java开发面试：常见业务场景之单点登录SSO(JWT)、权限认证、上传数据的安全性的控制、项目中遇到的问题、日志采集(ELK)、快速定位系统的瓶颈

单点登录（SSO）

单点登录，Single Sign On（简称SSO）,只需要登录一次，就可以访问所有信任的应用系统。
如果是单个tomcat服务，session可以共享，如果是多个tomcat，那么服务session不共享。
为此我们需要提出针对单点登录的解决方案。

单点登录解决方案

• JWT(常见)
• Oauth2
• CAS

以最简单的订单和登录服务为例，JWT实现的单点登录时序图如下：

1. 用户访问其他系统，会在网关判断token是否有效
2. 如果token无效则会返回401（认证失败）前端跳转到登录页面
3. 用户发送登录请求，返回浏览器一个token，浏览器把token保存到cookie
4. 再去访问其他服务的时候，都需要携带token，由网关统一验证后路由到目标服务

权限认证

最常见的就是RBAC模型来指导实现权限。

RBAC(Role-Based Access Control)基于角色的访问控制
由3个基础部分组成：用户、角色、权限，有时还可能加其他业务表（譬如菜单表、订单表）
常见结构如下：

• 5张表（用户表、角色表、权限表、用户角色中间表、角色权限中间表）
• 7张表（用户表、角色表、权限表、菜单表、用户角色中间表、角色权限中间表、权限菜单中间表）
  即，基础表+业务表+每张表前后组成的中间表

一般使用的框架是：
Apache shiro 、Spring security（推荐）

上传数据的安全性的控制

使用非对称加密（或对称加密），给前端一个公钥让他把数据加密后传到后台，后台负责解密后处理数据

对称加密

文件加密和解密使用相同的密钥，即加密密钥也可以用作解密密钥。
优点：加密速度快，效率高
缺点：相对不太安全（不要保存敏感信息）

非对称加密

两个密钥：公开密钥（publickey）和私有密钥，公有密钥加密，私有密钥解密
优点：与对称加密相比，安全性更高
缺点：加密和解密速度慢，建议少量数据加密

你负责项目的时候遇到了哪些比较棘手的问题？怎么解决的

从以下几个方面选一个回答即可。（不是很建议用第四个回答）

日志采集

ELK：即Elasticsearch、Logstash和Kibana三个软件的首字母
常规采集：按天保存到一个日志文件

ELK

Logstash是一个数据收集引擎，可以动态收集数据，对数据进行过滤、分析并存储到指定的位置。
Elasticsearch是全文搜索分析引擎，可以对数据存储、搜索、分析。
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

常见Linux处理日志的命令

1. 实时监控日志的变化

   • 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 (查询100行至200行的日志)

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

   • sed -n '/2023-05-18 14:22:31.070/,/ 2023-05-18 14:27:14.158/p’xx.log

5. 日志太多，处理方式

   • 分页查询日志信息：cat -n xx.log |grep “debug” | more
   • 筛选过滤以后，输出到一个文件：cat -n xx.log | grep “debug” >debug.txt

怎么快速定位系统的瓶颈

一般使用以下三个方法。

1. 压测（性能测试），项目上线之前测评系统的压力
2. 监控工具、链路追踪工具，项目上线之后监控
3. 线上诊断工具Arthas(阿尔萨斯)，项目上线之后监控、排查

压测

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 …

监控、链路追踪工具

监控工具：Prometheus+Grafana
链路追踪工具：skywalking、Zipkin

阿尔萨斯

其中第六点生成的火焰图如下：
长度越长，说明占用的cpu时间越多。高度越高，说明递归的层数越多。