一個實習(xí)生小朋友騙我說他不會，問我這些題目怎么做。這明擺著換個法子來面試我呀！要是真啥都不會能來我司實習(xí)么？全是套路啊。不過原文出題還是很有水平的，所以我決定寫一寫。

1. 用cas實現(xiàn)spinlock.

spinlock在網(wǎng)上應(yīng)該一搜一大把，我試著給出一個simple甚至naive的實現(xiàn)。

若是較真的話可以看看這里。這個題的考點不在這里，問無鎖實現(xiàn)，原子操作，ABA問題這些底層方向思路就走偏了。其實多線程的并發(fā)安全，跟多個事務(wù)的并發(fā)安全，在某種程度上是共通的。 這才是考察的核心問題，比如我做了一個kv引擎，只提供了get set 和cas操作，那么能否在這個基礎(chǔ)上，實現(xiàn)一個鎖操作的API？假設(shè)我們能實現(xiàn)出鎖操作，那我們又能否利用這個鎖，實現(xiàn)出跨多個key的修改操作的安全API？如何保證原子語義，要么全成功，要么全失敗。

事實上僅用cas這套搞出跨多key的修改是蠻蛋疼的，再細(xì)節(jié)到網(wǎng)絡(luò)失敗的時候鎖的釋放，深入思考下就會想到，因為網(wǎng)絡(luò)是有3態(tài)的：成功失敗和不可知。一般會基于快照做，只有cas的保證太弱了。

cas提供的原子性，這是一個很重要的點，假設(shè)在分布式的事務(wù)里面，跨分片的事務(wù)提供能否成功，只取決于一個primary key的提交是否能成功。這里有兩個問題思考一下也挺有意思，第一，跨多機的時候，如何提供對某一個key的原子語義？第二，如果只有對一個key的原子保證，如果實現(xiàn)跨許多機器跨多個key-value的原子操作語義？

扯淡扯遠(yuǎn)了，我們看下一題吧。

2. 實現(xiàn)單機kv存儲系統(tǒng)， 多節(jié)點共享kv存儲服務(wù)， 怎么解決external consistency的問題？

kv存儲N=0

用戶A和B操作kv存儲系統(tǒng)按照下面時序：

1.用戶A執(zhí)行操作： INC N;

2.用戶A通知用戶B執(zhí)行操作;

3.用戶B執(zhí)行操作： if （N % 2 == 0） {N*=2;} else {N +=3;}

怎么保證結(jié)果符合預(yù)期呢？ 在網(wǎng)絡(luò)傳輸影響操作到達(dá)次序的情況下， 怎么保證B后于A完成操作。

如果這個過程插入了C， 又如何做呢？

外部一致性我記得不是太清了（假裝一臉認(rèn)真），產(chǎn)生因果關(guān)系的操作之間，執(zhí)行順序滿足因的操作應(yīng)該先于果？有點像因果率一致？A操作引發(fā)了B，那么B一定應(yīng)該看得到A執(zhí)行產(chǎn)生的結(jié)果。這個例子里面因為這個因果關(guān)系，似乎是希望B看到的值應(yīng)該是N INC之后的值。

兩個操作都訪問到了N，如果保證操作的安全？無非是，加鎖和MVCC。加鎖很好理解，讀寫鎖，寫寫沖突，讀寫沖突。那么該如何理解MVCC？MVCC其實很類似一個特殊的cas，它保證了涉及到跨多key修改的原子操作語義，這樣也可以理解為什么MVCC可以把并發(fā)粒度控制得更好。

這里是說的單機存儲引擎，如果放到分布式里面會更復(fù)雜一點。事務(wù)A的開始時間戳先于事務(wù)B，但是事務(wù)B的提交卻先于A，這時會發(fā)生什么事情？用多版本帶一個邏輯時鐘，就可以處理這種情況：假設(shè)A做INC N操作的時候邏輯時間是5，給B發(fā)消息變成6，B收到消息以后，它操作的N的版本應(yīng)該是6以后的。只需要邏輯時鐘，就可以檢測到有相互關(guān)聯(lián)性的事務(wù)。如果這個過程插入了C，如果C跟A和B沒有共同修改的key，那么C的影響可以忽略。如果有修改到N，但是沒有跟A和B交互，那么可以認(rèn)為C的存在與其它用戶并沒有因果關(guān)系，邏輯時鐘也不會檢測到這一點，是能滿足external consistency的。

3. 鎖實現(xiàn)和版本控制用那個呢？

兩者都是方法和手段，并不沖突和矛盾。鎖有很多不同的粒度，比如一把全局的大鎖;再比如讀寫鎖，任一時刻如果有寫，就不能進(jìn)行其它操作，而讀鎖之間相互不影響;我看了好些***的實現(xiàn)都是一把全局大鎖，像boltdb，還有l(wèi)eveldb的Go語言封裝里面提供的Transaction接口，都是很沒節(jié)操的。前陣子我還考慮過寫一個RangeLock，調(diào)整鎖的粒度：只有被同步訪問到的key之間，才會有鎖沖突，比如我在操作A他在操作B，相互是不影響的。遇到鎖沖突了會變得復(fù)雜，回滾操作必須記得釋放之前的鎖，加鎖也要有點技巧，如果一個操作鎖了A去請求B，另一個操作鎖了B去請求A，就成環(huán)死鎖了。

MVCC也會遇到?jīng)_突，沖突時無非兩種手段：過一會兒重試或者abort?？矗∵@本質(zhì)上也是鎖，樂觀鎖悲觀鎖而已。所以并不是用了MVCC鎖的概念就消失了。不過MVCC是個好東西，它比鎖可以提供更細(xì)粒度的并發(fā)。通過讀歷史版本，讓讀和寫之間的沖突進(jìn)一步降低。代價當(dāng)然是問題被搞得更加復(fù)雜了。

如何選擇？根據(jù)實際的場景具體情況具體去分析。挑選適當(dāng)?shù)母綦x級別，RC/RR/SI。

4. kv系統(tǒng)數(shù)據(jù)要持久化， 怎么保證在供電故障的情況下， 依然不丟數(shù)據(jù)。

先寫WAL再做寫操作，常識。出故障了從check point重放日志，就可以恢復(fù)之前的狀態(tài)機。

5. flush/fsync/WAL/磁盤和ssd的順序?qū)?/h2>

說到這個問題，就不得不先從緩存聊起。由于下一級的硬件跟不上上一級的讀寫速度，緩存這東西應(yīng)運而生。硬盤有緩存，操作系統(tǒng)有緩存，標(biāo)準(zhǔn)庫也有緩存，用戶還可能自己設(shè)緩存，總之是各種的緩存。命中緩存時，可以大大提高讀的速度，只有當(dāng)緩存穿透才會到下層去請求數(shù)據(jù)。寫操作也由于緩存的存在而變成了批量操作，吞吐得以提高。

然而寫的時候遇到突然斷電的情況，數(shù)據(jù)還在緩存層沒刷下去，就尷尬了。。。會丟數(shù)據(jù)！如果要保證可靠寫這里我們需要采取些法子，手動將緩存刷進(jìn)磁盤里。

flush是刷C標(biāo)準(zhǔn)庫的IO緩存。fsync是系統(tǒng)調(diào)用，頁緩存會被刷到磁盤上。

寫IO有好多種方式，最笨的調(diào)用C的IO庫，然后還有操作系統(tǒng)的read/write，或者mmap又或者使用direct-io，甚至是寫祼設(shè)備。關(guān)于這些寫下去相關(guān)知識也不少。

WAL是常識性的東西，先出日志，重放日志就可以得到快照，即使快照壞掉了，重放日志也可以恢復(fù)出正常的快照。而且做同步一般都是基于日志來做的。

最后是磁盤和ssd，了解硬件的特性對于理解優(yōu)化非常重要。磁盤是需要尋道的，而尋道的硬件機制決定了這個操作快不了。硬盤順序讀寫本身的速率比較快，但尋道卻要花掉10ms，所以隨機讀寫性能會比較著。ssd那邊沒有尋道操作，讀的速度非?？臁Ｈ欢樞?qū)懙膬?yōu)勢相對磁盤并沒有高多少。如果沒記錯，ssd大概就200MB/s的級別，而磁盤順序?qū)懸灿薪咏?00MB的級別。

6. 單機kv存儲系統(tǒng)， 從掉電到系統(tǒng)重啟這段時間， 不可用， 如何保證可用性呢？

要有副本。不然哪來可用性A？而有了副本，一致性C又麻煩來了，呵呵。

7. 數(shù)據(jù)復(fù)制， 日志復(fù)制， 有哪些實現(xiàn)方法呢？

做數(shù)據(jù)同步操作時，一般是找到快照點，將快照的數(shù)據(jù)發(fā)過去，之后再從放這個點之后的日志數(shù)據(jù)?；胤湃罩揪涂梢栽隽客搅?，不過增量同步也有不爽的，中間斷了太多就需要重新全量。最蛋疼的問題是，增量同步只能做最終一致性。主掛了切到從，丟一段時間的數(shù)據(jù)。

8. 做主從復(fù)制， 采用pull和push操作， 那個好呢？

如果保證一致性，由主push并收到應(yīng)答處理。如果不保證，由從做pull比較好，從可以掛多個，還可以串起來玩。

9. 如何保證多副本的一致性？ RSM

副本是一致性的最大敵人，一旦有了副本，就有可能出現(xiàn)副本間不同步的情況。異步寫的方式頂多只能做到最終一致性，所以必須同步寫。寫主之后，同步完其它節(jié)點從才返回結(jié)果。不過寫所有節(jié)點太慢了，而且掛掉節(jié)點時可用性有問題。

在raft出來之前，號稱工業(yè)上唯一只有一種一致性協(xié)議的實現(xiàn)，就是paxos。然而paxos即難懂，又難實現(xiàn)。無論對于教育還是工程角度都它媽蛋疼的要死，還它媽的統(tǒng)治了業(yè)界這么多年。強勢安利一波raft。

10. 分布式共識算法： zab， paxos， raft.

zab還沒研究過。basic paxos還勉強能看一看，multi paxos就蛋疼了，看得云里霧里。raft我寫過幾篇博客，話題太大，這里不展開了。不過不管是哪一種，搞分布式是逃不掉的。

11. commit語意是什么呢？

私以為是ACID里面的D，持久性。一旦提交了，就不會丟。

12. 單機或者單個leader的qps/tps較低， 如何擴(kuò)大十倍？

如果能加機器就搞分布式。做分布式就走兩個方向：可以分片就讓leader分片，負(fù)載就分?jǐn)傞_了吞吐就上來了;可以副本就考慮走follower read，壓力就分到了follower中。只要架構(gòu)做的scalable了，擴(kuò)大10倍1000都好說。

如果不能走分布式，就考慮優(yōu)化單機性能。網(wǎng)絡(luò)的瓶頸就batch + streaming。CPU，內(nèi)存什么都不說了。硬盤不行就換SSD。

如果是qps，讀嘛，該上緩存上緩存。唯有寫是不好優(yōu)化的，tps就合理選擇LSM存儲引擎，合并寫操作，順序?qū)?。怎么讓系統(tǒng)性能更好這個話題，展開就更多了，不過最后我還是想講個笑話。

某大廠某部門半年間系統(tǒng)性能優(yōu)化了3倍，怎么優(yōu)化的？因為他們升級了最新版本的php，php編譯器的性能提升了3倍。所以嘛。。。問我怎么優(yōu)化？升級硬件吧，升級更牛B的硬件，立桿見影。我們客戶把TiDB的硬盤升級到了SSD，性能立馬提升了10倍。

13. 怎么做partitioning和replicating呢？

分片和副本，分布式系統(tǒng)里面的三板斧。系統(tǒng)規(guī)模大了，單機承受不住，肯定就分片。做存儲是有狀態(tài)服務(wù)，不能單個分片掛了系統(tǒng)就掛了，于是必須有副本。其實兩個都麻煩。

分片的麻煩的關(guān)鍵，在于分片調(diào)整。比如按hash分的，按range分的，只要涉及調(diào)整，就蛋疼。數(shù)據(jù)遷移是免不了，如果整個過程是無縫的？如果做到不停機升級？升級處理過程中，無信息的更新以及一致性，都是比較惡心的。

副本麻煩的關(guān)鍵，就是一致性了。有副本就引入了一致性問題，paxos可以解救你，如果大腦不會暴掉。

具體的怎么分片還是看業(yè)務(wù)的。而副本什么也看一致性級別要求，強同步，半同步，最終一致性亂七八糟的。

14. 存儲或者訪問熱點問題， 應(yīng)該怎么搞？

加緩存。或者業(yè)務(wù)調(diào)整看能否hash將訪問打散。

15. CAP原理

去問google。先問google。容易google到的都不要問我。誰要問我這種東西，我拒絕回答，并給他一個鏈接：《提問的智慧》。

16. 元數(shù)據(jù)怎么管理？

etcd呀。開源這么多輪子，不好好用多浪費。

17. membership怎么管理？

etcd呀。lease。上線下線都注意走好流程。

18. 暫時性故障和永久性故障有哪些呢？

暫時性故障：網(wǎng)絡(luò)閃斷，磁盤空間滿了，斷電，整機房掉電，光纖被挖斷了（中國大的互聯(lián)網(wǎng)公司服務(wù)質(zhì)量的頭號敵人），被ddos了 永久性故障：硬盤掛了，系統(tǒng)掛了，被墻了。

擦，我分不清勒。

19. failover和data replication怎么搞呢？

haproxy

20. 磁盤的年故障率預(yù)估是多少？

待會去google一下。先瞎寫寫，假設(shè)一塊磁盤一年故障的概率是P，假設(shè)系統(tǒng)有100塊磁盤，那么整個系統(tǒng)的磁盤故障率就變成了（1-（1-P）^100），我知道這個概率會變得非常大。

這時我們考慮RAID的情況。RAID 0卵用都沒有，壞一塊就壞了。計算公式跟之前一樣的。RAID 1兩塊盤互為鏡像，可以把P就成P/4。還有RAID 01/10，怎么計算來的？還有就是糾錯碼技術(shù)。計算更復(fù)雜了。

分布式以后，上層可以控制分片和副本數(shù)，跟RAID一個道理，然后掛一個副本不會掛，要掛掉系統(tǒng)的大多數(shù)。。。。。。但是故障率是多少呢？操！數(shù)學(xué)沒學(xué)好，怎么辦啊？

ssd跟磁盤不一樣的地方，它以整個block為單位操作，在寫入之前需要先擦除，而擦除的次數(shù)是有上限的，所以壽命比磁盤的要短很多。具體是多久，還是得問google。

21. kv系統(tǒng)存儲小王， 小李， 小張三個人的賬戶余額信息， 數(shù)據(jù)分別在不同的節(jié)點上， 怎么解決小王向小李， 小李向小張同時轉(zhuǎn)款的問題呢？

兩階段提交。打個廣告：我們的TiKV提供了分布式事務(wù)，這個問題很好解決。

Prewrite 小王賬戶減;小張賬戶加 Commit

Prewrite 小張賬戶減;小李賬戶加 Commit