简述JVM垃圾回收原理



JVM垃圾回收是释放JVM堆中不再被使用的对象所占用的内存空间，JVM使用可达性算法对对象进行识别并标记，通过清理、压缩或复制等方法，采用串行、并行、并发或G1等算法对内存进行回收，在回收过程中会产生STW（Stop The World）现象。





设计一个秒杀系统，主要的挑战和问题有哪些？核心的架构方案或思路有哪些？

秒杀系统面临的挑战和问题有哪些？

面临的挑战：

1. 瞬时高并发请求处理与系统可用性保障

2. 数据一致性保障

3. 资源有限

4. 快速解决问题思路



面对的问题：

1. 面对海量用户请求核心系统不崩溃

2. 商品订单量如何在异步处理中保证数据的一致

3. 如何规避机器人自动刷单？

4. 秒杀商品预定时间如何精准

2.2 核心的架构方案或思路有哪些？

方案或思路：

1. 应对瞬时并发请求的处理与系统可用性保障

问题1：面对海量用户请求核心系统不崩溃

• 预估用户量和系统资源，优化系统参数，保障系统资源高效协同工作

• 整体评估现有核心系统能力，为解决方案提供指导

• 功能页面动静分离，采用CDN等缓存方案，缩短用户请求路线，降低系统服务请求压力

• 精简页面内容，删除不必要的内容，降低网络带宽消耗

• 合并css和js等文件，减少用户http请求数量

• 高并发页面静态化处理，减少不必要的请求

• 提前缓存热点数据，提升热点数据读取效率

• 分级控制流量，避免大量的无效请求对核心系统的影响

• 缓存节点虚拟化处理，降低某一缓存节点出现问题后的影响

• 确保链路中无单点节点，保障系统高可用

• 域名独立，方便针对不同请求进行特殊配置

• 设计有效可行的临时解决方案，保证系统用户可以获得响应。比如做一些答题环节，瞬间降低用户应答请求。



数据的一致性保障



• 秒杀开始前不提供商品下单功能，秒杀开始生成随机验证信息，防止通过分析下单功能地址，然后通过系统自动抢单

• 下单环节可以设置验证环节（答题、验证码等），降低一点下单页面瞬时高并发请求量，同时防止机器人自动刷单

• 商品库存缓存维护，提高商品库存读写效率，降低核心数据库压力

• 采用消息队列控制实际订单请求处理数量，可在实际缴款环节进行数量校验

• 分层控制请求数量，减少关键节点的无效请求处理



• 资源有限

• 分析不可控因素，提前提出，做好可控预案

• 平时注意提升自身能力，提高应对能力，超出能力范围内的事情做好评估