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今年的案例题 第一个必选题是 系统架构评估,文老师是押中了。
答:微服务架构是一种分布式系统架构,将一个应用程序拆分为一组小型、独立的服务,每个服务都围绕特定的业务功能构建,并通过轻量级通信机制进行通信。相比之下,单体架构将整个应用程序作为一个单一的单元构建和部署。
微服务架构的优点:
微服务架构的缺点:
就是一个质量效用树,忘了把哪几个空挖了,反正考察,安全性,可用性,功能性,可修改性
答:质量属性6要素描述:
e) 可连续运行时间不少于240h,断电或故障后10s内应重启
h) 网络失效后,10s内应发起重新连接
送分题
答:序列图的三种消息和概念:
解析:在UML中,交互图(Interaction Diagrams)主要用于描述在特定语境中对象之间的交互,它们可以在分析和设计阶段使用。交互图主要包括两种类型:序列图(Sequence Diagrams)和协作图(Collaboration Diagrams)。
在分析阶段,你可能想要创建序列图来捕捉对象之间的动态合作,并且能够清晰地展示时序和并发。
在设计阶段,你可能想要创建协作图来定义交互模式,并且能够清晰地展示对象之间的静态关系和它们之间的关联。
答:顺序图表示条件分支序列片段包括:
区别总结
答对5项即可满分 送分题
描述清楚即可满分,送分题
一个可能导致Redis分布式锁死锁的场景是:
假设有两个客户端同时请求获取同一把分布式锁,并且两个客户端的请求几乎同时到达Redis服务器。此时,两个客户端都成功地获取了锁,并开始执行各自的任务。然而,由于某些原因(例如网络延迟、服务器负载等),其中一个客户端在执行任务时花费的时间较长,导致其持有锁的时间超过了预期。在此期间,另一个客户端一直在等待获取锁,因为它无法在锁被释放之前执行任务。
当第一个客户端最终完成任务并释放锁时,第二个客户端会立即获取到锁并开始执行任务。但此时第一个客户端可能又尝试获取锁以执行另一个任务,由于第二个客户端已经获取到了锁,因此第一个客户端将被阻塞等待获取锁,导致死锁的发生。
这种情况下,由于两个客户端的请求在一段时间内交替执行,每个客户端都等待另一个客户端释放锁,最终导致了死锁的产生。为避免这种情况,需要在设计分布式锁的使用场景时考虑合理的超时机制和重试策略,以及确保释放锁的操作能够及时执行。
关于nosql平时都是关注的理论层面的,集群,主从,同步,分片等等。没想到现在考的都是实践层面的,我在这儿也翻了船,看来以后的各个培训机构要在这块开设专题了,
答案:
解析:Redis zset扩展学习
在Redis中,ZSet(有序集合)是一种数据结构,用于存储带有分数(score)的成员(member)。以下是针对ZSet的常用操作命令:
将一个或多个成员元素及其分数值加入到有序集合中。
返回有序集合中的成员数量。
返回有序集合中指定成员的分数。
返回有序集合中指定索引范围内的成员,可选择返回成员的分数。
返回有序集合中分数范围内的成员,可选择返回成员的分数,并可指定返回结果的偏移量和数量。
移除有序集合中的一个或多个成员。
将有序集合中指定成员的分数增加增量 increment 。
计算有序集合中分数范围内的成员数量。
返回有序集合中指定逆序索引范围内的成员,可选择返回成员的分数。
返回有序集合中指定逆序分数范围内的成员,可选择返回成员的分数,并可指定返回结果的偏移量和数量。
SOME/IP是一种应用层协议,它允许在车辆内部网络中实现高效的服务交换和远程调用。这种协议支持车辆各组件之间的复杂通信需求,特别适用于具有高数据吞吐量的场景。基于TCP/IP,支持TCP和UDP。
特点:
服务导向架构 (Service-Oriented Architecture, SOA)SOME/IP实现了一种服务导向架构,允许车辆的各个电子控制单元(ECUs)以服务提供者或服务消费者的身份互动。这种架构使得车辆内部的软件组件可以更加灵活地通信和交互。
远程过程调用 (Remote Procedure Call, RPC)
通过RPC,SOME/IP支持跨网络的函数或过程调用,实现不同ECU之间的紧密协作。
高度可伸缩性和灵活性 (Scalability and Flexibility)
SOME/IP协议的设计考虑到了未来车辆网络可能的扩展,支持从小型车辆到大型车队的不同规模应用。
分析:一般dds用于框架模块内部之间通信,some/ip用于外部设备间通信。
参考:(来源于网络,侵权可删除)
分析:地图先定位,结合感知模块进行感知,对当前实时环境中的其他目标进行预测,然后规划路径,路径会考虑道路中其他参与者,有路径后交给控制决策车怎么走,然后控制信息传递给交互界面。
参考:(来源于网络,侵权可删除)
解析:
此处有争议。答案和解析仅供参考,以官方的答案为准,在此大家就不要争论了。
目前大家 对瓦片地图用 HDFS存储还是用Hbase 存储比较有争议,但是这道题来自华中科技大学的硕士论文,如下图。所以标准答案可能就按照论文里面的来了。瓦片地图一般有两种。一般我们理解的瓦片地图是栅格瓦片。这块的瓦片数据没有说明是栅格瓦片还是矢量瓦片。如果是栅格瓦片HDFS应该优先使用。矢量瓦片可能是以JSON结构组装,用Hbase。
瓦片数据和相关的存储方案在选择时确实需要根据数据类型(栅格瓦片或矢量瓦片)来决定。
1. 栅格瓦片(Raster Tiles):
2. 矢量瓦片(Vector Tiles):
总结:
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的NoSQL数据库,它使用一种灵活的、面向文档的数据模型来存储非结构化数据。以下是MongoDB存储非结构化数据的方式及其矢量化存储(虽然MongoDB官方并没有直接使用“矢量化存储”这一术语,但我们可以理解为处理和存储复杂数据结构的能力)的一些优点:
MongoDB存储非结构化数据的方式:
1. 文档存储:MongoDB以BSON(Binary JSON)格式存储数据,这是一种类JSON的二进制格式,支持更丰富的数据类型(比如Date、ObjectId等),比传统的JSON更高效。每个文档可以包含任意数量的字段,字段值可以是数组、嵌套文档等多种复杂数据结构,非常适合存储半结构化和非结构化数据。
2. 灵活的数据模型:MongoDB不强制要求数据遵循固定的模式,同一个集合(相当于关系数据库中的表)中的文档可以有不同的字段和结构。这使得MongoDB能轻松适应不断变化的数据需求,特别适合存储那些模式不固定或经常演变的数据。
3. 动态模式:MongoDB的集合不需要预先定义结构,字段可以随时添加或删除,这为非结构化数据的存储提供了极大的灵活性。
4. 索引支持:尽管数据是非结构化的,MongoDB仍然支持对文档中的任何字段创建索引,包括嵌套字段,这大大提升了查询性能。
MongoDB矢量化存储(处理复杂数据结构)的优点:
1. 高效存储与查询:BSON格式不仅支持复杂数据类型,还能高效地存储和查询这些数据。通过利用索引,即使是嵌套文档和数组也能实现快速查询。
2. 简化数据模型:通过文档嵌套和数组,可以将相关数据聚合在一个文档中,减少了数据的连接操作,简化了数据模型,提高了查询效率。
3. 易于扩展与演变:由于数据模型的灵活性,MongoDB能够轻松应对数据结构的变化,无需进行复杂的模式迁移,简化了系统升级和扩展的过程。
4. 高性能:MongoDB使用内存映射文件技术,能够将热数据加载到内存中,提高读写性能。同时,支持水平扩展和分片,能够处理大量数据和高并发请求。
5. 数据处理能力:对于非结构化数据的分析和处理,MongoDB提供了丰富的聚合框架,支持复杂的数据转换和分析操作,如聚合管道、地图reduce等,便于从非结构化数据中提取有价值的信息。
使用热数据、温数据和冷数据存储的原因及好处主要包括以下几点
答出原因或者优点 任意4点即可满分
解析:
原因:
1. 资源优化:不同数据的访问频率差异巨大,将数据按照热度分类可以更合理地分配存储资源。热数据通常需要快速访问,因此存储在高性能、高成本的媒介上;而冷数据访问较少,可以存储在低成本、低速的媒介上。
2. 成本效率:通过区分数据的访问频率,企业可以将有限的预算投入到最关键的数据存储上,如使用SSD或RAM存储热数据,而冷数据则存储在磁带或蓝光光盘上,这样既能保证关键业务的性能,又能控制存储成本。
3. 性能提升:将频繁访问的热数据放置在快速存储设备上,如SSD或内存,可以显著减少数据访问延迟,提高应用响应速度。而冷数据存储在低速设备上对整体系统性能影响较小。
4. 数据保护:对于冷数据,虽然访问频率低,但可能需要长期保存,使用耐久性高的存储介质可以确保数据的安全与持久。
5. 扩展性和灵活性:随着数据量的增长,分层存储策略提供了更好的扩展性,可以根据数据增长和访问模式的变化灵活调整存储策略。
优点:
1. 提升效率:确保高访问频度的数据能够迅速被获取,提升用户体验和业务处理速度。
2. 降低成本:通过将不常访问的数据转移到成本较低的存储介质,减少整体存储成本。
3. 资源利用率最大化:高效利用存储资源,避免高性能存储资源被低访问频度数据占用。
4. 增强数据管理能力:便于数据生命周期管理,如数据归档、备份和恢复策略的实施。
5. 适应业务变化:灵活调整数据存储布局,快速响应业务需求变化,支持业务的持续创新与发展。
综上所述,依据数据热度进行分类存储是一种策略,旨在通过智能地分配存储资源,平衡成本与性能,确保关键业务数据的高效访问,同时合理管理数据生命周期,从而实现整体IT架构的优化。
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