面试题答案
一键面试1. 应对网络延迟优化
- 减少网络交互次数：
- 原理：在分布式MariaDB架构中，每次网络交互都伴随着延迟。通过批量处理数据请求，减少核心函数之间因频繁数据传输而产生的网络交互。例如，在进行数据查询时，将多个相关查询合并为一个请求，避免多次往返不同节点。
- 示例：原本对不同节点上的用户表和订单表分别发起查询获取用户信息和对应订单，可优化为在一个请求中，通过关联操作一次性获取所需数据。
- 异步处理：
- 原理：对于一些非关键的核心函数调用，采用异步方式执行。这样主流程不会被网络延迟阻塞，提高系统整体的响应速度。例如，在更新某个节点数据后，进行数据备份到其他节点的操作可异步执行。
- 示例：当用户在电商平台下单后，更新订单状态为“已下单”是关键操作，而将订单详细信息备份到历史记录节点的操作可异步进行，即使备份节点网络延迟，也不影响用户下单流程。
2. 应对节点故障优化
- 故障检测与自动切换：
- 原理：建立节点健康监测机制，定期检查各节点状态。一旦检测到某个节点故障，核心函数调用流程能够自动切换到备用节点继续执行。例如，在跨节点事务处理中，如果某个参与事务的节点故障，自动切换到备用节点完成事务。
- 示例：在分布式数据库集群中，使用心跳检测机制，若发现某个节点连续多次未响应心跳，则判定为故障，应用程序通过配置信息自动连接到备用节点，确保事务处理不受影响。
- 数据冗余与恢复：
- 原理：通过数据冗余存储，在节点故障时能够快速恢复数据，保证核心函数调用的连续性。例如，采用多副本存储方式，每个数据块在多个节点保存副本。当一个节点故障，可从其他副本节点获取数据并恢复。
- 示例：在一个分布式文件存储系统基于MariaDB，文件数据会在多个节点存储副本。若某个存储节点故障，文件读取函数可从其他副本节点获取数据，保证文件读取操作正常进行。
3. 跨节点事务处理时核心函数的协同调用优化
- 两阶段提交优化：
- 原理：传统两阶段提交（2PC）存在单点故障和性能瓶颈问题。可优化为改进的三阶段提交（3PC）或基于Paxos等一致性算法。3PC通过引入预提交阶段，减少协调者单点故障影响；Paxos算法通过多数派投票方式保证数据一致性。
- 示例：在一个跨地区的电商订单处理事务中，涉及多个地区的数据库节点。使用3PC算法，协调者先发起预提交请求，各节点确认准备好后再进行正式提交，降低因协调者故障导致事务失败风险。
- 本地事务优化：
- 原理：尽量将事务处理本地化，减少跨节点事务。对于一些可分割的业务逻辑，在本地节点完成事务处理，仅在必要时进行跨节点操作。这样可减少核心函数跨节点协同调用的复杂性和延迟。
- 示例：在电商库存管理中，每个仓库的库存更新可以先在本地数据库节点完成事务，只有在需要汇总数据或处理跨仓库调拨时才进行跨节点事务处理。
4. 数据同步过程中核心函数的调整
- 基于日志的同步优化：
- 原理：采用基于日志的数据同步方式，记录数据库的更改日志，核心函数根据日志进行数据同步。这种方式可减少全量数据传输，提高同步效率。例如，MariaDB的二进制日志记录了数据库的所有更改操作，从节点通过读取主节点的二进制日志进行数据同步。
- 示例：在主从复制架构中，主节点上数据插入操作记录在二进制日志中，从节点的核心函数通过解析该日志，将插入操作应用到本地数据库，实现数据同步。
- 增量同步优化：
- 原理：只同步自上次同步后发生变化的数据，而不是全量数据。核心函数通过标记已同步数据的位置，每次同步仅获取新增或修改的数据。
- 示例：在一个用户信息管理系统中，每天只同步当天有修改的用户信息，而不是每天同步所有用户数据，减少数据传输量和核心函数处理压力。