面试题答案
一键面试服务拆分策略
- 功能单一原则：确保每个微服务专注于单一业务功能，避免功能过度耦合。例如在电商系统中，将用户管理、商品管理、订单管理拆分为独立微服务。这样可以降低单个服务的复杂度，提高可维护性和性能。
- 粒度适中：避免拆分过细导致服务间调用频繁，增加网络开销；也要防止拆分过粗失去微服务优势。可以根据业务流程和数据交互频率来确定合适粒度。如物流跟踪功能，可单独作为一个微服务，而不是将整个供应链管理作为一个大服务。
负载均衡算法选择
- 轮询算法：适用于各服务器性能相近的场景，简单地依次将请求分配到不同服务器。例如在一组配置相同的图片处理微服务中使用轮询，能均匀分配请求。
- 加权轮询：当服务器性能有差异时，根据服务器性能赋予不同权重，性能好的权重高，接收更多请求。如在视频转码微服务中，高性能服务器权重设高些。
- 最少连接数算法：优先将请求分配到当前连接数最少的服务器，适用于处理长连接的服务，像即时通讯微服务。
数据存储设计
- 分布式缓存：采用如Redis这样的分布式缓存，将热点数据存储在缓存中，减少对数据库的访问压力。例如电商的商品详情页，将经常访问的商品信息缓存起来。
- 读写分离：对于读多写少的场景，采用主从数据库架构，主库负责写操作，从库负责读操作，提高读性能。如新闻资讯类微服务，大量用户读取文章，可通过读写分离优化。
- 合适的数据库选型：根据业务特点选择，如对于频繁读写且数据一致性要求不高的场景，可选用NoSQL数据库（如MongoDB）；对于事务性要求高的场景，使用关系型数据库（如MySQL）。在社交微服务中，用户动态等数据可用MongoDB存储，而用户关系等数据用MySQL。
监控与调优
- 指标监控：通过工具如Prometheus和Grafana监控关键指标，如CPU使用率、内存使用率、请求响应时间、吞吐量等。设置阈值，当指标超出范围时及时报警。
- 链路追踪：使用如Jaeger进行链路追踪，分析服务间调用关系和性能瓶颈。当发现某个业务流程响应慢时，可通过链路追踪定位到具体是哪个微服务调用出现问题。
- 性能测试与优化：定期进行性能测试，模拟高并发场景，发现性能问题后针对性优化代码、调整配置等。如优化数据库查询语句、调整线程池参数等。