1.项目中遇到的比较棘手的问题，如何解决的。

第一个方向是设计模式在项目中的应用，遵循一系列的开发原则，设计模式都是前人总结出来的经验，对我们的开发有指导意义。

之前没有用设计模式，所有的登录都糅合在一个业务类中。但是发现需求经常需要改，登录方式经常会增加或者更换，
每次都要修改业务层代码。

经过我的设计，使用了工厂设计模式和策略模式，解决了经常修改业务层代码的问题。登录代码

责任链模式，开始出现了xxx问题，不断的尝试调研解决方案，最终解决问题。

第二个方向是线上的bug，作为程序员，我们开发的项目经过测试人员的测试之后，投入生产环境。
虽然测试环境测试没有bug，到了线上就会出现很多bug，因为在线上，测试环境中不好复现，所以
不好解决。

或者说项目上线初期没有问题，运行一个月之后，出现了CPU飙高，内存泄漏，线程死锁，都需要在
线上调试找到问题，这个调试问题也是比较困难的。

第三个方向是调优，这里最好说一些指标数据，比如接口比较慢，调优之前访问的耗时是2s，
调优之后访问的耗时是500ms。

中间调优的过程要重点讲：比如可能是SQL的问题，优化了SQL，加了索引，或者是添加了缓存，
或者是集群方案，高可用等方案都可以说

第四个方面是组件的封装，比如分布式锁和接口幂等算是比较小的解决方案，比如很多项目
中都会使用到分布式锁和接口幂等，所以可以尝试封装一个小型的工具或者组件。让多个项目
都能使用，这个封装也是不容易的，一般都是高级开发工程师去完成。

支付和分布式事务算是比较大的组件，就可以单独封装成一个通用的服务，这个难度要高一些。
还要考虑服务的高可用和通用性才行。

如果做过组件封装，可以聊这一方面的内容。如果没有这方面的经验，可以找一些文章参考。

2.你们项目中日志是如何采集的？

采集日志的原因：日志是定位系统问题的手段，可以根据日志信息快速定位系统中的问题。
 
采集日志的方式：1.ELK：ES、Logstash和Kibana三个软件的首字母    
               2.常规采集：按天保存日志文件到一个专门的日志目录

回答面试官：我们搭建了一个ELK的日志采集系统，
Elasticsearch是全文搜索分析引擎，可以对数据存储、搜索、分析
主要是对日志数据进行存储、搜索和分析
存储的时候一般都是按照日期进行存储的

Logstash是一个数据收集引擎，可以动态收集数据，可以对数据进行过滤、分析，
将数据存储到指定的位置
主要是用来收集数据的，收集系统所产生的日志的数据

Kibana是一个数据分析和可视化平台，配合Elasticsearch对数据进行搜索，分析，
图表化展示

3.查看日志的命令（考察是否在线调试过项目，如果调试过项目，会经常查看日志文件）

有了ELK，就免去用命令查看日志了。但是作为高级开发，通过命令查看日志也需要掌握。

目前采集日志的方式：按天保存到一个日志文件

比如 项目名称-端口号-日期.log，可以通过配置的方式来调整日志的命名


在logback配置文件中，就可以设置日志的存放目录，还有命名的规范也可以按照项目的
要求设置

有了日志文件之后，如果项目报错了，就可以通过查询日志解决问题。
一般我们的项目都是部署在Linux系统当中，检索这些日志也都是Linux系统中查看

1.实时监控日志变化：
实时监控某一个日志文件的变化：tail -f xx.log
实时监控日志最后100行日志：tail -n 100 -f xx.log


2.按照行号查询：
查询日志尾部最后100行日志：tail -n 100 xx.log
查询日志头部开始100行日志：head -n 100 xx.log	
查询某一个日志行号区间：cat -n xx.log | tail -n +100 | head -n 100

3.按照关键字找日志的信息：
查询日志文件中包含debug的日志行号：cat -n xx.log | grep "debug"

4.按照日期查询：

5.日志太多，处理方式：
日志太多，拆分日志，分页查询日志：cat -n xx.log | grep "debug" | more

筛选过滤后，输出到一个文件：cat -n xx.log | grep "debug" >debug.txt

4.生产环境的问题怎么排查：

已经上线的bug排查的思路：

1.先分析日志，通常在业务中都会有日志的记录，或者查看系统日志，或者查看
日志文件，然后定位问题。
 
2.远程debug（公司的正式环境（生产环境）不允许远程debug，一般debug都是
公司的测试环境，方便调试代码）

远程debug的前提条件：远程的代码和本地的代码要保持一致

	1.远程代码需要配置启动参数，把项目打包放到服务器后启动项目的参数

	2.idea中设置远程debug，找到idea中的edit configurations，在这里面添加一个
	remote JVM Debug

	3.idea中启动远程debug 启动remote-test

	4.访问远程服务器，在本地代码中打断点即可调试远程

5.怎么快速定位系统的瓶颈（考察是否有线上调试问题的经验）

1.压测（性能测试）：压测就是对系统的性能测试，项目上线之前测评系统的压力
	压测目的是在项目上线之前尽可能找出系统的瓶颈并修复

	压测目的：给出系统当前的性能状况，定位系统性能瓶颈或潜在的性能瓶颈
	指标：响应时间、QPS、并发数、吞吐量、CPU利用率、内存使用率、磁盘IO、错误率
	压测工具：LoadRunner、Apache Jmeter
	后端工程师：根据压测结果进行解决或调优（接口慢、代码报错、并发达不到要求）

2.监控工具、链路追踪工具：系统上线之后进行监控
	监控工具：Prometheus+Grafana
	链路追踪工具：skywalking、Zipkin

3.线上诊断工具Arthas(阿尔萨斯)：项目上线之后监控、排查，是阿里推出的一个工具

Arthas是阿里巴巴开源的Java诊断工具