面试题答案
一键面试1. 实时感知业务场景和系统状态变化
- 业务场景感知：
- 业务标识：在业务请求入口处，为每个请求添加业务场景标识，例如通过请求头或者特定参数。比如电商系统中，订单创建、库存扣减、支付等不同业务操作有各自标识。
- 业务模型分析：对业务流程进行建模，利用领域驱动设计（DDD）等方法，明确不同业务流程对一致性的需求。例如，订单支付成功后，发货操作的一致性要求可以相对低一些，允许一定时间的延迟。
- 系统状态感知：
- 网络状态监测：在每个节点部署网络监测模块，通过定期发送心跳包或者检测网络流量、丢包率等指标来实时监测网络状态。例如，使用SNMP（简单网络管理协议）收集网络设备信息，当丢包率超过一定阈值（如5%），标记网络不稳定。
- 负载情况监测：利用系统自带的性能监测工具（如Linux的top、vmstat命令）或者专业的监控框架（如Prometheus + Grafana），实时监测CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O等资源使用情况。例如，当CPU使用率持续超过80%，标记该节点负载较高。
2. 依据变化动态调整事务处理机制
- 强一致性场景：
- 两阶段提交（2PC）：当业务场景要求强一致性且网络状态良好、负载较低时，采用2PC。协调者先向所有参与者发送预提交请求，参与者执行事务操作但不提交。若所有参与者反馈成功，协调者再发送提交请求；若有任何一个参与者反馈失败，协调者发送回滚请求。例如在银行转账场景中，涉及资金的精确转移，采用2PC确保两边账户金额的一致性。
- 三阶段提交（3PC）：在网络状态不稳定但仍可接受一定延迟，且业务对一致性要求极高的场景下，使用3PC。3PC在2PC基础上增加了一个预询问阶段，协调者先询问参与者是否可以进行事务操作，参与者回复自己的准备情况。这可以避免2PC中协调者故障导致的参与者长时间阻塞问题。
- 最终一致性场景：
- 消息队列：当业务场景对一致性容忍度较高，如电商系统中的物流信息更新，使用消息队列。业务操作完成后，将相关消息发送到消息队列，由消费者异步处理。比如订单发货后，将发货消息发送到消息队列，物流系统从队列中获取消息更新物流状态，允许一定时间的延迟。
- 补偿机制：对于一些可能出现不一致的操作，设计补偿操作。例如在库存扣减失败时，提供增加库存的补偿操作。系统定期检查事务执行状态，对于未成功的事务，执行补偿操作以达到最终一致性。
3. 策略的可行性
- 技术成熟度：所采用的2PC、3PC、消息队列、补偿机制等技术在分布式系统领域都有广泛的应用和成熟的实现框架，如Seata（支持2PC、TCC等多种模式）、RabbitMQ（消息队列）等，开发人员对这些技术较为熟悉，易于实施。
- 灵活性：通过实时感知业务场景和系统状态变化，动态调整事务处理机制，能够适应复杂多变的分布式环境，满足不同业务场景的需求，提高系统的整体可用性和性能。
- 可扩展性：无论是业务场景感知还是系统状态监测模块，都可以通过分布式部署的方式进行扩展，以适应大规模分布式系统的需求。同时，不同的事务处理机制也可以根据系统规模和业务需求进行灵活组合和扩展。
4. 潜在挑战
- 复杂性增加：实时感知业务场景和系统状态变化，并动态调整事务处理机制，增加了系统的复杂性。开发和维护成本提高，需要更专业的技术人员，且在系统出现故障时，定位和解决问题的难度增大。
- 数据一致性风险：在动态调整事务处理机制过程中，尤其是在网络状态和负载变化频繁的情况下，可能会出现事务处理机制切换不及时或错误的情况，导致数据一致性风险增加。例如，从强一致性切换到最终一致性场景时，可能会因为切换时机不当而出现短暂的数据不一致。
- 性能开销：实时监测业务场景和系统状态变化需要额外的资源开销，如网络监测会增加网络流量，性能监测会占用系统资源。同时，动态调整事务处理机制也可能带来额外的性能开销，如在不同事务模式切换时的上下文切换等。