面试题：微服务架构中RPC通信协议设计的基础考量

协议选择：
- TCP：面向连接，可靠传输，适合对数据准确性要求高，对实时性要求相对不那么极致的场景，如订单处理等。但存在头开销较大的问题。
- UDP：无连接，不可靠传输，但速度快，适合对实时性要求高，对少量数据丢失可容忍的场景，如实时监控数据的传输等。
连接管理：
- 长连接：减少连接建立和关闭的开销，适用于频繁通信场景，如微服务间持续的数据交互。但可能占用过多资源，需进行合理的连接池管理。
- 短连接：每次通信建立新连接，适用于通信不频繁的场景，连接使用完后及时释放资源，减少资源占用。
网络拓扑与路由：
- 要考虑微服务的部署位置，如不同地域的数据中心等。合理的路由策略可以优化通信路径，减少延迟。例如基于地理位置的路由，将请求路由到距离客户端最近的微服务实例。
- 容错路由机制，当某个微服务实例出现故障时，能够快速将请求路由到其他可用实例。

序列化格式：
- JSON：可读性强，广泛支持多种编程语言，适合对可读性要求高，兼容性好的场景。但序列化后数据体积较大，解析速度相对较慢。
- XML：同样可读性好，有丰富的标准支持，常用于数据交换场景，但解析和生成开销较大，数据体积也较大。
- Protocol Buffers：Google开发，高效紧凑，序列化和反序列化速度快，生成代码支持多种语言。适用于对性能要求极高，数据格式相对固定的场景。
- Thrift：类似Protocol Buffers，也是高效的序列化框架，支持多语言，且提供了丰富的数据类型和服务定义语言。
版本兼容性：
- 随着微服务的迭代，数据结构可能发生变化。序列化协议需要支持版本管理，确保新旧版本的微服务之间能够正常通信。例如，在Protocol Buffers中，可以通过字段编号的稳定性来保证兼容性。
扩展性：
- 序列化格式应易于扩展，当新的数据字段需要添加时，不影响已有数据的解析和序列化。比如JSON和Protocol Buffers都能较好地支持这种扩展性。

注册中心：
- 选择合适的注册中心，如Eureka、Consul、Zookeeper等。注册中心负责记录微服务的地址、端口等信息，供其他微服务进行发现。
- 注册中心需要具备高可用性，通常采用集群部署方式，防止单点故障。
服务注册与心跳机制：
- 微服务启动时向注册中心注册自身信息，包括服务名称、地址、健康检查地址等。
- 心跳机制用于微服务定期向注册中心发送存活信号，若注册中心长时间未收到心跳，则认为该微服务已故障，将其从可用列表中移除。

负载均衡算法：
- 随机算法：随机选择一个可用的微服务实例进行请求转发，实现简单，但可能导致负载不均衡。
- 轮询算法：依次将请求分配到各个可用实例，适用于实例性能相近的场景，能保证相对均衡的负载。
- 加权轮询算法：根据实例的性能（如CPU、内存等资源）设置权重，性能高的实例权重高，分配到的请求更多，更合理地进行负载分配。
- 最少连接算法：将请求分配到当前连接数最少的实例，适用于长连接场景，可避免某个实例连接数过多导致性能下降。
负载均衡位置：
- 客户端负载均衡：在调用方客户端实现负载均衡逻辑，客户端从注册中心获取可用实例列表，根据负载均衡算法选择实例进行调用。优点是灵活，缺点是增加了客户端复杂度。
- 服务端负载均衡：在服务端（如网关）进行负载均衡，所有请求先到网关，由网关根据负载均衡算法转发到具体实例。优点是客户端简单，缺点是网关可能成为性能瓶颈。

错误码与错误信息：
- 定义统一的错误码体系，便于调用方快速识别错误类型。错误信息应详细且有可读性，帮助开发人员定位问题。
重试机制：
- 当RPC调用失败时，根据错误类型进行合理的重试。例如网络超时错误，可以进行多次重试。但需要设置重试次数和重试间隔，避免无限重试导致资源浪费。
熔断机制：
- 当某个微服务出现频繁故障时，为防止级联故障，调用方应开启熔断机制，暂时停止对该微服务的调用，并返回默认值或错误信息。熔断状态经过一定时间后可尝试恢复调用。
降级机制：
- 在系统资源紧张或某个微服务不可用时，对非核心功能进行降级处理，保证核心业务的正常运行。例如简化某些复杂查询功能，返回基础数据。

星途面试题库