后端开发面试题8（附答案）

前言

        在下首语言是golang，所以会用他作为示例。

原文参见 @arialdomartini的: Back-End Developer Interview Questions

软件架构相关问题 

1. 什么情况下缓存是没用的，甚至是危险的？

        缓存设计的目的在于提高数据访问速度和减轻数据库的压力，但它并非在所有场景下都适用，有时甚至可能带来负面影响。以下是几种缓存可能变得无用甚至危险的情况：

1. 数据实时性要求高：

   当应用程序对数据实时性要求极高，不允许任何延迟时，缓存可能导致数据不一致，因为缓存中的数据可能会落后于数据库的最新状态。

2. 数据更新频繁且无规律：

   如果数据频繁变动且难以确定何时更新缓存，那么缓存管理的复杂性和维护成本可能会超过其带来的性能优势，而且可能导致用户看到旧数据。

3. 内存资源限制：

   如果可用的缓存空间有限，而需要缓存的数据量巨大，可能导致缓存命中率低下，且频繁的缓存替换策略可能导致数据不一致或者重要数据无法驻留缓存。

4. 缓存失效问题：

   缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿等问题可能会使缓存失去作用甚至加重系统负担。例如，大量请求集中针对已失效的缓存项，导致数据库压力剧增。

5. 安全性考量：

   对于敏感数据，直接缓存可能会增加数据泄露的风险，尤其是在处理权限控制严格的应用中，如果不正确地管理缓存，可能导致授权信息错乱或隐私泄露。

6. 同步复杂性：

   在分布式环境下，保证多节点间缓存的一致性可能相当复杂，不当的同步机制可能导致数据不一致或系统性能下降。

7. 缓存与数据库一致性：

   若未采取有效措施保证缓存与数据库之间的数据一致性，例如在更新数据库时未能及时删除或更新缓存中的对应数据，可能会引发业务逻辑错误。

8. 负载均衡问题：

   当请求分发到不同的服务器，而各服务器缓存不共享时，用户可能在同一操作过程中接收到不一致的数据。

        因此，在设计系统时，需要充分考虑业务需求、数据特性以及系统的整体架构，合理评估是否使用缓存以及如何有效地管理缓存，以避免上述潜在的问题。

2. 为什么事件驱动的架构能提高可扩展性(scalability)？

        事件驱动架构（Event-Driven Architecture, EDA）之所以能提高系统的可扩展性，主要原因如下：

1. 解耦与松耦合： 在事件驱动架构中，各个组件通过事件进行通信，而不是直接调用彼此的方法或服务。这样做的好处是组件间的耦合度大大降低，每一个组件只需要关心事件的发布或订阅，而无需了解其他组件的具体实现细节。当系统需要扩展时，可以独立地添加、修改或删除组件，而不会对其他部分造成直接影响。

2. 异步处理： 事件驱动架构通常采用异步消息传递机制，事件生产者发送事件后无需等待消费者响应，这样可以提高系统的并发处理能力。随着负载的增加，可以增加更多的事件消费者（worker）来处理事件队列，从而实现水平扩展。

3. 分布式和横向扩展： 因为事件可以被多个独立的、分布在网络中任意位置的消费者处理，所以可以很容易地通过增加更多的处理节点来扩大系统的处理能力。这种水平扩展的方式使得系统能够在不改变原有架构的情况下处理更多的负载。

4. 伸缩性： 根据需求的变化，可以动态地增加或减少处理事件的实例，实现资源的有效分配和利用。例如，在流量高峰期增加处理实例，在低谷期减少，以维持服务质量和资源利用率的平衡。

5. 可靠性和持久化： 事件可以通过消息队列或事件总线进行持久化存储，即使某些处理节点失效，也可以在以后的时间里恢复处理未完成的事件，增强了系统的可靠性，也为扩展提供了更好的保障。

6. 服务自治： 每个服务仅关注与其业务相关的事件，各自可以独立部署、升级和扩展，不会互相阻塞，有利于整体系统的可扩展性优化。

        总结起来，事件驱动架构通过降低耦合度、实现异步处理、支持分布式部署和横向扩展，使得系统在面对不断增加的用户需求和数据流量时，能够更灵活地调整和扩展系统资源，从而提高系统的可扩展性。

3. 什么样的代码是可读性强的代码？

        可读性强的代码具备以下几个特征：

1. 清晰的命名约定：

   变量名、函数名和类名应该直观明了，反映它们所代表的实际意义和用途，遵循一致的命名规范，如驼峰命名或下划线命名，并避免过于通用的名字。

2. 简洁性：

   代码应当简洁、精炼，避免冗余和过度复杂的表达。不必要的嵌套层级和过长的函数应该被拆分成较小、更容易理解的部分。

3. 模块化：

   代码应当被组织成可复用的模块或函数，每个模块或函数都有单一且明确的责任，遵循“单一职责原则”。

4. 注释和文档：

   重要的代码段落和复杂逻辑应配有清晰的注释，解释代码的作用、目的和特殊处理情况。注释应保持最新并与代码同步更新。

5. 代码结构和布局：

   代码的视觉布局应整洁，适当使用空行和空白字符分隔逻辑块，合理使用缩进以体现代码层次结构。

6. 一致的风格：

   代码应遵循一定的编码风格指南，如统一的括号、空格和缩进规则，保持代码的一致性有助于阅读者迅速理解代码。

7. 清晰的逻辑流程：

   控制结构（如if、else、for、switch等）的使用应当直观，避免复杂的条件嵌套。流程控制逻辑应尽可能平铺直叙，减少分支跳转。

8. 错误处理：

   错误处理应当明确且一致，避免隐藏错误或者随意捕获异常。错误信息应当足够详细，方便定位问题。

9. 自文档化：

   代码应当尽量做到“自文档化”，即通过良好的命名和结构，使得代码本身就具有很强的可读性，减少对外部文档的依赖。

10. 适量的注释与代码比例：

    注释虽好，但也不能滥用。理想的代码应该是注释和代码相得益彰，注释用来解释代码不易理解的地方，而不是重复代码已经表达得很清楚的内容。

        综上所述，可读性强的代码不仅能帮助开发者快速理解代码功能，也能方便维护者进行后续修改和优化，降低沟通成本，提高团队开发效率。

4. 紧急设计(Emergent Design)和演化架构(Evolutionary Architecture)之间的区别是什么？

        紧急设计（Emergent Design）和演化架构（Evolutionary Architecture）在软件工程中都涉及到在开发过程中逐步形成和改进设计的方式，但它们的焦点和范围有所不同：

        紧急设计（Emergent Design）： 紧急设计是指在敏捷开发过程中，特别是在极限编程（XP）等实践中，设计不是预先完全定义，而是在开发过程中逐渐显现出来的。它强调通过迭代开发、重构、TDD（测试驱动开发）、结对编程等实践，在团队成员共同努力下，随着代码的编写和需求的理解深入自然地产生设计。紧急设计意味着设计随着项目的推进，通过不断试验、反馈和调整，逐渐适应不断变化的需求和技术环境。

        演化架构（Evolutionary Architecture）： 演化架构是一种软件架构理念，指的是设计一套能够支持系统随着时间推移、需求变化和技术发展而持续演进的架构。演化架构关注的是系统的宏观层面，旨在构建一种架构体系，使得系统在满足当前需求的同时，还能容易地接纳新的特性和适应未来的不确定性。这种架构设计允许在不牺牲现有功能的前提下，对系统进行增量式改进和扩展，同时保持系统的关键属性（如性能、安全性、可扩展性等）不受损害。

        总结起来，紧急设计更侧重于在代码和设计细节层面通过迭代过程自然而然形成的解决方，而演化架构则是关注整个系统的高层次结构，确保系统在长期的演变过程中始终保持灵活性和可持续性。两者都体现了敏捷和迭代开发的原则，但紧急设计更多的是微观层面的实践，演化架构则属于宏观的架构指导思想。

5. 横向扩展(scale out) vs 纵向扩展(scale up): 有什么区别？分别在什么场景下使用？

        横向扩展（Scale Out）： 横向扩展，也称作水平扩展，是指通过增加更多的节点（服务器或设备）来提升系统的处理能力或存储容量。在分布式系统中，通过增加节点数，可以将工作任务或数据分摊到更多的服务器上，从而提高系统的整体性能和容错能力。例如：

• 在Web服务中，可以通过增加Web服务器节点数量来应对更高的并发访问量。
• 在数据库系统中，可以采用分布式数据库、分片技术或数据库集群，将数据分散存储在多台服务器上，通过增加服务器数量来扩展存储和处理能力。

        纵向扩展（Scale Up）