面试题答案
一键面试1. 锁的使用调整
- 设计思路：
- 减少锁的粒度：将大的共享数据结构按逻辑或功能拆分成多个小的部分，每个部分使用单独的读写锁。例如，如果共享数据是一个包含用户信息、订单信息等的大结构体，可以为用户信息部分和订单信息部分分别设置读写锁。这样，不同部分的数据读写操作可以并行进行，减少锁竞争。
- 读写锁升级与降级：在一些场景下，当读操作完成后，如果需要进行写操作，可以在持有读锁的情况下尝试将锁升级为写锁，而不是先释放读锁再获取写锁，避免在释放读锁和获取写锁之间其他写操作插入导致数据不一致。同样，在写操作完成后，若还有后续读操作需求，可以将写锁降级为读锁。
- 预期效果：
- 减少锁竞争，提高系统并发性能，在高并发读写场景下，更多的读写操作可以同时进行，从而提升整体吞吐量。
2. 结合分布式一致性算法（以 Raft 为例）
- 设计思路：
- 选举领导者：每个节点在启动时处于 follower 状态，通过心跳机制保持与 leader 的连接。如果一段时间内没有收到 leader 的心跳，follower 会发起选举，通过投票选出新的 leader。只有 leader 节点可以处理写请求，这样可以确保写操作的一致性。
- 日志复制：当 leader 收到写请求时，将写操作记录到本地日志中，并向其他 follower 节点发送日志复制请求。follower 节点在收到请求后，先将日志追加到本地，然后向 leader 发送确认消息。当 leader 收到大多数（超过半数）follower 的确认消息后，将该日志条目应用到状态机中，并向客户端返回写操作成功的响应。
- 故障处理：如果 leader 节点发生故障，follower 节点在超时后会发起新一轮选举，选出新的 leader 继续处理读写请求。对于网络分区情况，在分区恢复后，通过日志比较和复制来同步数据。
- 预期效果：
- 确保分布式系统中各个节点的数据一致性，即使在出现网络延迟、节点故障等情况下，也能保证数据的最终一致性。通过选举机制和日志复制，系统能够快速恢复并继续提供服务，提高系统的容错能力。
3. 缓存机制
- 设计思路：
- 在每个节点上设置本地缓存，用于存储经常读取的数据。当节点接收到读请求时，先从本地缓存中查找数据，如果命中则直接返回，减少对共享数据的读锁获取次数。对于写操作，在更新共享数据后，同时更新本地缓存，确保缓存数据的一致性。
- 可以采用多级缓存策略，例如在应用层缓存和分布式缓存（如 Redis）结合。应用层缓存处理快速读写，分布式缓存用于数据持久化和跨节点数据共享。
- 预期效果：
- 减轻共享数据的读压力，进一步提高系统的并发读性能。通过缓存数据的快速访问，减少读锁的持有时间，从而降低锁竞争的概率。
4. 异步处理
- 设计思路：
- 将一些非关键的读写操作设计为异步操作。例如，对于一些统计类数据的更新操作，可以将其放入异步队列中，由专门的 goroutine 进行处理。这样，主流程中的读写操作可以快速返回，提高系统的响应速度。
- 对于写操作，可以采用异步批量提交的方式，将多个写操作收集起来，批量提交给 leader 节点进行处理，减少网络通信次数和锁的获取次数。
- 预期效果：
- 提高系统的响应速度，减少用户等待时间。通过批量处理和异步操作，降低系统资源的消耗，提高系统整体性能。