面试题：Java设计模式在分布式复杂系统中的综合应用及优化

系统架构设计

服务通信
- 代理模式：可以使用动态代理来处理服务间的远程调用。例如，通过创建一个代理类来包装实际的微服务客户端调用，在代理类中可以实现通用的功能，如日志记录、权限验证等。以订单处理微服务调用库存管理微服务为例：

import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;

interface InventoryService {
    boolean checkStock(int productId, int quantity);
}

class InventoryServiceImpl implements InventoryService {
    @Override
    public boolean checkStock(int productId, int quantity) {
        // 实际的库存检查逻辑
        return true;
    }
}

class InventoryServiceProxy implements InvocationHandler {
    private Object target;

    public InventoryServiceProxy(Object target) {
        this.target = target;
    }

    public Object getProxy() {
        return Proxy.newProxyInstance(
                target.getClass().getClassLoader(),
                target.getClass().getInterfaces(),
                this);
    }

    @Override
    public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
        System.out.println("Before method invocation: Logging...");
        Object result = method.invoke(target, args);
        System.out.println("After method invocation: Logging...");
        return result;
    }
}

- **使用消息队列（基于观察者模式思想）**：订单处理微服务在创建订单后，可以发送一条消息到消息队列。库存管理微服务和其他相关微服务（如用户服务可能需要更新积分等）作为观察者订阅该消息队列。当有新订单消息时，库存管理微服务检查库存并更新，用户服务更新用户积分等。在Java中，可以使用Kafka、RabbitMQ等消息队列中间件。例如，使用Spring Kafka：

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class InventoryListener {
    @KafkaListener(topics = "order-topic", groupId = "inventory-group")
    public void handleOrderMessage(Order order) {
        // 处理订单消息，检查和更新库存
    }
}

数据一致性
- 使用分布式事务（基于工厂模式创建事务管理器）：在订单处理和库存管理等涉及数据一致性的操作中，可以使用分布式事务。例如，使用Seata框架。Seata提供了一个工厂类来创建不同类型的事务管理器（如AT模式的事务管理器）。

import io.seata.spring.boot.autoconfigure.SeataAutoConfiguration;
import io.seata.spring.boot.autoconfigure.SeataProperties;
import io.seata.tm.api.TransactionManager;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class SeataConfig {
    @Autowired
    private SeataProperties seataProperties;

    @Bean
    public TransactionManager transactionManager() {
        // 使用工厂模式创建事务管理器
        return new io.seata.tm.DefaultTransactionManager();
    }
}

负载均衡
- 在客户端使用负载均衡策略（结合工厂模式创建负载均衡器）：在订单处理微服务调用库存管理微服务时，如果库存管理微服务有多个实例，可以在客户端使用负载均衡策略。例如，使用Ribbon，它基于工厂模式创建不同的负载均衡器（如随机负载均衡器、轮询负载均衡器等）。

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class RibbonConfig {
    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }

    @Bean
    public IRule ribbonRule() {
        // 使用工厂模式创建随机负载均衡器
        return new RandomRule();
    }
}

高并发场景下的性能瓶颈及优化策略

性能瓶颈
- 网络延迟：服务间通过网络通信，高并发时网络延迟可能成为瓶颈。例如，订单处理微服务频繁调用库存管理微服务，网络拥堵可能导致调用响应时间变长。
- 分布式事务性能：分布式事务协调过程中，如Seata的全局事务协调，会涉及多个微服务的交互，高并发下可能导致事务处理性能下降。
- 负载均衡算法局限性：某些负载均衡算法（如简单轮询）在高并发场景下可能无法有效分配请求，导致部分实例负载过高，部分实例闲置。
优化策略
- 网络优化：使用高性能的网络协议（如HTTP/2），增加网络带宽，采用CDN（内容分发网络）缓存静态资源，减少网络传输量。
- 分布式事务优化：尽量减少分布式事务的使用范围，将一些非关键的操作异步化处理，避免在事务中包含耗时操作。对于Seata，可以调整事务协调器的配置参数，提高事务处理性能。
- 负载均衡优化：采用更智能的负载均衡算法，如基于权重的负载均衡算法，根据微服务实例的性能和负载情况动态分配请求。同时，可以结合服务发现机制，实时获取微服务实例的健康状态，避免将请求发送到不健康的实例。

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面试题答案

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高并发场景下的性能瓶颈及优化策略