1. BeanFactory 是spring框架最核心的接口，IOC容器

2. FactoryBean 用来定制实例化bean的逻辑

1.

1. 暂时没用过,了解后再更新

1. 这题貌似是接着dubbo问的

1. 服务注册中心(比如spring cloud的eureka) 服务提供者 服务消费者

2. 服务消费的负载均衡

- 参考：https://blog.brucefeng.info/post/api-idempotent

1. 语义是指: 函数/接口可以使用相同的参数重复执行, 不应该影响系统状态, 也不会对系统造成改变 .

2. http的幂等性

3. 分布式接口的幂等性

1.

1. 强制一致性

2. 最终一致性

3. 参考：http://www.codeceo.com/distributed-transaction.html

4. 微服务构架下，分布式事务一般采用最终一致性保证:https://blog.csdn.net/javahongxi/article/details/54177741

5. 对于涉及支付的系统，人工对账是终极防线

1. 随机

2. 循环调用

3.

1. 配置服务

2. 分布式锁

3.

- 看了网上说的比较乱 总结一下，数据拆分可以从两个维度来分类，第一类：分库分表；第二类：

水平拆分、垂直拆分。所以对应到实际应用场景，应该有四种：①垂直拆库 ②垂直拆表 ③水平拆库

④水平拆表

http://www.infoq.com/cn/articles/summary-and-key-steps-of-vip-orders-depots-table#

1. ***垂直拆库*** 是根据数据库里面的数据表的相关性进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放到用户库、把订单数据放到订单库

2. ***垂直拆表*** 是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见的是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联

3. 水平拆分是把单个大表(数据量大>1000W行)按某个规则把数据分散到多个表的拆分方式

4. 拆分出来的表，可以分别放至到不同数据库中，即同时进行水平拆库操作

- 一定要结合一个实际的MQ产品来说，比如Kafka

1.

2.

- 一般有三种实现方案，具体实现方式可以自己查。把一种记得特别熟就行了

1. redis：https://yq.aliyun.com/articles/307547

2. zookeeper

3. mysql

1. https://tech.meituan.com/dianping_order_db_sharding.html