條。
請問如何快速計算出各渠道上新增的用戶？
問題分析：首先本次面試的是有關於分布式數據處理以及數據分析的職位，所以相關的面試題目可能會偏向於使用分布式的思想去解決。但無奈本人當時反應太慢，實在沒向分布式處理方向思考。
方案一：
本題最直觀的一個處理方法就是，直接拿著當日新增的5000W條訪問記錄一條一條的去匹配歷史訪問用戶。若存在歷史訪問記錄，則忽略；若不存在訪問記錄，則保存為新增記錄。很明顯，假若歷史訪問用戶有2億條記錄，則需要和2億條數據比較5000W次。比較次數可想而知。
由於本人一直在做基於資料庫的數據處理工作，很容易就想到將歷史數據保存在資料庫的一張表中，並對來源渠道和用戶標識這兩個欄位建立索引，然後遍歷日誌文件F（5000W次）。根據日誌文件F中的每一行去匹配資料庫中的歷史訪問記錄。由於歷史數據表有索引，單次查詢的速度也非常快。但是需要5000W次的資料庫查詢，很明顯效率低下。
方案二：
既然多次單一查詢無法滿足要求，於是可以先通過一種數據導入技術將當日新增數據導入到資料庫的另一張表中，並和歷史數據做左外關聯。若能關聯成功，則表示此用戶已存在；若關聯失敗，則表示此用戶不存在。
此方案暫且不說5000W條記錄的大表與2億條記錄的大表關聯效率有多高以及使用到的資料庫緩沖區的資源有多少，單就5000W條訪問記錄導入資料庫表，都是一個不小的時間花費。
方案三：
很明顯，面試時方案二的回答並未達到面試官的預期，最初被遺憾的PASS掉。一家很有潛力，自己很看好的公司，並計劃做為自己未來發展方向的職位，就這樣丟下我，揚長而去了。
這幾天又看了下分布式相關的介紹，突然想到這道題。一下子醒悟過來，其實還是因為對題目要考察的點分析得不夠透徹。當時以為只是僅僅考數據處理效率的一個題目，其實考的是一種將復雜問題拆分為簡單問題的拆分思想。了解到這一層，一種新的方式立馬在腦海中浮現出來。具體如下：
假如現在有N（N>=2）個存儲塊，並存在一個函數f（來源渠道，用戶標識），對於給定的一組（來源渠道，用戶標識），總能將其分發到一個固定的存儲塊內。那麼可以使用此函數將5000W行訪問記錄盡量均勻的分發至N個存儲塊上，並同時使用此函數將歷史訪問記錄也分發至這些存儲塊上。由於相同的一組記錄，肯定會被分配至同一個存儲塊，所以比較時，只需要分別比較各個存儲塊上當日新增記錄與歷史訪問用戶，然後將N個存儲塊上比較的結果匯總，即可得到最終結果。
假設歷史訪問用戶數據已通過函數f（來源渠道，用戶標識）被分發至了N個歷史文件H1、H2、…、HN。則詳細處理步驟如下：
1、將F中的內容使用函數f（來源渠道，用戶標識），分發至文件F1、F2、…、FN內。（可開M（M>=2）個並行，且若N-M越大，同時向同一文件寫入數據的概率越小）
2、將文件F1、F2、…、FN內的訪問記錄去重。（可開N個並行分別處理對應的N個文件）。
3、將文件Fn（1=<n<=N）去重後的結果與對應的歷史文件Hn比較得出新增用戶結果Rn。（可開N個並行分別處理對應的N個文件且當N足夠大時，實際要處理數據的量級就會相當小）。
4、合並第3步得到的結果R1、R2、…、RN即可得到當日新增用戶。（可並行）
5、為使歷史數據文件H1、H2、…、HN中的數據最全，將結果R1、R2、…、RN分別寫入對應的歷史文件中。（可並行）
本方案主要有以下優點：
1、數據的分發、處理、合並都可並行處理，明顯提高了處理效率。
2、由於每個存儲塊上的新增數據，只需要與它對應存儲塊上的歷史數據比較即可，大大減少了比較次數。（對於當日每一條記錄來說，都只需要與大約歷史的N分之一條數據去比較）
3、基本不需要考慮歷史全量數據的保存及獲取問題。
本方案缺點：
1、處理方案明顯變的復雜許多，不僅需要處理數據的分發，處理，還需要一個並行的快速收集方法。
2、可能需要多台伺服器並行處理。
本方案難點：
1、一個穩定（對於相同的一組來源渠道和用戶標識，必定會被分發至同一存儲塊）、快速（根據一條來源渠道和用戶標識數據，可以快速的計算出它將要被分發至的存儲塊）、均勻（當日新增數據及歷史數據都能盡量均勻的被分發至N個存儲塊，最理想的情況是每個存儲塊上分發到的數據都是總數據的N分之一）的分發函數至關重要。
2、如何分發、並行處理及匯總數據。
Ⅱ 技術面試會問很多技術問題嗎
筆者其實沒有想到去面試，只是在智聯上更新了一下簡歷，就陸陸續續接到很多獵頭的郵件和電話，實在是沒准備好要去面試，就推掉了幾家公司的面試了。正因為筆者也很久沒有面試了，筆者也想去面試學習一下，閑話少說，下面就分享給大家筆者在2018年1月4號上午10點30分的面試經歷：
首先，獵頭或者公司人資會把公司的介紹及崗位要求發到你郵箱（或者QQ、微信），下面這份是獵頭發給我的崗位說明，為了職業道德操守，公司的介紹和面試通知信息我就不貼出來了，我就把崗位要求貼出來：
職位描述：
1、 負責應用伺服器的安裝、配置、優化與維護；
2、 負責應用系統的日誌信息備份、管理、維護與分析；
3、 負責應用系統的日常監測於維護、故障處理、性能分析與優化；
4、 負責應用部署系統、環境配置系統、監控系統的開發、部署、升級與維護，建設高性能的運維平台。
崗位要求:
1、 熟悉Linux操作系統的基礎知識，熟練使用Linux常用操作命令；
2、 熟練配置Nginx、HAproxy 等應用相關軟體的部署、配置與優化維護；
3、 熟悉網路基礎知識、熟悉TCP/IP的工作原理，會配交換機或路由器，能熟練的對網路情況進行分析
4、 熟悉shell/perl/python中的一種或多種進行運維程序的開發；
5、 熟悉Nagios,Ganglia等監控軟體
看著上面的要求大家是不是覺得要求也不高啊，你要細看就會發現，這家公司要求的還挺多，不僅要會網路知識（熟悉TCP/IP好像是每家單位的都會寫這樣的要求），還要會開發技能。相信很多做運維的兄弟在網路這一塊是個頭疼的事情，都對交換機和路由器不怎麼會配置和管理。
然後，筆者詳細了解他們公司，了解崗位要求，在突擊復習一下可能會問到的知識點和技術點。到了面試的這天時間，早早的起床，把牙一定要刷干凈，特別是有口臭的兄弟，最好准備點口香糖，到達面試公司前嚼塊口香糖，以免因為口氣的原因熏到面試官，讓你在面試官心裡減分。早點要記得吃，如果你是下午面試的話也要吃午飯，吃早點了精氣神就有了。還要注意，帶上你的簡歷和一支筆，雖然他們那邊也會有你的簡歷，為了以防萬一還是准備好簡歷。
最後，關鍵點來了，就是和面試官溝通了，有筆試的公司會讓你做些面試題，沒有筆試就直接和面試官聊了，下面是我和面試官溝通完之後記住的一些問題，分享給大家看一下，筆者一共記住了7個問題，好像還有兩個問題實在想不起來了，如果大家有更恰當的回答一定要貼出來一起探討和進步：
1、介紹下自己？（幾乎每家公司首先都會讓你做個自我介紹，好像是必修課一樣）
筆者回答：此處省略筆者的自我介紹，筆者建議介紹自己的時間不宜過長，3-4分鍾為宜，說多了面試官會覺得你太啰嗦了。說太少了也不行，那樣會讓人感覺你的經歷太簡單了、太空了。正常情況下，一般你在做自我介紹的同時，面試官這個時候在看你的簡歷，他需要一邊看簡歷、一邊聽你介紹自己，如果你說個幾句話就把自己介紹完了，他肯定還沒緩過神來，對你的映像會減分的。在介紹的同時思維要清晰，邏輯要清楚，最好是根據你簡歷上寫的經歷來介紹，這樣可以把面試官的思路帶到你這里來，讓他思路跟著你走。不要東扯一句，西扯一句。竟量少介紹自己的性格、愛好（最好能不說就不說），你可以簡單羅列干過幾家公司（最多羅列3家公司/也包含目前所在的公司，注意順序不要亂），都在那幾家公司負責什麼工作，都用過什麼技術，在著重介紹一下你目前所在的公司是負責哪些工作的，可以稍微詳細一點介紹，不要讓面試官聽著暈頭轉向的感覺。
2、灰度發布如何實現？
筆者回答：其實對這個問題筆者也答的不好，就不寫出來誤導大家了。大家有好的方法可以共享出來。不過筆事後在知呼上看到了一位網友的建議覺得不錯，大家可以參考看一下 ：https://www.hu.com/question/20584476
3、Mongodb熟悉嗎，一般部署幾台？
筆者回答：部署過，沒有深入研究過，一般mongodb部署主從、或者mongodb分片集群；建議3台或5台伺服器來部署。MongoDB分片的基本思想就是將集合切分成小塊。這些塊分散到若乾片裡面，每個片只負責總數據的一部分。 對於客戶端來說，無需知道數據被拆分了，也無需知道服務端哪個分片對應哪些數據。數據在分片之前需要運行一個路由進程，進程名為mongos。這個路由器知道所有數據的存放位置，知道數據和片的對應關系。對客戶端來說，它僅知道連接了一個普通的mongod，在請求數據的過程中，通過路由器上的數據和片的對應關系，路由到目標數據所在的片上，如果請求有了回應，路由器將其收集起來回送給客戶端。
4、如何發布和回滾，用jenkins又是怎麼實現？
筆者回答：發布：jenkins配置好代碼路徑（SVN或GIT），然後拉代碼，打tag。需要編譯就編譯，編譯之後推送到發布伺服器（jenkins裡面可以調腳本），然後從分發伺服器往下分發到業務伺服器上。
回滾：按照版本號到發布伺服器找到對應的版本推送
5、Tomcat工作模式？
筆者回答：Tomcat是一個JSP/Servlet容器。其作為Servlet容器，有三種工作模式：獨立的Servlet容器、進程內的Servlet容器和進程外的Servlet容器。
進入Tomcat的請求可以根據Tomcat的工作模式分為如下兩類：
Tomcat作為應用程序伺服器：請求來自於前端的web伺服器，這可能是Apache, IIS, Nginx等；
Tomcat作為獨立伺服器：請求來自於web瀏覽器；
6、監控用什麼實現的？
筆者回答：現在公司的業務都跑在阿里雲上，我們首選的監控就是用阿里雲監控，阿里雲監控自帶了ECS、RDS等服務的監控模板，可結合自定義報警規則來觸發監控項。上家公司的業務是託管在IDC，用的是zabbix監控方案，zabbix圖形界面豐富，也自帶很多監控模板，特別是多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控做得非常不錯，不過需要在每台客戶機（被監控端）安裝zabbix agent。
7、你是怎麼備份數據的，包括資料庫備份？
筆者回答：在生產環境下，不管是應用數據、還是資料庫數據首先在部署的時候就會有主從架構、或者集群，這本身就是屬於數據的熱備份；其實考慮冷備份，用專門一台伺服器做為備份伺服器，比如可以用rsync+inotify配合計劃任務來實現數據的冷備份，如果是發版的包備份，正常情況下有台發布伺服器，每次發版都會保存好發版的包。
總結
總結一下面試注意幾點事項，可能筆者也說得不太對，為了我們運維工作的兄弟們都能拿到高薪，大家一定要指證出來一起進步、一起探討：
第一，你要對自己的簡歷很熟悉，簡歷上的寫的技能自己一定要能說出個一二，因為面試官的很多問題都會挑你簡歷上寫的問。比如你簡歷上寫了這么一條技能「熟悉mysql資料庫的部署安裝及原理」。你即然寫了這么一條技能，你在怎麼不熟悉你也要了解mysql的原理，能說出個大概意思。萬一面試官問到了你寫的這一條，你都答不上來，那在他心裡你又減分了，基本上這次面試希望不大。
第二，如果面試官問到你不會的問題，你就說這個不太熟悉，沒有具體研究過，千萬別不懂裝懂，還扯一堆沒用的話題來掩飾，這樣只會讓面試官反感你。
第三，准備充分，竟可能多的記住原理性的知識，一般面試問的多的就是原理。很少問具體的配置文件是怎麼配置的。面試前也要了解清楚「職位描述」和「崗位要求」，雖然有時候大多數不會問到崗位要求的問題，但也要了解和熟悉。
第四，面試完後一定要總結，盡量記住面試官問的每一個問題，回去記錄下來，如果問到不會的問題，事後要立馬查網路或者找朋友搞清楚、弄明白，這樣你才能記勞，下次面試說不定又問到同樣的問題。
問完之後，面試官就跟我聊薪資待遇了，問我多少錢能達到自己的要求，我就不便透露了，可以私聊，哈哈，後續筆者會陸陸續續更新以前面試的經歷和問題，有需要的朋友可以轉載或者收藏起來一起討論。
基於大家熱情高昂的氣氛，筆者又花了一個下午的時間回憶並整理在2017年2月24號筆者在東三環邊上（快到東四環了，沒有地鐵過去，到了四惠還要轉公交車）的一家傳媒公司的面試經歷，還好筆者有做筆記的習慣，把之前面試的問題都記錄在案，這一次的面試筆者可是記憶猶新，因為這次這家公司都跟筆者發offer了，實在是真心不想去這家公司就找原因推掉了，大家可別學我這么不靠譜。下面是這家公司中的崗位要求說明：
崗位職責：
1、負責公司產品的版本控制、構建和發布管理；
2、負責公司統一配置庫管理工作，許可權管理與分配准確及時，定期完成配置備份；
3、負責公司內部開發/測試伺服器的運行管理工作；
4、負責Linux操作系統的安裝、配置、監控和維護、問題處理、軟體升級、 數據備份、應急響應、故障排除等、保證線上環境的穩定運行；
5、負責支撐平台24×7穩定運行，並進行前瞻性容量規劃；
6、負責公司機房伺服器日常維護及網路系統安裝、部署、維護工作。
崗位要求：
1、計算機相關專業本科及以上學歷，2年以上運維或配置管理工作經驗；
2、至少熟悉一種監控系統搭建，如Nagios/Zabbix/等；
3、至少熟悉一種集群管理工具，如Ansible/SaltStack等；
4、有使用集成發布工具發布構建經驗優先。比如：bamboo或者Jenkins；
5、熟悉Unix/Linux操作系統，熟悉Weblogic/tomcat等中間件，能夠編寫shell腳本，熟悉軟體開發過程及過程產品，有一定的網路基礎；
6、熟悉rsyslog, flume等日誌收集和處理系統；
7、具有強烈的安全意識及較強的溝通協調和學習能力，良好的團隊合作精神，工作積極主動。
過去之後，前台美眉把我帶到他們公司的地下室，我掃視了一下周圍的環境，貌似旁邊就是機房，因為我聽到伺服器的聲音。等了幾分鍾，面試官下來了，面試官目測比較瘦，看著跟我身材差不多（應該不到120），他說他是負責運維部的，然後開始就叫我先自我介紹，都是一個套路，免不了介紹的，所以兄弟們一定要把自我介紹練好。然後開始問我問題了，跟面試官聊得還行，問我應該有不下10個以上的問題，我記住了下面有10個問題：
1、LVS負載的原理，和Nginx負載有啥區別？
筆者回答：這個問題我覺得面試官司沒問好，正常都會這么問「LVS有哪些負載均衡技術和調度演算法?"。我回答就是按我說的這種問法回答的，反正他也頻繁點頭，當然，筆者回答的可能沒有下面我整理出來的那麼詳細，大概意思我都說明白了。
LVS是Liunx虛擬伺服器的簡稱，利用LVS提供的負載均衡技術和linux操作系統可實現高性能、高可用的伺服器集群，一般LVS都是位於整個集群系統的最前端，由一台或者多台負載調度器（Director Server）組成，分發給應用伺服器（Real Server）。它是工作在4層（也就是TCP/IP中的傳輸層），LVS是基於IP負載均衡技術的IPVS模塊來實現的，IPVS實現負載均衡機制有三種，分別是NAT、TUN和DR，詳述如下：
VS/NAT： 即（Virtual Server via Network Address Translation）
也就是網路地址翻譯技術實現虛擬伺服器，當用戶請求到達調度器時，調度器將請求報文的目標地址（即虛擬IP地址）改寫成選定的Real Server地址，同時報文的目標埠也改成選定的Real Server的相應埠，最後將報文請求發送到選定的Real Server。在伺服器端得到數據後，Real Server返回數據給用戶時，需要再次經過負載調度器將報文的源地址和源埠改成虛擬IP地址和相應埠，然後把數據發送給用戶，完成整個負載調度過程。
可以看出，在NAT方式下，用戶請求和響應報文都必須經過Director Server地址重寫，當用戶請求越來越多時，調度器的處理能力將稱為瓶頸。
VS/TUN ：即（Virtual Server via IP Tunneling）
也就是IP隧道技術實現虛擬伺服器。它的連接調度和管理與VS/NAT方式一樣，只是它的報文轉發方法不同，VS/TUN方式中，調度器採用IP隧道技術將用戶請求轉發到某個Real Server，而這個Real Server將直接響應用戶的請求，不再經過前端調度器，此外，對Real Server的地域位置沒有要求，可以和Director Server位於同一個網段，也可以是獨立的一個網路。因此，在TUN方式中，調度器將只處理用戶的報文請求，集群系統的吞吐量大大提高。
VS/DR： 即（Virtual Server via Direct Routing）
也就是用直接路由技術實現虛擬伺服器。它的連接調度和管理與VS/NAT和VS/TUN中的一樣，但它的報文轉發方法又有不同，VS/DR通過改寫請求報文的MAC地址，將請求發送到Real Server，而Real Server將響應直接返回給客戶，免去了VS/TUN中的IP隧道開銷。這種方式是三種負載調度機制中性能最高最好的，但是必須要求Director Server與Real Server都有一塊網卡連在同一物理網段上。
回答負載調度演算法，IPVS實現在八種負載調度演算法，我們常用的有四種調度演算法（輪叫調度、加權輪叫調度、最少鏈接調度、加權最少鏈接調度）。一般說了這四種就夠了，也不會需要你詳細解釋這四種演算法的。你只要把上面3種負載均衡技術講明白面試官就對這道問題很滿意了。接下來你在簡單說下與nginx的區別：
LVS的優點：
抗負載能力強、工作在第4層僅作分發之用，沒有流量的產生，這個特點也決定了它在負載均衡軟體里的性能最強的；無流量，同時保證了均衡器IO的性能不會受到大流量的影響；
工作穩定，自身有完整的雙機熱備方案，如LVS+Keepalived和LVS+Heartbeat；
應用范圍比較廣，可以對所有應用做負載均衡；
配置性比較低，這是一個缺點也是一個優點，因為沒有可太多配置的東西，所以並不需要太多接觸，大大減少了人為出錯的幾率。
LVS的缺點：
軟體本身不支持正則處理，不能做動靜分離，這就凸顯了Nginx/HAProxy+Keepalived的優勢。
如果網站應用比較龐大，LVS/DR+Keepalived就比較復雜了，特別是後面有Windows Server應用的機器，實施及配置還有維護過程就比較麻煩，相對而言，Nginx/HAProxy+Keepalived就簡單一點
Nginx的優點：
工作在OSI第7層，可以針對http應用做一些分流的策略。比如針對域名、目錄結構。它的正則比HAProxy更為強大和靈活；
Nginx對網路的依賴非常小，理論上能ping通就就能進行負載功能，這個也是它的優勢所在；
Nginx安裝和配置比較簡單，測試起來比較方便；
可以承擔高的負載壓力且穩定，一般能支撐超過幾萬次的並發量；
Nginx可以通過埠檢測到伺服器內部的故障，比如根據伺服器處理網頁返回的狀態碼、超時等等，並且會把返回錯誤的請求重新提交到另一個節點；
Nginx不僅僅是一款優秀的負載均衡器/反向代理軟體，它同時也是功能強大的Web應用伺服器。LNMP現在也是非常流行的web環境，大有和LAMP環境分庭抗禮之勢，Nginx在處理靜態頁面、特別是抗高並發方面相對apache有優勢；
Nginx現在作為Web反向加速緩存越來越成熟了，速度比傳統的Squid伺服器更快，有需求的朋友可以考慮用其作為反向代理加速器；
Nginx的缺點：
Nginx不支持url來檢測。
Nginx僅能支持http和Email，這個它的弱勢。
Nginx的Session的保持，Cookie的引導能力相對欠缺。
2、redis集群的原理，redis分片是怎麼實現的，你們公司redis用在了哪些環境？
筆者回答：reids集群原理：
其實它的原理不是三兩句話能說明白的，redis 3.0版本之前是不支持集群的，官方推薦最大的節點數量為1000，至少需要3(Master)+3(Slave)才能建立集群，是無中心的分布式存儲架構，可以在多個節點之間進行數據共享，解決了Redis高可用、可擴展等問題。集群可以將數據自動切分(split)到多個節點，當集群中的某一個節點故障時，redis還可以繼續處理客戶端的請求。
redis分片：
分片(partitioning)就是將你的數據拆分到多個 Redis 實例的過程，這樣每個實例將只包含所有鍵的子集。當數據量大的時候,把數據分散存入多個資料庫中,減少單節點的連接壓力,實現海量數據存儲。分片部署方式一般分為以下三種：
（1）在客戶端做分片；這種方式在客戶端確定要連接的redis實例，然後直接訪問相應的redis實例；
（2）在代理中做分片；這種方式中，客戶端並不直接訪問redis實例，它也不知道自己要訪問的具體是哪個redis實例，而是由代理轉發請求和結果；其工作過程為：客戶端先將請求發送給代理，代理通過分片演算法確定要訪問的是哪個redis實例，然後將請求發送給相應的redis實例，redis實例將結果返回給代理，代理最後將結果返回給客戶端。
（3）在redis伺服器端做分片；這種方式被稱為「查詢路由」，在這種方式中客戶端隨機選擇一個redis實例發送請求，如果所請求的內容不再當前redis實例中它會負責將請求轉交給正確的redis實例，也有的實現中，redis實例不會轉發請求，而是將正確redis的信息發給客戶端，由客戶端再去向正確的redis實例發送請求。
redis用在了哪些環境：
java、php環境用到了redis，主要緩存有登錄用戶信息數據、設備詳情數據、會員簽到數據等
3、你會怎麼統計當前訪問的IP，並排序？
筆者回答：統計用戶的訪問IP，用awk結合uniq、sort過濾access.log日誌就能統計並排序好。一般這么回答就夠了，當然你還可以說出其它方式來統計，這都是你的加分項。
4、你會使用哪些虛擬化技術？
筆者回答：vmware vsphere及kvm，我用得比較多的是vmware vsphere虛擬化，幾本上生產環境都用的vmware vsphere，kvm我是用在測試環境中使用。vmware 是屬於原生架構虛擬化技術，也就是可直接在硬體上運行。kvm屬於寄居架構的虛擬化技術，它是依託在系統之上運行。vmware vcenter
管理上比較方便，圖形管理界面功能很強大，穩定性強，一般比較適合企業使用。KVM管理界面稍差點，需要管理人員花費點時間學習它的維護管理技術。
5、假如有人反應，調取後端介面時特別慢，你會如何排查？
筆者回答：其實這種問題都沒有具體答案，只是看你回答的內容與面試官契合度有多高，能不能說到他想要的點上，主要是看你排查問題的思路。我是這么說的：問清楚反應的人哪個服務應用或者頁面調取哪個介面慢，叫他把頁面或相關的URL發給你，首先，最直觀的分析就是用瀏覽器按F12，看下是哪一塊的內容過慢（DNS解析、網路載入、大圖片、還是某個文件內容等），如果有，就對症下葯去解決（圖片慢就優化圖片、網路慢就查看內網情況等）。其次，看後端服務的日誌，其實大多數的問題看相關日誌是最有效分析，最好用tail -f 跟蹤一下日誌，當然你也要點擊測試來訪問介面日誌才會打出來。最後，排除sql，，找到sql去mysql執行一下，看看時間是否很久，如果很久，就要優化SQL問題了，expain一下SQL看看索引情況啥的，針對性優化。數據量太大的能分表就分表，能分庫就分庫。如果SQL沒啥問題，那可能就是寫的邏輯代碼的問題了，一行行審代碼，找到耗時的地方改造，優化邏輯。
6、mysql資料庫用的是主從讀寫分離，主庫寫，從庫讀，假如從庫無法讀取了、或者從庫讀取特別慢，你會如何解決？
筆者回答：這個問題筆者覺得回答的不太好，對mysql比較在行的朋友希望能給點建議。以解決問題為前提條件，先添加從庫數量，臨時把問題給解決，然後抓取slow log ，分析sql語句，該優化就優化處理。慢要不就是硬體跟不上，需要升級；要不就是軟體需要調試優化，等問題解決在細化。
7、cpu單核和多核有啥區別？
筆者回答：很少有面試官會問這樣的問題，即然問到了，也要老實回答。還好筆者之前了解過CPU，我是這么說的：雙核CPU就是能處理多份任務，順序排成隊列來處理。單核CPU一次處理一份任務，輪流處理每個程序任務。雙核的優勢不是頻率，而是對付同時處理多件事情。單核同時只能幹一件事，比如你同時在後台BT下載，前台一邊看電影一邊拷貝文件一邊QQ。
8、機械磁碟和固態硬碟有啥區別？
筆者回答：我擦，啥年代了，還問磁碟的問題，這面試官有點逗啊。那也要回答啊：
HDD代表機械硬碟，SSD代表固態硬碟。首先，從性能方面來說，固態硬碟幾乎完勝機械硬碟，固態硬碟的讀寫速度肯定要快機械硬碟，因為固態硬碟和機械硬碟的構造是完全不同的（具體的構造就沒必要解釋了）。其次，固態盤幾乎沒有噪音、而機械盤噪音比較大。還有就是，以目前的市場情況來看，一般機械盤容量大，價格低；固態盤容量小，價格偏高。但是企業還是首選固態盤。
9、說一下用過哪些監控系統？
筆者回答：這個監控的問題又問到了，筆者在2018年1月4號也被問到類似這樣的問題，筆者曾經用過zabbix、nagios、 cacit等。但是在這次面試中只說用過zabbix和nagios。說完了之後，面試官就讓我說一下這兩個監控有啥區別：
從web功能及畫圖來講：
Nagios簡單直觀，報警與數據都在同一頁面， 紅色即為問題項。Nagios web端不要做任何配置。 Nagios需要額外安裝插件，且插件畫圖不夠美觀。
Zabbix監控數據與報警是分開的，查看問題項需要看觸發器，查看數據在最新數據查看。而且zabbix有很多其它配置項， zabbix攜帶畫圖功能，且能手動把多個監控項集在一個圖中展示。
從監控服務來講：
Nagios自帶的監控項很少。對一些變動的如多個分區、多個網卡進行監控時需要手動配置。
Zabbix自帶了很多監控內容，感覺zabbix一開始就為你做了很多事，特別是對多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控時，那一瞬間很驚喜，很省心的感覺。
從批量配置和報警來講：
Nagios對於批量監控主機，需要用腳本在server端新增host，並拷貝service文件。 Nagios用腳本來修改所有主機的services文件，加入新增服務。
Zabbix在server端配置自動注冊規則，配置好規則後，後續新增client端不需要對server端進行操作。 Zabbix只需手動在模板中新增一監控項即可。
總體來講：
Nagios要花很多時間寫插件，Zabbix要花很多時間探索功能。
Nagios更易上手，Nagios兩天弄會，Zabbix兩周弄會。
Zabbix畫圖功能比Nagios更強大
Zabbix對於批量監控與服務更改，操作更簡潔；Nagios如果寫好自動化腳本後，也很簡單，問題在於寫自動化腳本很費神。
10、給你一套環境，你會如何設計高可用、高並發的架構？
筆者回答：如果這套環境是部署在雲端(比如阿里雲)，你就不用去考慮硬體設計的問題。可直接上阿里雲的SLB+ECS+RDS這套標準的高可用、高並發的架構。對外服務直接上SLB負載均衡技術，由阿里的SLB分發到後端的ECS主機；ECS主機部署多台，應用拆分在不同的ECS主機上，盡量細分服務。資料庫用RDS高可用版本（一主一備的經典高可用架構）、或者用RDS金融版（一主兩備的三節點架構）。在結合阿里其它的服務就完全OK，業務量上來了，主機不夠用了，直橫向擴容ECS主機搞定。
如果這套環境託管在IDC，那麼你就要從硬體、軟體（應用服務）雙面去考慮了。硬體要達到高可用、高並發公司必須買多套網路硬體設備（比如負載設備F5、防火牆、核心層交換、接入層交換）都必須要冗餘，由其是在網路設計上，設備之間都必須有雙線連接。設備如果都是跑的單機，其中一個設備掛了，你整個網路都癱瘓了，就談不上高可用、高並發了。其次在是考慮應用服務了，對外服務我會採用成熟的開源方案LVS+Keepalived或者Nginx+Keepalived，緩存層可以考慮redis集群及Mongodb集群，中間件等其它服務可以用kafka、zookeeper，圖片存儲可以用fastDFS或MFS，如果數據量大、又非常多，那麼可採用hadoop這一套方案。後端資料庫可採用 「主從+MHA」。這樣一套環境下來是絕對滿足高可用、高並發的架構