缓存三大问题及解决方案
网众无盘网吧解决方案
网众无盘网吧解决方案跟着信息时代的到临， Internet 和网络游戏的发展，大大小小的网吧已遍布全国，不论是大中城市仍是小城市甚至很小的县城。
同时，跟着网吧的增加，行业之间的竞争也愈来愈强烈，为了在强烈的竞争中立足，网吧的服务质量、节目内容、运转速度、网络稳固性、早期投入、营运保护成本管理保护等各样要素在网吧经营中显得极其重要。
网吧业主不停提升网吧的装饰及营运环境、提升所用计算机的配置级别也愈来愈高、不停增加各样流行的游戏软件及最新电影、音乐等，为网民供给舒坦轻松的环境。
在这类状况下，网吧业主面对以下三大问题：1.硬件破坏或丢掉。
网吧中的硬盘会常常破坏，甚至还会出现硬盘、内存条等丢掉的现象。
2.硬件更新速度快。
为了加强网吧竞争力，网吧业主要不停提升机器硬件配置，常常更新电脑硬件。
3.在线游戏升级太快，容量太大。
新的电影和音乐层见迭出。
这就要求网吧业主不停升级系统，增加新的节目内容，一台一台地更新机器让人疲于对付，并且耗时。
那么有没有一套最正确的网吧工程设计方案，能够协调停决这些问题呢 ?针对网吧降低硬件成本，提升运转性能，简化管理保护这些急迫需要，上海网众科技推出的无盘网吧方案，可从多方面知足网吧这个特别行业所提出的多种要求，使网吧在控制成本的同时增加竞争力，并可解决网吧业主的后顾之忧。
二、方案优势：1.节俭整体投资成本：A.可完好免却客户机的硬盘、保护卡等硬件投资，几十台计算机省下的钱就相当可观。
不存在硬盘破坏的问题。
B.网吧中全部电脑共用一块大容量硬盘，内容可按需要无穷制地增加。
不存在硬盘容量不够的问题。
C.硬件保值，不需要不停升级电脑硬件，网吧中现有的电脑设施不会在短期内裁减。
D.网众无盘系统，服务端全面支持WINDOWS和 LINUX双平台，使用 LINUX 不必考虑版权和用户连结数问题，稳固性更好，速度更快，网众全国独家。
2.轻松管理，保护方便：A.网众超级保护，既使网民随意删除、改正系统文件也不会对系统造成破坏，更不用担忧客户机的随意开关，只需从头启动工作站即可恢复。
宏杉科技双活存储解决方案(2015)
高复杂度：国家公安部数百TB的Oracle数据迁移，耗时5个月
专业性：上海某金融局点，历时6个月的全面苛刻测试
完善的质量控制体系
150家全球一流供应商、300多类元器件、严格的遴选流程
Purchase
01 采购
24层PBC,5000个元器件,28000个pin，全模块化组件
Design
02 设计
控制引擎之间双活组网示意图
SAN
双活网络
虚拟卷
双活数据中心
生产卷
存储引擎A
存储引擎B
生产中心A
双活网络
仲裁者
SAN
数据库
虚拟机
一般业务
SAN
数据库
虚拟机
一般业务
镜像卷
生产中心B
SAN
数据流
数据流
对称 两台存储用于双活部分的配置一样，包括控制器型号、缓存大小、接口配置需完全一样。 双活：两个存储引擎同时处于工作状态，故障自动切换。 主机可以通过主、备引擎同时进行数据读写。 两台存储可以承载不同的应用，相互镜像。
对称 两台存储用于双活部分的配置一样，包括控制器型号、缓存大小、接口配置需完全一样。 双活：两个存储引擎同时处于工作状态，故障自动切换。 主机可以通过主、备引擎同时进行数据读写。 两台存储可以承载不同的应用，相互镜像。
数据中心
FC/iSCSI
生产卷
镜像卷
双活网络
存储引擎A
存储引擎B
路径A
路径B
SAN
全球著名的单板和结构制造商、苛刻的质量控制标准
Produce
03 生产
内外箱双层包装、硬盘独立包装运输、冲击及跌落容忍
Package
05 包装
硬盘故障率<1%（业界平均3-5%）、核心组件故障率<0.5%
hp3par存储解决方案模板
贵单位HP- 3PAR存储解决方案目录贵单位......................................................... 错误!未定义书签。
第1章．前言................................................. 错误!未定义书签。
第2章．简介................................................. 错误!未定义书签。
用户现状....................................................... 错误!未定义书签。
用户需求....................................................... 错误!未定义书签。
第3章．需求分析............................................. 错误!未定义书签。
容量分析....................................................... 错误!未定义书签。
性能分析....................................................... 错误!未定义书签。
维护分析....................................................... 错误!未定义书签。
存储部署..............................................错误!未定义书签。
存储配置调整..........................................错误!未定义书签。
存储扩容..............................................错误!未定义书签。
性能优化..............................................错误!未定义书签。
2022年系统架构师上午试题及答案
2022年系统架构师上午试题及答案一、选择题（每题2分，共40分）1. 以下哪一项不是系统架构师的主要职责？A. 定义系统的整体结构B. 确定系统的性能指标C. 编写代码实现具体功能D. 指导团队进行系统开发答案：C2. 以下哪种设计模式不属于结构型模式？A. 适配器模式B. 装饰者模式C. 观察者模式D. 复合模式答案：C3. 在以下哪种情况下，使用面向对象设计模式会带来更好的效果？A. 系统规模较小，需求简单B. 系统规模较大，需求复杂C. 系统需要频繁修改和扩展D. 系统性能要求极高答案：C4. 以下哪一项不是软件架构设计的目标？A. 提高系统的可维护性B. 提高系统的可扩展性C. 提高系统的性能D. 降低系统的开发成本答案：D5. 以下哪种架构风格适用于大规模分布式系统？A. 面向对象B. 事件驱动C. 分层D. 微服务答案：D6. 以下哪个技术不属于微服务架构的关键技术？A. 容器化B. 服务治理C. API网关D. 数据库分片答案：D7. 以下哪种编程范式适用于并发编程？A. 面向对象B. 函数式编程C. 命令式编程D. 响应式编程答案：B8. 在以下哪种情况下，使用缓存技术可以提高系统性能？A. 系统访问频繁的数据量较大B. 系统访问的数据量较小C. 系统访问的数据实时性要求较高D. 系统访问的数据实时性要求较低答案：A9. 以下哪种数据库适用于高并发、高可用性的场景？A. 关系型数据库B. 文档型数据库C. 列存储数据库D. 图数据库答案：C10. 以下哪种技术不属于云计算的三大核心技术？A. 虚拟化B. 分布式存储C. 负载均衡D. 编程语言答案：D二、填空题（每题2分，共20分）11. 系统架构设计的主要目的是实现系统的__________、__________、__________和__________。
答案：功能性、性能、可维护性、可扩展性12. 在微服务架构中，服务治理主要包括__________、__________、__________和__________。
软件招聘面试题目答案(3篇)
第1篇一、技术面试题目1. 请简述软件开发的瀑布模型及其优缺点。
答案：瀑布模型是一种线性顺序的软件开发过程，将软件开发过程划分为需求分析、系统设计、编码、测试、部署和维护等阶段。
其优点包括：结构清晰、易于管理、文档完整、便于审查。
缺点包括：缺乏灵活性、难以适应需求变更、可能导致进度延误。
2. 请解释面向对象编程（OOP）的基本概念，并举例说明。
答案：面向对象编程是一种编程范式，它将数据和操作数据的方法封装在一起，形成对象。
OOP的基本概念包括：- 类：具有相同属性和行为的对象的集合。
- 对象：类的实例，具有类的属性和行为。
- 继承：子类继承父类的属性和方法。
- 封装：将对象的属性和行为封装在一起，外部无法直接访问对象的属性。
- 多态：同一个操作作用于不同的对象时，可以有不同的解释和执行结果。
举例：一个“动物”类，具有“叫声”属性和“发出叫声”方法。
具体对象如“狗”和“猫”都继承自“动物”类，但它们的“叫声”属性和“发出叫声”方法可能不同。
3. 请简述软件测试的几种类型，并说明各自的目的。
答案：软件测试的几种类型包括：- 单元测试：对程序中的最小可测试单元进行测试，确保其按预期工作。
- 集成测试：将各个模块组合在一起进行测试，确保模块间接口的正确性。
- 系统测试：对整个系统进行测试，确保系统满足需求。
- 性能测试：测试系统的性能，如响应时间、吞吐量等。
- 安全测试：测试系统的安全性，确保系统不会被恶意攻击。
目的：发现软件中的缺陷，提高软件质量，确保软件满足用户需求。
4. 请解释什么是敏捷开发，并说明其优势。
答案：敏捷开发是一种软件开发方法，强调快速迭代、灵活响应变化和持续交付价值。
其优势包括：- 灵活性：可以快速适应需求变更，提高项目成功率。
- 质量保证：通过持续集成和测试，确保软件质量。
- 透明度：项目进展和问题都可以实时了解，提高团队协作效率。
- 客户参与：客户可以随时参与项目，确保项目符合客户需求。
软件工程师常见面试题
软件工程师常见面试题在当今竞争激烈的就业市场中，软件工程师的岗位备受青睐。
而面试则是通往这一岗位的关键环节，面试官通常会通过一系列问题来评估候选人的技术能力、解决问题的能力、团队协作能力以及沟通能力等。
以下是一些常见的软件工程师面试题：一、技术基础类1、谈谈你对面向对象编程（OOP）的理解，以及其三大特性（封装、继承、多态）在实际开发中的应用。
面向对象编程是一种编程范式，它将数据和操作数据的方法封装在一起，形成对象。
封装可以隐藏对象的内部实现细节，只暴露必要的接口，提高了代码的安全性和可维护性。
继承允许子类继承父类的属性和方法，实现代码的复用和扩展。
多态则使得同一个方法在不同的对象上有不同的实现方式，增强了程序的灵活性和可扩展性。
比如，在一个图形绘制的程序中，可以定义一个父类“Shape”，然后派生出子类“Circle”、“Rectangle”等，通过多态，可以用统一的接口来绘制不同的图形。
2、解释一下什么是数据库索引，以及它的作用和可能带来的弊端。
数据库索引是一种数据库结构，用于加快数据的查询和检索速度。
它就像一本书的目录，通过索引可以快速定位到所需的数据，而不必全表扫描。
索引的作用显著，能够大大提高查询效率，特别是在处理大型数据表时。
然而，索引也并非完美无缺。
创建和维护索引需要消耗系统资源，过多的索引会增加数据插入、更新和删除的开销。
此外，对于很少用于查询或者数据量较小的表，创建索引可能得不偿失。
3、请简述一下常见的排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序等）的时间复杂度和空间复杂度，并比较它们的优缺点。
冒泡排序的时间复杂度为 O(n²)，空间复杂度为 O(1)。
它的优点是实现简单，易于理解，缺点是效率较低。
快速排序的平均时间复杂度为 O(nlogn)，最坏情况为 O(n²)，空间复杂度为 O(logn)到 O(n)。
它在大多数情况下效率很高，但在最坏情况下性能不佳。
归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)。
上海某公司Riverbed广域网加速解决方案
上海XX公司Riverbed广域网数据优化方案二〇〇八年九月1. 什么是广域网数据服务－WAN Data Service众所周知，由于互联网的普及，TCP/IP已经成为一个被广泛采用的网络协议。
越来越多的公司业务已经离不开基于TCP/IP网络而开发的应用。
随着公司业务的发展和全球化的趋势，公司会在总部以外的地区和国家建立更多的远程办事机构。
这样一来，公司的业务系统就必须运行在广域的TCP/IP网络之上。
我们知道，相比局域网络，广域网络的带宽只有1/100或更少，而延迟却增加100倍或更多。
在局域网络上运行的非常好的应用到广域网络上运行时，一定会碰到效率极其低下等问题，会严重影响企业的生产效率。
在过去的时间里，好多网络厂商已经意识到该问题，提出了好多解决方案。
比如采用压缩技术，流量管理技术，缓存技术等。
所有这些技术只能在某一方面对广域网络进行加速，由于没有涉及TCP/IP的本质，使用效果不佳且带有相当大的局限性。
由于广域网存在的传输性能问题，为了提高在分支机构工作的员工的应用响应速度，许多的大型客户往往在分支机构部署本地的文件服务器，打印服务器和邮件服务器。
这样虽然暂时解决了远程客户的应用响应速度，但是也造成了远程机构IT基础架构的复杂性，大大增加了设备成本和人员维护成本。
广域数据服务（WAN Data Service）作为一个新兴的技术领域，为克服跨广域网应用性能瓶颈带来了一种创新的方法。
它可以加速应用系统在广域网上的响应速度，提供高效的带宽利用率并且在广域网环境中实现数据大集中。
广域数据服务解决方案“让广域网像局域网一样”实际上有两方面的意思：1) 使广域网的性能具有质的飞跃，尤其针对那些在局域网上可以正常运行，但一到广域网就受到极大影响的应用和协议。
2) 能处理和对付横跨分布式企业网络的范围广泛的应用和协议。
对广域网进行全方位改进的解决方案我们称之为广域数据服务(WDS)。
广域二字不单单指的是广域网，它还意味着WDS所应用的范围非常广泛，以及WDS对各种各样瓶颈问题所进行的全方位改进。
Isilon集群存储介绍
Isilon集群存储介绍2009-05目录ISILON集群存储介绍 (3)开放式架构 (3)分布式操作系统 (9)统一命名空间 (11)易管理 (13)负载均衡 (14)高性能 (14)ISILON集群存储四大特点 (17)易于安装和维护 (17)性能非常好 (17)数据安全性高 (17)数据利用率高 (25)Isilon集群存储介绍在上一期集群存储介绍中，我们提到了六个特征，分别是：z开放式架构z分布式操作系统z统一命名空间z易管理性z负载均衡z高性能针对以上六个特征，本期将详细介绍一家集群存储产品：美国赛龙集群存储系统有限公司（ISILON）。
美国赛龙集群存储系统有限公司是2001年成立于美国西雅图，并由美国红杉投资集团投资，专门面向集群存储领域的存储提供商；2006年在NASDAQ上市，2007年十月进入中国市场，目前在中国市场有比较多的客户，主要集中在能源、媒体、高性能、生命科学等领域。
2008年Gartner的统计数据显示，Isilon在scale-out NAS领域处于遥遥领先的位置，技术上至少领先同类厂家五年以上。
开放式架构首先，需要解释一个概念，scale-up和scale-out是什么？Scale-up和scale-out技术都是从服务器领域衍生出来的概念。
在服务器领域，从早期的mainframe到Unix小型机到现在最为流行的集群架构，就经历了从scale-up架构到scale-out架构的转变。
开始的mainframe和Unix小型机都是标称最大可以支持若干CPU和若干内存，但是实际购买时，却不会一次到位，而是按需扩展，比如第一次先买4个CPU，8G内存。
过一两年以后，扩展到8个CPU和16G内存；当某一天达到此系统的上限以后，服务器的处理能力就不能通过在原来服务器里面扩展CPU和内存来实现了，而只能购买新的服务器来实现。
这种架构就叫做scale-up架构，其含义就是设备处理能力上限在购买时已经确定，如果需求超过上限，只能重新购买更高性能的设备。
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缓存三大问题及解决方案
1. 缓存来由
随着互联网系统发展的逐步完善，提高系统的qps，目前的绝大部分系统都增加了缓存机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈，极大的提升了用户体验和系统稳定性。
2. 缓存问题
虽然使用缓存给系统带来了一定的质的提升，但同时也带来了一些需要注意的问题。
2.1 缓存穿透
缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，因为缓存中也无该数据的信息，则会直接去数据库层进行查询，从系统层面来看像是穿透了缓存层直接达到db，从而称为缓存穿透，没有了缓存层的保护，这种查询一定不存在的数据对系统来说可能是一种危险，如果有人恶意用这种一定不存在的数据来频繁请求系统，不，准确的说是攻击系统，请求都会到达数据库层导致db瘫痪从而引起系统故障。
2.2 解决方案
缓存穿透业内的解决方案已经比较成熟，主要常用的有以下几种：
•bloom filter：类似于哈希表的一种算法，用所有可能的查询条件生成一个bitmap，在进行数据库查询之前会使用这个bitmap进行过滤，如果不在其中则直接过滤，从而减轻数据库层面的压力。
•空值缓存：一种比较简单的解决办法，在第一次查询完不存在的数据后，将该key与对应的空值也放入缓存中，只不过设定为较短的失效时间，例如几分钟，这样则可以应对短时间的大量的该key攻击，设置为较短的失效时间是因为该值可能业务无关，存在意义不大，且该次的查询也未必是攻击者发起，无过久存储的必要，故可以早点失效。
2.3 缓存雪崩
在普通的缓存系统中一般例如redis、memcache等中，我们会给缓存设置一个失效时间，但是如果所有的缓存的失效时间相同，那么在同一时间失效时，所有系统的请求都会发送到数据库层，db可能无法承受如此大的压力导致系统崩溃。
2.4 解决方案
•线程互斥：只让一个线程构建缓存，其他线程等待构建缓存的线程执行完，重新从缓存获取数据才可以，每个时刻只有一个线程在执行请求，减轻了db的压力，但缺点也很明显，降低了系统的qps。
•交错失效时间：这种方法时间比较简单粗暴，既然在同一时间失效会造成请求过多雪崩，那我们错开不同的失效时间即可从一定长度上避免这种问题，在缓存进行失效时间设置的时候，从某个适当的值域中随机一个时间作为失效时间即可。
2.5 缓存击穿
缓存击穿实际上是缓存雪崩的一个特例，大家使用过微博的应该都知道，微博有一个热门话题的功能，用户对于热门话题的搜索量往往在一些时刻会大大的高于其他话题，这种我们成为系统的“热点“，由于系统中对这些热点的数据缓存也存在失效时间，在热点的缓存到达失效时间时，此时可能依然会有大量的请求到达系统，没有了缓存层的保护，这些请求同样的会到达db从而可能引起故障。
击穿与雪崩的区别即在于击穿是对于特定的热点数据来说，而雪崩是全部数据。
2.6 解决方案
•二级缓存：对于热点数据进行二级缓存，并对于不同级别的缓存设定不同的失效时间，则请求不会直接击穿缓存层到达数据库。
•这里参考了阿里双11万亿流量的缓存击穿解决方案，解决此问题的关键在于热点访问。
由于热点可能随着时间的变化而变化，针对固定的数据进行特殊缓存是不能起到治本作用的，结合LRU算法能够较好的帮我们解决这个问题。
那么LRU是什么，下面粗略的介绍一下，有兴趣的可以点击上面的链接查看.
•LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率
也更高”。
最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，如下图所示
这个链表即是我们的缓存结构，缓存处理步骤为
•首先将新数据放入链表的头部
•在进行数据插入的过程中，如果检测到链表中有数据被再次访问也就是有请求再次访问这些数据，那么就其插入的链表的头部，因为它们相对其他
数据来说可能是热点数据，具有保留时间更久的意义
•最后当链表数据放满时将底部的数据淘汰，也就是不常访问的数据
• LRU-K算法，其实上面的算法也是该算法的特例情况即LRU-1，上面的算法存在较多的不合理性，在实际的应用过程中采用该算法进行了
改进，例如偶然的数据影响会造成命中率较低，比如某个数据即将到达
底部即将被淘汰，但由于一次的请求又放入了头部，此后再无该数据的
请求，那么该数据的继续存在其实是不合理的，针对这类情况LRU-K
算法拥有更好的解决措施。
结构图如下所示：
LRU-K需要多维护一个队列或者更多，用于记录所有缓存数据被访问
的历史。
只有当数据的访问次数达到K次的时候，才将数据放入缓存。
当需要淘汰数据时，LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的
数据。
•第一步添加数据照样放入第一个队列的头部
•如果数据在该队列里访问没有达到K次（该数值根据具体系统qps来定）则会继续到达链表底部直至淘汰；如果该数据在队列中时访问次数达到了
K次，那么它会被加入到接下来的2级(具体需要几级结构也同样结合系统
分析)链表中，按照时间顺序在2级链表中排列
•接下来2级链表中的操作与上面算法相同，链表中的数据如果再次被访问则移到头部，链表满时，底部数据淘汰
相比LRU，LRU-K需要多维护一个队列，用于记录所有缓存数据被访问的历史，所以需要更多的内存空间来用来构建缓存，但优点也很明显，较好的降低了数据的污染率提高了缓存的命中率，对于系统来说可以用一定的硬件成本来换取系统性能也不失为一种办法。
当然还有更为复杂的缓存结构算法，点击LRU算法即可学习，例如Two Queues和Mutil Queues等等，本文不过多赘述，只为读者提供一种解决思路。