你的掌心温度不高，却足以温暖我。 --朱

1、说说架构模式

1，分层。
2，分割。
分层是对网站进行横向的切分，分割是对网站纵向的切分。将网站按照不同业务分割成小应用，可以有效控制网站的复杂程度。

3，分布式
在大型网站中，分层和分割后主要是为了让网站能够便于分布式部署，也就是不同的模块部署到不同的服务器上。常用分布式方案有：
3.1 分布式应用和服务
3.2 分布式静态资源
3.3 分布式数据和存储
3.4 分布式计算
3.5 分布式配置，分布式锁，分布式文件系统等。

4，集群
分布式方案只是将不同模块或者服务独立部署到服务器上，但通常还是单台服务器。集群则是将同一个模块或服务同时部署到多台服务器上，通过负载均衡设备对外提供服务。

5，缓存
常用缓存有：CDN，反向代理，本地缓存，分布式缓存

6，异步
异步一般通过队列的方式来实现。在单一服务器中，可以通过多线程共享内存队列实现异步。在分布式系统中，可以通过分布式消息队列实现。
异步好处：提高系统可用性。加快网站响应速度。消除并发访问高峰。

7，冗余
冗余的目的实现高可用性。通过使用集群实现。即使再小的服务，也要部署到至少两台服务器上。
数据库冗余有冷备份和热备份两种。
冗余还包括在异地建立灾备数据中心。

8，自动化
自动化包括自动化代码管理，自动化部署，自动化测试，自动化安全检查等。

9，安全
安全主要通过密码加手机验证码的方式实现。

2、架构5大要素

1.高性能架构
2.高可用架构
3.伸缩性架构
4.可扩展架构
5.安全架构

3、什么是集群，什么是分布式

集群：一个系统部署到多台服务器，多台服务器完成业务处理，业务请求接收，每一台服务器都能独立完成业务计算；每个服务器都是独立个体；多台服务器集合起来，通常需要做负载均衡。
分布式：多台服务器完成业务处理，请求收到后，需要多个服务器合作完成。比如一个业务处理分五个环节，A处理1，B处理2......一个业务请求，五台服务器合作完成。

4、对Redis的理解

Redis是一种基于键值对的NoSql数据库（非关系型数据库）；是一个key-value存储系统
Redis特点：高性能 可靠性
高性能：Redis将所有数据都存储在内存中，所有读写性特别高
可靠性：Redis将内存中的数据利用RDB和ADF的形式保存到硬盘中，这样可以避免发生断点或机器故障时内存数据丢失。

功能应用：
1.数据缓存功能，减少对数据库的访问压力
2.消息队列功能（轻量级）：Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列功能
3.计数器-应用保存用户凭证
比如计算浏览数，如果每次操作都要做数据库的对应更新操作，将会给数据库性能带来极大挑战
缓存：优化网站性能，首页（不常变的信息）
存储：单点登录，购物车
计数器：登录次数限制，incr
时效性：验证码expire
订单号：数字

redis有哪些应用场景？
1.缓存数据服务器 --SSO单点登录
2.应对高速读写的场景 --秒杀高可用
3.分布式锁 --秒杀数据一致性
3.数据共享 --库存数据

5、除了Redis，还有哪些NoSql

Memcache/MongoDb

6、对消息队列的理解

传统应用程序，如果需要向另一个应用程序发送信息，只需要向其发出请求即可。虽然简单直接，但如果应用程序2挂了，应用程序1可能会因为服务异常，无法继续提供服务。如果两个程序中间插入一个消息服务，用于节省消息和发送消息，这样2个程序之间依赖关系就解耦了，不会因为一个程序出问题，无法继续服务。
1.程序解耦：应用程序1和2进行交互时，不会因为一方服务中断而导致服务停止。
2。异步处理：应用程序1只管把消息发送到消息中间件，应用程序2只需要从消息中间件接收消息进行处理即可。同时，基于异步处理特性，在商品秒杀活动，引入消息队列之后，当客户端请求量很大时，可用有效进行流量削峰。如果没有中间件缓冲，一下大量请求进入，很可能造成系统瘫痪。

弊端
1.系统可用性降低：消息丢失或者消息队列服务挂掉等情况。
解决方案：搭建消息服务集群，具体技术实现上可以是主从架构或者分布式架构，一台消息队列服务器挂了，也不会影响消息队列无法提供服务。
2.系统复杂度提高：需要保证消息没有被重复消费、处理消息没有正确处理等问题。
解决方案：有多种，比如接收消息后，可以写入数据库，如果没有正确处理，可以走人工处理，或者失败时将消息重新入队等待下一次消费。

7、如何理解数据库读写分离

数据库读写分离是一种数据库架构策略，用于提高数据库的可用性和性能。在这种架构中，数据库的读操作（查询）和写操作（更新、插入、删除）被分离到不同的数据库服务器上。
提高性能：通过将读操作和写操作分离，可以减少单个数据库服务器的负载，从而提高整体性能。

扩展性：读写分离允许系统通过增加读服务器来水平扩展，以应对更多的查询请求。

可用性：在主数据库（写操作）出现故障时，可以通过将读请求重定向到其他读服务器来保持服务的可用性。

负载均衡：读写分离可以通过负载均衡器来实现，它可以将读请求均匀地分配到多个读服务器上。

数据一致性：读写分离可能会引入数据一致性的问题，因为读服务器可能不会立即反映写服务器上的最新数据。这通常通过数据复制技术来解决，如主从复制。

主从复制：在读写分离的架构中，通常有一个主数据库（Master）负责处理写操作，以及一个或多个从数据库（Slave）负责处理读操作。主数据库的数据会异步或同步复制到从数据库。

为什么要读写分离，分表分库？
单表数据量限制，当单表数据多到一定程度数据库性能会显著下降。数据多了，对数据库读写就很多，分库能减少单台数据库压力。
有些系统，通过主键进行散列分库分表，主键是唯一的获取消息的主要途径。比如：京东订单、财付通交易记录等，通过数订单号、交易号查询订单、交易。
也有系统，比如用户信息，每个用户都有特定userId，与Id对应的还有用户能看到的个人信息，此时就是通过userId散列分库。