QCM Framework Spring – Partie 14

juillet 25, 2024juillet 25, 2024 Thomas Aucun commentaire

QCM sur le framework Spring avec des réponses pour la préparation des entretiens d’embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur Spring comprennent divers sujets tel que les bases du Spring, Injection de dépendance, MVC3, AOP, sécurité, annotation, intégration et concepts avancés de Spring. Et sont tirés d’un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d’apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur Spring.

1. Quel problème commun doit être vérifié en premier si une application Spring Boot échoue immédiatement après le déploiement ?

A Propriétés d’application incorrectes

B Problèmes de compatibilité avec le serveur

C Défaillances du réseau

D Insuffisance des ressources du serveur

Des propriétés d’application incorrectes ou mal configurées, telles que les URL de base de données ou les ports de serveur, sont des raisons courantes pour lesquelles une application Spring Boot échoue après le déploiement.

2. Comment corriger une défaillance dans une application Spring Boot lorsqu’elle démarre mais qu’elle est inaccessible de l’extérieur ?

A Vérifier les paramètres du pare-feu et la configuration du réseau

B Augmenter le niveau de journalisation

C Diminuer la charge de l’application

D Répliquer l’environnement localement

La vérification des paramètres du pare-feu et de la configuration du réseau est cruciale lorsque l’application démarre mais n’est pas accessible de l’extérieur, car ces paramètres peuvent bloquer le trafic entrant vers l’application.

3. Quel est le rôle principal d’Apache Kafka dans une application Spring Boot ?

A Fournir des capacités de base de données

B Servir de système de messagerie

C Gérer les appels d’API externes

D Gérer la sécurité de l’application

Apache Kafka est utilisé comme un système de messagerie distribué à haut débit, qui permet aux applications Spring Boot de publier et de s’abonner à des flux d’enregistrements, ce qui permet un traitement des données en temps réel.

4. Comment la fonction de partitionnement de Kafka améliore-t-elle le traitement des messages dans les applications Spring Boot ?

A En permettant le traitement simultané des messages

B En chiffrant les messages

C En stockant les messages de façon permanente

D En validant l’intégrité des messages

Le partitionnement de Kafka permet aux messages d’être traités simultanément par plusieurs instances de consommateurs, ce qui améliore le débit et l’efficacité du traitement de gros volumes de données.

5. Quel est l’objectif d’un groupe de consommateurs Kafka dans le contexte de l’intégration Spring Boot ?

A Regrouper des consommateurs similaires pour l’équilibrage de la charge

B Fournir une tolérance aux pannes

C Pour donner la priorité à la consommation de messages

D Séparer les données des consommateurs

Dans Kafka, un groupe de consommateurs se compose de plusieurs consommateurs qui travaillent ensemble pour traiter les données. Ce regroupement assure la tolérance aux pannes en garantissant le traitement des messages même en cas de défaillance d’un consommateur.

6. Comment Kafka assure-t-il la durabilité des données et la haute disponibilité dans les applications Spring Boot ?

A En répliquant les données sur plusieurs nœuds

B En utilisant un seul nœud actif pour le stockage des données

C En chiffrant toutes les données stockées

D En utilisant exclusivement le stockage en cloud

Kafka assure la durabilité et la haute disponibilité en répliquant les données sur plusieurs nœuds au sein du cluster. Cette réplication permet au système de se rétablir en cas de défaillance d’un nœud sans perte de données.

7. Comment configurer un producteur Kafka dans une application Spring Boot pour qu’il envoie des messages de manière asynchrone ?

A En utilisant l’annotation @Async sur la méthode producer

B En définissant enable.idempotence=true dans la configuration du producteur

C En spécifiant linger.ms supérieur à zéro

D En appelant la méthode send() avec un callback

L’envoi asynchrone de messages dans Kafka peut être réalisé en appelant la méthode send() avec un callback. Cela permet au producteur de poursuivre le traitement pendant que le broker s’occupe de la livraison des messages.

8. Quel est l’avantage d’activer l’idempotence dans une configuration Kafka Producer au sein d’une application Spring Boot ?

A S’assurer que les messages ne sont traités qu’une seule fois, même s’ils sont envoyés plusieurs fois.

B Augmenter la vitesse de livraison des messages

C Pour crypter les messages

D Pour compresser automatiquement les messages

L’idempotence dans les producteurs Kafka garantit que les messages sont livrés exactement une fois, ce qui empêche le traitement en double des messages, même en cas de nouvelles tentatives, ce qui est crucial pour maintenir la cohérence des données.

9. Que devez-vous vérifier si les messages ne sont pas reçus par un consommateur Kafka dans une application Spring Boot ?

A La configuration du groupe du consommateur

B La connectivité du réseau

C Données relatives à l’abonnement au service de messagerie

D Paramètres de consommation incorrects

Lorsqu’un consommateur Kafka ne reçoit pas de messages, il est essentiel de vérifier que le consommateur est abonné aux bons services de messagerie, car il s’agit d’un problème de configuration courant.

10. Comment résoudre les problèmes liés à l’ordre des messages dans un flux Kafka consommé par une application Spring Boot ?

A En s’assurant que tous les messages sont envoyés à la même partition

B En augmentant le nombre de consommateurs

C En activant le cryptage des messages

D En utilisant une clé de message différente pour chaque message

Pour maintenir l’ordre des messages dans Kafka, il est essentiel de s’assurer que les messages qui doivent être consommés dans l’ordre sont envoyés à la même partition, car les messages au sein d’une partition sont garantis dans l’ordre où ils ont été envoyés.

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