面试题：设计一套完整的Ruby与边缘计算结合的故障容错与自愈方案

方案架构

监控层：每个边缘节点上运行一个监控模块，负责实时监测本节点的硬件状态（如CPU使用率、内存使用率、磁盘空间等）、网络连接状态（是否能正常连接到其他节点和中心服务器）以及运行的Ruby程序状态（进程是否存活）。
通信层：采用分布式通信协议（如ZeroMQ），实现边缘节点之间以及边缘节点与中心服务器之间可靠的数据传输和消息交互。边缘节点之间通过心跳消息来告知彼此自身的状态。
管理中心：设立一个中心管理服务器，接收各个边缘节点的状态信息。当检测到某个节点出现故障时，管理中心负责协调其他节点来接管故障节点的任务。

关键算法

故障检测算法：
- 硬件状态检测：利用系统命令（如top、df等）结合Ruby的Open3库获取硬件相关指标。如果CPU使用率连续超过阈值（如90%），或者内存使用率超过阈值（如80%），或者磁盘空间不足（如剩余空间小于10%），则判定硬件可能存在故障。
- 网络状态检测：通过定期尝试连接其他节点或中心服务器，如果连续多次连接失败，则判定网络中断。可以使用Ruby的Socket库来实现网络连接检测。
- 程序状态检测：使用Process.kill(0, pid)方法（其中pid是目标Ruby程序的进程ID）来检查进程是否存活。如果返回值非零，则表示进程已崩溃。
任务迁移算法：
- 当管理中心检测到某个节点故障时，根据故障节点之前承担的任务类型和其他节点的负载情况，选择合适的节点来接管任务。例如，可以根据节点的CPU和内存使用率来计算负载指数，选择负载指数最低的节点来接管任务。
- 管理中心向接管节点发送任务描述信息（如任务的输入输出要求、处理逻辑等），接管节点根据这些信息初始化相关的数据处理模块。

利用Ruby特性实现功能模块

监控模块实现：

require 'open3'
require'socket'

class Monitor
  def check_hardware
    cpu_usage = Open3.capture3('top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk \'{print $2 + $4}\'')[1].to_f
    memory_usage = Open3.capture3('free -h | grep "Mem:" | awk \'{print $3/$2 * 100}\'')[1].to_f
    disk_space = Open3.capture3('df -h | grep "/$" | awk \'{print $5}\'')[1].chomp.gsub('%', '').to_i
    { cpu: cpu_usage, memory: memory_usage, disk: disk_space }
  end

  def check_network
    begin
      socket = TCPSocket.new('central_server_ip', 8080)
      socket.close
      true
    rescue StandardError
      false
    end
  end

  def check_program(pid)
    begin
      Process.kill(0, pid)
      true
    rescue Errno::ESRCH
      false
    end
  end
end

通信模块实现：使用ruby - zmq库来实现节点间通信。

require 'rubyzmq'

context = ZMQ::Context.new
socket = context.socket(ZMQ::PUB)
socket.bind('tcp://*:5555')

# 发送心跳消息
loop do
  socket.send('heartbeat', 0)
  sleep 5
end

管理中心实现：管理中心接收节点状态，处理故障并分配任务。

require 'rubyzmq'

context = ZMQ::Context.new
socket = context.socket(ZMQ::SUB)
socket.connect('tcp://edge_node_ip:5555')
socket.subscribe('')

node_states = {}
loop do
  message = socket.recv_string
  if message.start_with?('heartbeat')
    node_id = message.split(':')[1]
    node_states[node_id] = 'alive'
  elsif message.start_with?('status')
    node_id, status = message.split(':')
    node_states[node_id] = status
  end

  # 检查故障节点
  node_states.each do |node_id, state|
    if state!= 'alive'
      # 选择接管节点
      available_nodes = node_states.select { |k, v| v == 'alive' }.keys
      takeover_node = available_nodes.min_by { |node| calculate_load(node) }
      # 向接管节点发送任务接管消息
      send_takeover_message(takeover_node, node_id)
    end
  end
end

def calculate_load(node)
  # 模拟根据CPU和内存使用率计算负载
  cpu_usage = get_cpu_usage(node)
  memory_usage = get_memory_usage(node)
  cpu_usage * 0.6 + memory_usage * 0.4
end

def send_takeover_message(takeover_node, failed_node)
  # 使用ZMQ发送任务接管消息
  context = ZMQ::Context.new
  socket = context.socket(ZMQ::REQ)
  socket.connect("tcp://#{takeover_node}:5556")
  socket.send("takeover:#{failed_node}", 0)
  response = socket.recv_string
  socket.close
  context.term
end

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面试题：设计一套完整的Ruby与边缘计算结合的故障容错与自愈方案

知识考点

面试题答案

方案架构

关键算法

利用Ruby特性实现功能模块