面试题答案
一键面试保证高可用性的技术方案
- 多数据中心部署
- 在多个地理位置不同的数据中心部署Apollo配置中心，每个数据中心都能独立提供服务。这样，当某个数据中心因自然灾害、网络故障等原因不可用时，其他数据中心仍能继续为微服务提供配置服务。例如，在中国的华东、华南、华北等不同区域建立数据中心。
- 通过负载均衡器（如Nginx、F5等）将用户请求合理分配到各个数据中心，实现流量的分流和高可用。
- 集群化部署
- 在每个数据中心内，对Apollo的各个组件（如Portal、Config Service、Admin Service等）进行集群化部署。以Config Service为例，可以启动多个实例，通过负载均衡器将客户端的读请求均匀分配到这些实例上。这样，单个实例出现故障时，其他实例可以继续提供服务。
- 对于数据库，采用主从复制架构，主库负责写操作，从库负责读操作，并进行多副本部署，提高数据库的可用性。
- 缓存机制
- 在客户端和配置中心之间引入缓存，如Redis。客户端首次获取配置时从配置中心拉取，同时将配置数据缓存到Redis中。后续再次获取相同配置时，优先从Redis缓存中读取，减少对配置中心的直接请求，从而降低配置中心的负载。
- 配置中心在配置数据发生变化时，通过消息队列（如Kafka）通知客户端缓存失效，客户端在下一次请求时重新从配置中心获取最新配置。
保证配置数据一致性的技术方案
- 分布式事务
- 当配置数据发生变更时，使用分布式事务框架（如Seata）来保证数据在多个服务（如Config Service和存储配置数据的数据库）之间的一致性。例如，在更新配置数据时，Seata可以协调各个参与方，确保要么所有操作都成功提交，要么都回滚，避免出现部分数据更新成功而部分失败的情况。
- 数据版本控制
- 为每个配置项添加版本号。每次配置数据更新时，版本号递增。客户端在获取配置时，不仅获取配置内容，还获取版本号。当客户端再次获取配置时，将本地版本号与配置中心返回的版本号进行比较，如果版本号不一致，则说明配置已更新，客户端重新获取最新配置。
- 数据同步机制
- 在多数据中心部署的情况下，通过数据同步工具（如Canal）将主数据中心的配置数据变化同步到其他数据中心。Canal可以监听数据库的binlog日志，实时捕获数据变化，并将这些变化同步到其他数据中心的数据库，从而保证各个数据中心配置数据的一致性。
可能遇到的挑战及应对策略
- 网络延迟
- 挑战：多数据中心部署和集群化部署可能会因为网络延迟导致数据同步不及时，影响配置数据的一致性，同时也可能降低高可用性，例如客户端请求可能因网络延迟而超时。
- 应对策略：优化网络拓扑结构，采用高速网络链路连接各个数据中心和集群节点。对于数据同步，可以采用异步方式，并设置合理的重试机制，确保数据最终一致性。对于客户端请求超时问题，适当调整超时时间，并在客户端实现重试逻辑。
- 缓存一致性
- 挑战：引入缓存后，可能出现缓存数据与配置中心数据不一致的情况，如缓存未及时失效或更新。
- 应对策略：采用可靠的消息队列确保缓存失效消息的可靠传递，同时在客户端增加缓存校验逻辑，定期对比缓存中的配置版本号与配置中心的版本号，发现不一致时主动更新缓存。
- 分布式事务复杂性
- 挑战：使用分布式事务框架可能增加系统的复杂性，如性能下降、事务协调难度增大等问题。
- 应对策略：对分布式事务进行性能调优，如合理设置事务超时时间、优化事务隔离级别等。采用简单的事务模型，尽量减少参与分布式事务的服务数量，降低事务协调的复杂性。同时，对分布式事务进行监控和预警，及时发现和处理事务异常情况。