面试题答案
一键面试1. 理解 BASE 理论的基本可用原则面临的挑战
在复杂业务逻辑的分布式系统中，多流程嵌套和多数据源交互会带来以下挑战：
- 网络分区：不同数据源或流程模块间可能因网络故障等原因形成分区，使得部分服务难以维持基本可用。
- 负载不均衡：某些热门流程或数据源访问量过大，导致响应延迟甚至服务不可用，影响整体基本可用。
- 数据一致性需求：虽然基本可用允许一定程度的不可用，但复杂业务场景下对数据完整性要求高，简单的基本可用难以满足。
2. 优化思路
- 负载均衡优化：
- 动态负载均衡算法：采用如加权最小连接数算法，根据服务器的性能和当前负载动态分配请求。例如在一个电商分布式系统中，商品查询服务的不同服务器性能有差异，按照服务器配置设置权重，性能好的权重高，将更多商品查询请求分配给它，保证查询服务的基本可用，提升整体性能。
- 分层负载均衡：在系统入口处采用全局负载均衡，根据流量来源、类型等分配到不同功能模块集群；各功能模块内部再采用局部负载均衡，进一步优化请求分配。如电商系统中，将来自移动端和 PC 端的流量先通过全局负载均衡分配到不同集群，集群内再进行局部负载均衡。
- 网络分区处理：
- 分区容错设计：设计系统时考虑网络分区情况，确保即使发生分区，每个分区内的关键业务仍能继续运行。例如在一个金融分布式系统中，不同地区的分支机构作为不同分区，在网络分区时，各分区内的本地交易业务可正常进行，记录待网络恢复后同步，保证基本可用。
- 多活数据中心：建立多个数据中心，每个数据中心都具备一定的处理能力。当一个数据中心因网络故障等不可用时，其他数据中心可接管业务。例如大型互联网公司在不同地理位置建立数据中心，当某个地区数据中心出现网络问题，用户请求可自动切换到其他数据中心，维持服务基本可用。
- 数据完整性与性能平衡：
- 异步数据同步：对于一些非关键数据，采用异步方式进行同步。比如在社交媒体系统中，用户发布动态后，点赞数、浏览量等统计数据可通过异步消息队列进行更新，既保证发布动态的主流程基本可用，又能在后台逐步更新数据，保证数据完整性。
- 缓存策略优化：采用多级缓存，如本地缓存、分布式缓存结合。在电商系统中，将热门商品信息先缓存在本地服务器的内存中，减少对分布式缓存的访问压力，提高响应速度，同时设置合理的缓存过期策略，定期从数据源更新数据，保证数据完整性。
3. 实际项目应用举例
以一个大型在线教育平台为例：
- 负载均衡方面：平台有大量的课程视频播放请求。通过动态负载均衡算法，将播放请求分配到不同的视频服务器集群。同时，采用分层负载均衡，在 CDN 节点进行第一层负载均衡，将请求分发到距离用户近的区域节点，区域节点内再进行局部负载均衡到具体的视频服务器，保证视频播放服务的基本可用和高性能。
- 网络分区处理：该平台在不同城市设有数据中心。当某个城市数据中心因网络故障与其他部分隔离时，本地用户的课程学习记录等关键业务在本地数据中心继续运行，待网络恢复后与其他数据中心同步数据，维持基本可用。
- 数据完整性与性能平衡：学生提交作业后，作业成绩的即时显示通过缓存技术实现，提高响应性能。而作业详细批改信息等数据通过异步任务进行处理和存储，保证数据完整性，同时不影响学生提交作业这一基本可用功能的性能。