面试题答案
一键面试- WAL（Write - Ahead Log）机制强化
- 日志记录原子性：确保WAL中的每一条日志记录都是原子的，即要么完整写入，要么不写入。在故障恢复时，基于这些原子日志记录进行重放，保证操作的完整性。例如，对于一个多行的批量写入操作，将其作为一个整体记录在WAL中，恢复时统一重放。
- 日志顺序性保证：严格按照操作的先后顺序记录日志。这样在故障恢复并发处理时，按照日志顺序重放操作，能维持数据的正确顺序。比如在对同一行数据先后进行更新操作，日志顺序决定了最终数据状态。
- MVCC（Multi - Version Concurrency Control）优化
- 版本号管理：在HBase中，每个数据单元都有版本号。在故障恢复并发处理时，利用版本号来判断数据的新旧。对于并发的写入操作，新写入的数据版本号递增。在恢复过程中，优先恢复版本号最新的数据，确保最终数据状态反映最新操作。
- 读一致性：读操作根据版本号来获取一致性的数据视图。例如，对于一个读取操作，它可以根据时间戳（类似版本号的概念）来读取到某个时间点一致的数据，即使在恢复并发处理过程中，也能保证读取数据的一致性。
- 锁机制的合理运用
- 行级锁：在故障恢复并发处理涉及到对同一行数据的操作时，使用行级锁。例如，当多个恢复任务都要对某一行数据进行更新时，只有获取到该行锁的任务才能进行操作，其他任务等待，防止并发更新导致的数据不一致。
- 表级锁（谨慎使用）：对于一些涉及到全表范围的故障恢复操作，如重建元数据等，可以考虑使用表级锁。但由于表级锁会严重影响并发性能，所以要谨慎使用，尽量缩短加锁时间。
- 分布式协调服务（如Zookeeper）辅助
- 故障检测与选举：利用Zookeeper快速检测HBase节点故障，并选举出主节点来协调故障恢复过程。主节点负责统一调度并发的恢复任务，避免多个节点同时进行可能冲突的恢复操作。
- 数据一致性同步：通过Zookeeper的分布式共享数据特性，在故障恢复并发处理时，各节点可以在Zookeeper上同步关键数据状态信息，如恢复进度、已处理的日志位置等，确保所有节点在恢复过程中保持数据一致性。
- 预写式校验和
- 计算校验和：在将数据写入WAL之前，对要写入的数据计算校验和。在故障恢复重放日志时，重新计算数据的校验和并与日志中的校验和对比。如果不一致，则说明数据在故障过程中可能损坏，需要采取相应措施（如跳过该记录并记录错误），保证恢复数据的正确性和一致性。
- 恢复任务队列与调度
- 任务队列：将故障恢复任务放入任务队列中，根据任务的优先级和依赖关系进行排序。例如，先恢复元数据相关的任务，再恢复普通数据的任务。
- 并发调度：使用调度器按照一定的并发策略从任务队列中取出任务执行。比如限制同一时间内对同一区域（region）的恢复任务数量，避免过多并发操作导致数据一致性问题。