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【后端开发面试题】每日 3 题（八）

news 来源：原创 2025/5/19 12:53:28

✍个人博客：Pandaconda-CSDN博客
📣专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12903849.html
📚专栏简介：在这个专栏中，我将会分享后端开发面试中常见的面试题给大家~
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1. 简述负载均衡的概念、常见算法及其在后端开发中的应用场景

概念：负载均衡是一种将工作负载分布到多个计算资源（如服务器、数据库等）上的技术，旨在优化资源使用、最大化吞吐量、减少响应时间，并避免单个资源过载。通过负载均衡，可以提高系统的可用性、可靠性和性能。
常见算法
- 轮询算法（Round Robin）：按照顺序依次将请求分配给后端服务器，每个服务器在一次循环中处理一个请求。优点是实现简单，缺点是不考虑服务器的实际负载情况。
- 加权轮询算法（Weighted Round Robin）：为每个服务器分配一个权重，权重高的服务器会处理更多的请求。可以根据服务器的硬件配置、性能等因素来设置权重，更合理地分配负载。
- 随机算法（Random）：随机选择一个后端服务器来处理请求。这种算法简单，但同样没有考虑服务器的负载情况。
- 加权随机算法（Weighted Random）：结合了随机算法和加权的思想，根据服务器的权重随机选择服务器，权重高的服务器被选中的概率更大。
- 最少连接算法（Least Connections）：将请求分配给当前连接数最少的服务器，能更好地平衡服务器的负载，因为连接数少的服务器通常负载较轻。
- IP 哈希算法（IP Hash）：根据客户端的 IP 地址进行哈希计算，将相同 IP 地址的请求始终分配到同一台服务器上。适用于需要保持会话一致性的场景。
应用场景
- Web 服务器集群：在大型网站中，将用户的 HTTP 请求通过负载均衡器分发到多个 Web 服务器上，提高网站的并发处理能力和响应速度。
- 数据库集群：对于数据库读写分离的架构，使用负载均衡器将读请求分发到多个从数据库服务器上，减轻主数据库的读压力。
- 分布式系统：在微服务架构中，负载均衡器可以将客户端的请求分发到多个微服务实例上，实现服务的高可用和弹性伸缩。

2. 在 Java 中，如何实现线程池？

在 Java 中，可以通过 java.util.concurrent 包下的 ThreadPoolExecutor 类或其提供的工厂方法来实现线程池。以下是几种常见的实现方式：

使用 Executors 工厂类创建线程池

固定大小线程池（FixedThreadPool）：创建一个固定大小的线程池，线程池中的线程数量始终保持不变。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class FixedThreadPoolExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个固定大小为 3 的线程池
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int taskId = i;
            executor.submit(() -> {
                System.out.println("Task " + taskId + " is being executed by " + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}

单线程线程池（SingleThreadExecutor）：创建一个只有一个线程的线程池，任务会按照提交的顺序依次执行。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class SingleThreadExecutorExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个单线程线程池
        ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int taskId = i;
            executor.submit(() -> {
                System.out.println("Task " + taskId + " is being executed by " + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}

缓存线程池（CachedThreadPool）：创建一个可缓存的线程池，如果线程池中的线程在 60 秒内没有被使用，会被自动回收；当有新任务提交时，如果没有可用线程，会创建新的线程。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class CachedThreadPoolExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个缓存线程池
        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int taskId = i;
            executor.submit(() -> {
                System.out.println("Task " + taskId + " is being executed by " + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}

手动创建 ThreadPoolExecutor 线程池

import java.util.concurrent.*;

public class CustomThreadPoolExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 手动创建线程池
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
                2, // 核心线程数
                5, // 最大线程数
                60, // 线程空闲时间
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(10) // 任务队列
        );
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int taskId = i;
            executor.submit(() -> {
                System.out.println("Task " + taskId + " is being executed by " + Thread.currentThread().getName());
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }
}

3. 在 MongoDB 中，如何进行数据的备份和恢复？

备份
- 使用 mongodump 工具：mongodump 是 MongoDB 自带的备份工具，可用于备份整个数据库、指定数据库或指定集合。
  - 备份整个 MongoDB 实例：

mongodump --host <hostname> --port <port> --out <backup_directory>

其中，是 MongoDB 服务器的主机名，是端口号，<backup_directory> 是备份文件存储的目录。

备份指定数据库：

mongodump --host <hostname> --port <port> --db <database_name> --out <backup_directory>

备份指定集合：

mongodump --host <hostname> --port <port> --db <database_name> --collection <collection_name> --out <backup_directory>

使用 MongoDB Atlas 备份功能（云服务）：如果使用 MongoDB Atlas 云服务，它提供了自动备份和快照功能，可以根据需要设置备份策略，如每天、每周备份等。
恢复
- 使用 mongorestore 工具：mongorestore 用于将 mongodump 生成的备份文件恢复到 MongoDB 中。
  - 恢复整个备份：

mongorestore --host <hostname> --port <port> <backup_directory>

恢复指定集合：

mongorestore --host <hostname> --port <port> --db <database_name> --collection <collection_name> <backup_directory>/<database_name>/<collection_name>.bson