面试题答案
一键面试实现思路
- 可靠性:
- 使用重试机制。当RPC调用失败(由于网络波动或节点故障)时,在一定次数内进行重试。
- 利用超时控制,避免无限等待。如果在规定时间内没有收到响应,视为调用失败并进行重试。
- 数据一致性:
- 采用幂等性设计。确保多次相同的RPC调用对系统状态的影响是一致的,例如在处理订单支付时,重复支付操作不应导致多次扣款。
- 使用分布式锁(如基于Redis的分布式锁),在关键业务逻辑执行前获取锁,防止并发操作导致数据不一致。
- 故障恢复能力:
- 节点监控。通过定期心跳检测节点的健康状态,当发现节点故障时,及时从可用节点列表中移除。
- 自动切换。当某个节点调用失败时,自动切换到其他可用节点进行RPC调用。
关键代码片段
- 重试机制与超时控制:
package main
import (
"context"
"fmt"
"time"
)
// 模拟RPC调用函数
func rpcCall(ctx context.Context) (string, error) {
// 模拟网络延迟
time.Sleep(200 * time.Millisecond)
// 这里可以添加实际的RPC调用逻辑
return "success", nil
}
func reliableRPCCall() (string, error) {
var result string
var err error
maxRetries := 3
timeout := 500 * time.Millisecond
for i := 0; i < maxRetries; i++ {
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), timeout)
defer cancel()
var ch = make(chan string, 1)
go func() {
res, e := rpcCall(ctx)
if e == nil {
ch <- res
} else {
close(ch)
}
}()
select {
case result = <-ch:
return result, nil
case <-ctx.Done():
fmt.Printf("Call timeout, retry %d\n", i+1)
}
}
return "", fmt.Errorf("max retries reached, call failed")
}
- 节点监控与自动切换:
// 假设Node结构体代表一个RPC节点
type Node struct {
address string
healthy bool
}
// 模拟获取节点列表
func getNodes() []Node {
return []Node{
{address: "node1:8080", healthy: true},
{address: "node2:8080", healthy: true},
}
}
// 模拟节点健康检查
func checkNodeHealth(node *Node) {
// 这里可以添加实际的健康检查逻辑,如发送心跳包
time.Sleep(1 * time.Second)
node.healthy = true // 假设检查成功
}
func autoSwitchRPCCall() (string, error) {
nodes := getNodes()
for _, node := range nodes {
go checkNodeHealth(&node)
}
for _, node := range nodes {
if node.healthy {
// 这里可以添加实际的RPC调用逻辑,使用node.address
fmt.Printf("Calling node %s\n", node.address)
return "success", nil
}
}
return "", fmt.Errorf("no healthy nodes available")
}
以上代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体的RPC框架和业务需求进行更完善的设计和实现。例如,在真实的RPC调用中,需要处理连接建立、序列化和反序列化等操作。