1、springmvc的原理
2、springcloud是什么？
分布式系统的简化版
（1）SpringCloud基于SpringBoot提供了一整套微服务的解决方案，包括服务注册与发现，配置中心，全链路监控，服务网关，负载均衡，熔断器等组件，除了基于Netflix的开源组件做高度抽象封装之外，还有一些选型中立的开源组件。
（2）SpringCloud利用SpringBoot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统的基础设施开发，SpringCloud为开发人员提供了快速构建分布式系统的一些工具，包括配置管理、服务发现、断路器、路由、微代理、事件总线，全局所、决策精选、分布式会话等等，他们都可以用SpringBoot的开发风格做到一键启动和部署。 （3）SpringCloud是分布式微服务架构下的一站式解决方案，是各个微服务架构落地技术的几何体，俗称微服务全家桶。
SpringCloud和SpringBoot的关系？
SpringBoot：专注于快速方便的开发单个个体微服务（关注微观）；
SpringCloud：关注全局的微服务协调治理框架，将SpringBoot开发的一个个单体微服务组合并管理起来（关注宏观）；
SpringBoot可以离开SpringCloud独立使用，但是SpringCloud不可以离开SpringBoot，属于依赖关系。
3、ES可以用来做什么？
一个线上商城系统，用户需要搜索商城上的商品。
在这里你可以用es存储所有的商品信息和库存信息，用户只需要输入”空调”就可以搜索到他需要搜索到的商品。
一个运行的系统需要收集日志，用这些日志来分析、挖掘从而获取系统业务未来的趋势。 你可以用logstash（elk中的一个产品，elasticsearch/logstash/kibana）收集、转换你的日志，并将他们存储到es中。一旦数据到达es中，就你可以在里面搜索、运行聚合函数等操作来挖掘任何你感兴趣的信息。
如果你有想基于大量数据（数百万甚至数十亿的数据）快速调查、分析并且要将分析结果可视化的需求。 你可以用es来存储你的数据，用kibana构建自定义的可视化图形、报表，为业务决策提供科学的数据依据。
4、dubbo是什么？
Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。简单来说 Dubbo 是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。
Dubbo 目前已经有接近 23k 的 Star ，Dubbo的Github 地址：github.com/apache/incu… 。 另外，在开源中国举行的2018年度最受欢迎中国开源软件这个活动的评选中，Dubbo 更是凭借其超高人气仅次于 vue.js 和 ECharts 获得第三名的好成绩。
Dubbo 是由阿里开源，后来加入了 Apache 。正式由于 Dubbo 的出现，才使得越来越多的公司开始使用以及接受分布式架构。
5、dubbo和springcloud的区别
最大的区别是Spring Cloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于Http的REST方式。
严格来说,这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说,后者牺牲了服务调用的性能,但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活,服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约,不存在代码级别的强依赖,这在强调快速演化的微服务环境下,显得更加合适。
6、延时队列的实现
AMQP协议，以及RabbitMQ本身没有直接支持延迟队列的功能，但是可以通过TTL和DLX模拟出延迟队列的功能。
TTL（Time To Live）
RabbitMQ可以针对Queue和Message设置 x-message-tt，来控制消息的生存时间，如果超时，则消息变为dead letter。
RabbitMQ针对队列中的消息过期时间有两种方法可以设置。
A: 通过队列属性设置，队列中所有消息都有相同的过期时间。
B: 对消息进行单独设置，每条消息TTL可以不同。
如果同时使用，则消息的过期时间以两者之间TTL较小的那个数值为准。消息在队列的生存时间一旦超过设置的TTL值，就成为dead letter。
DLX (Dead-Letter-Exchange)
RabbitMQ的Queue可以配置x-dead-letter-exchange 和x-dead-letter-routing-key（可选）两个参数，如果队列内出现了dead letter，则按照这两个参数重新路由。
x-dead-letter-exchange：出现dead letter之后将dead letter重新发送到指定exchange
x-dead-letter-routing-key：指定routing-key发送
队列出现dead letter的情况有：
（1）消息或者队列的TTL过期。
（2）队列达到最大长度。
（3）消息被消费端拒绝（basic.reject or basic.nack）并且requeue=false。
利用DLX，当消息在一个队列中变成死信后，它能被重新publish到另一个Exchange。这时候消息就可以重新被消费。
7、fastdfs是什么？
开源的分布式文件系统，主要对文件进行存储、同步、上传、下载，有自己的容灾备份、负载均衡、线性扩容机制；
FastDFS架构主要包含Tracker server和Storage server。客户端请求Tracker server进行文件上传、下载的时候，通过Tracker server调度最终由Storage server完成文件上传和下载。
Tracker server：跟踪器或者调度器，主要起负载均衡和调度作用。通过Tracker server在文件上传时可以根据一些策略找到Storage server提供文件上传服务。
Storage server：存储服务器，作用主要是文件存储，完成文件管理的所有功能。客户端上传的文件主要保存在Storage server上，Storage server没有实现自己的文件系统而是利用操作系统的文件系统去管理文件。
存储服务器采用了分组/分卷的组织方式。整个系统由一个组或者多个组组成；
组与组之间的文件是相互独立的；所有组的文件容量累加就是整个存储系统的文件容量；一个组可以由多台存储服务器组成，一个组下的存储服务器中的文件都是相同的，组中的多台存储服务器起到了冗余备份和负载均衡的作用；在组内增加服务器时，如果需要同步数据，则由系统本身完成，同步完成之后，系统自动将新增的服务器切换到线上提供使用；当存储空间不足或者耗尽时，可以动态的添加组。只需要增加一台服务器，并为他们配置一个新的组，即扩大了存储系统的容量。
