面试题答案
一键面试底层一致性算法原理
- Raft算法：
- 选举机制：Raft将节点分为领导者（Leader）、跟随者（Follower）和候选人（Candidate）。正常情况下，Leader负责处理客户端请求，并将日志复制到Follower。当Leader失联时，Follower会转化为Candidate发起选举，通过投票选出新的Leader。例如，集群中有5个节点，只要获得3个节点的投票（超过半数），Candidate就能成为新的Leader。
- 日志复制：Leader接收客户端写请求，将日志条目追加到自己的日志中，然后并行地向Follower发送AppendEntries RPC（远程过程调用）消息。Follower接收到消息后，会检查日志的一致性，如果一致则追加日志并回复ACK。只有当大多数Follower（如5个节点中的3个）都成功复制了日志条目，Leader才会将该日志条目应用到状态机，从而保证数据一致性。
- Paxos算法：
- 提案阶段：Proposer（提议者）向Acceptor（接受者）发送提案，提案包含提案编号和数据值。Acceptor收到提案后，如果提案编号大于它已经接受过的任何提案编号，就会接受该提案，并回复Proposer。
- 接受阶段：如果Proposer收到大多数Acceptor的接受回复，就可以确定该提案被通过。然后，Proposer向所有Learner（学习者）发送已通过的提案，Learner学习并应用该提案，以保证数据一致性。在实际应用中，Paxos算法可能需要多次迭代才能达成一致，因为可能会出现多个Proposer同时提出提案的情况。
数据恢复的优先级策略制定
- 按数据重要性排序：
- 业务关键数据优先：识别与核心业务流程紧密相关的数据，如电商系统中的订单数据、金融系统中的交易记录等。这些数据的丢失或不一致可能导致严重的业务影响，因此应优先恢复。例如，在电商系统中，未完成的订单数据如果不一致，可能导致客户下单状态混乱，影响交易流程，所以订单数据的恢复优先级应高于用户评论数据。
- 高访问频率数据优先：频繁被查询或使用的数据对系统的可用性影响较大。例如，新闻网站的热门文章数据，由于经常被用户访问，如果数据不一致，会给大量用户带来不良体验。因此，这类数据应优先恢复，以尽快恢复系统的正常功能。
- 按数据损坏程度排序：
- 完全丢失的数据优先：对于在副本中完全丢失的数据，应优先恢复。因为这类数据的缺失直接影响数据的完整性，且恢复难度相对较大。例如，某个文档在所有副本中都不存在，那么应首先集中精力恢复该文档。
- 部分损坏的数据其次：如果数据只是部分损坏，如文档的部分字段丢失或错误，可以在完全丢失的数据恢复后再进行处理。因为部分损坏的数据可能仍然保留了一定的可用性，对系统功能的影响相对较小。
在恢复过程中平衡系统性能与数据完整性
- 资源分配策略：
- 动态资源调整：根据数据恢复的优先级，动态分配计算资源、网络资源和存储资源。对于优先级高的数据恢复任务，分配更多的资源，确保其快速完成。例如，在恢复业务关键数据时，可以增加计算节点的CPU和内存资源，加快数据的处理和复制速度。同时，合理分配网络带宽，避免因带宽不足导致数据传输缓慢，影响恢复进度。
- 资源隔离：为不同优先级的数据恢复任务设置资源隔离机制，防止高优先级任务过度占用资源，影响低优先级任务的执行。比如，可以通过容器化技术，为每个恢复任务分配独立的资源配额，确保各个任务之间不会相互干扰。
- 恢复过程优化：
- 批量处理：在数据恢复过程中，采用批量操作的方式，减少系统开销。例如，在从备份中读取数据并写入ElasticSearch时，可以每次读取和写入一批数据，而不是单个数据项进行操作。这样可以减少I/O操作次数，提高数据恢复效率。同时，在进行副本复制时，也可以采用批量复制的方式，提高网络传输效率。
- 异步操作：对于一些非关键的恢复操作，可以采用异步方式执行。例如，在数据恢复完成后，进行数据校验和优化的操作，可以在后台异步进行，不影响系统的正常运行。这样可以在保证数据完整性的同时，尽量减少对系统性能的影响。同时，异步操作可以利用系统的空闲资源，提高资源利用率。