面试题：针对复杂业务场景下微服务弹性伸缩成本与业务连续性的平衡策略

Question

在复杂业务场景中，微服务弹性伸缩不仅要考虑成本，还要确保业务连续性。例如，某些微服务涉及关键业务流程，中断时间过长会导致重大损失，而弹性伸缩又需控制成本。请详细描述你会采用哪些策略来平衡这两者之间的关系，包括在架构设计、监控预警、故障处理等方面的具体措施。

Answer 1

架构设计

1. 多实例部署：对关键业务微服务采用多个实例部署，确保在部分实例因伸缩操作或故障时仍有可用实例维持业务运行。例如，在电商订单处理微服务中，部署至少3个实例。
2. 负载均衡：使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy等）均匀分配流量到各个微服务实例上。在伸缩时，负载均衡器能动态调整流量分配，保障业务不受影响。比如，根据实例的CPU使用率或请求响应时间来动态调整权重。
3. 容器化与编排：利用容器技术（如Docker）封装微服务，通过容器编排工具（如Kubernetes）管理容器的创建、销毁与伸缩。Kubernetes可以根据预设的资源指标自动进行实例的扩缩容，同时支持滚动升级等功能，减少业务中断时间。例如，配置基于CPU使用率的Horizontal Pod Autoscaler（HPA），当CPU使用率超过80%时自动增加Pod实例。
4. 资源隔离：在基础设施层面，通过虚拟化技术（如VMware ESXi）或云平台的资源隔离功能，为不同微服务分配独立的资源，防止因某个微服务的伸缩影响其他服务。例如，在AWS上使用EC2实例，为关键微服务分配独占的物理资源。

监控预警

1. 关键指标监控：监控微服务的资源指标（CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等）和业务指标（请求响应时间、吞吐量、错误率等）。如使用Prometheus + Grafana组合，实时收集和展示这些指标数据。
2. 设置合理阈值：根据业务特性和历史数据，为各项指标设置合理的预警阈值。例如，将订单处理微服务的响应时间阈值设为200ms，当超过该阈值时触发预警。
3. 多渠道预警：采用多种方式（如邮件、短信、即时通讯工具等）及时通知相关人员。例如，通过钉钉机器人将预警信息发送到运维和开发团队的群组中。

故障处理

1. 自动重试机制：在客户端（如调用微服务的API网关或其他服务）设置自动重试逻辑，对于因瞬间故障（如网络抖动）导致的请求失败，自动重试一定次数。比如，设置重试3次，每次重试间隔1秒。
2. 熔断与降级：引入熔断机制（如Hystrix），当微服务故障次数或错误率达到一定阈值时，熔断该服务，避免无效调用浪费资源，同时执行降级策略，返回兜底数据或提示信息。例如，在商品详情微服务故障时，返回缓存中的商品基本信息作为降级处理。
3. 故障转移：对于关键业务微服务，设置备用实例或备用服务，当主实例出现故障时，能快速将流量切换到备用实例。比如，在数据库层面采用主从架构，当主数据库故障时，从数据库能迅速切换为主库继续提供服务。
4. 快速恢复：建立快速故障定位和修复机制，利用日志分析工具（如ELK Stack）和分布式追踪系统（如Jaeger）快速定位故障根源，及时修复。例如，通过Jaeger追踪调用链路，确定问题出在哪个微服务的哪个方法。