面试题答案
一键面试1. WAL（Write - Ahead Log）处理
- 重放WAL：在恢复过程中，先对各个节点上的WAL进行重放。确保在数据恢复前，将故障前未持久化到HBase表的数据重新写入。通过严格按照WAL中的记录顺序进行重放，能够保证数据操作的顺序性，从而有助于维持数据一致性。例如，若有一系列对某行数据的插入、更新操作记录在WAL中，重放时按顺序执行这些操作，就能保证该行数据状态的正确性。
- WAL截断：在完成重放后，对WAL进行截断操作。截断那些已经成功恢复到表中的记录，避免重复重放导致数据不一致。比如，当确认某段WAL中的操作已成功恢复到HBase表后，就可以将这段WAL标记为已处理，不再参与后续恢复流程。
2. 节点间协调方式
- 选举协调者：通过分布式选举算法（如Zookeeper实现的选举机制），在参与恢复的节点中选举出一个协调者节点。协调者负责统筹整个恢复过程，包括确定各节点恢复数据的顺序，收集各节点的恢复状态等。例如，协调者可以按照节点的优先级或者节点负载情况，制定数据恢复的先后顺序，并通知各节点执行。
- 状态同步：各节点在恢复过程中，定期向协调者汇报自己的恢复状态。协调者根据这些状态信息，判断哪些节点已经完成某个阶段的恢复，哪些节点出现异常。若有节点恢复失败，协调者可以通知相关节点进行重试或者采取其他补救措施。比如，节点A在恢复完一批数据后，向协调者发送“恢复完成”的消息，协调者记录该状态，并依此调整整体恢复计划。
- 版本控制：为每个数据版本添加时间戳或版本号。在恢复过程中，节点根据版本号判断数据的新旧，优先恢复最新版本的数据。例如，若节点A和节点B同时恢复某行数据，通过比较版本号，确保恢复的是最新版本，避免旧版本数据覆盖新版本，从而保证数据一致性。
3. 数据一致性校验
- 哈希校验：在恢复前，对源数据（如Snapshot中的数据）计算哈希值。恢复完成后，对恢复的数据再次计算哈希值，并与源数据哈希值进行比对。若哈希值一致，则说明恢复的数据在内容上与源数据相同，保证了一致性。例如，可以使用MD5、SHA - 256等哈希算法对数据文件进行校验。
- 逐行比对：对于关键数据或者数据量较小的表，可以进行逐行比对。从源数据和恢复数据中逐行读取数据，比较每行数据的内容。如果发现不一致的行，记录下来并进行修复。这种方式虽然比较耗时，但能精确找出不一致的数据行，确保数据的准确性。
4. 网络延迟处理
- 设置超时机制：在节点间进行数据传输和协调通信时，设置合理的超时时间。若在规定时间内未收到响应，节点可以重新发送请求或者向协调者报告异常。例如，节点A向节点B请求数据传输，设置10秒超时，如果10秒内未收到节点B的响应，节点A重新发起请求，防止因网络延迟导致数据传输中断影响恢复进度。
- 重试机制：对于因网络延迟导致的操作失败，实施重试机制。例如，在数据复制过程中，如果因为网络问题导致部分数据传输失败，节点可以根据失败次数和重试策略进行多次重试，确保数据完整传输，最终保证数据一致性。