面试题答案
一键面试相互影响体现方面
- 数据一致性
- 缓存一致性：Spring Cloud负载均衡可能将请求分发到不同实例。若不同实例对缓存的读写策略不一致，如部分实例先写数据库再更新缓存，部分先更新缓存再写数据库，可能导致缓存数据不一致。例如，在一个电商系统中，商品库存数据在缓存和数据库间同步时，因负载均衡策略使不同请求落到不同处理逻辑的实例上，可能出现库存缓存与数据库不一致，影响商品展示和下单逻辑。
- 数据副本一致性：在分布式数据存储中，数据会有多个副本以提高可用性。负载均衡策略若不合理，可能导致对数据副本的访问不均衡。比如，过多请求集中在某个数据副本上进行写操作，而其他副本更新不及时，就会出现数据副本间的不一致。
- 事务一致性
- 分布式事务：Spring Cloud微服务架构常涉及分布式事务。负载均衡策略影响事务参与者的选择。若在事务执行过程中，因负载均衡将后续操作分配到与初始事务发起实例不同的节点，而这些节点间事务协调机制不完善，就可能导致事务一致性问题。例如，在一个跨多个微服务的订单创建事务中，订单服务、库存服务等不同微服务实例因负载均衡被随意组合，若没有合适的分布式事务协议（如XA、TCC等）支持，可能出现订单创建成功但库存未扣减的情况，破坏事务一致性。
- 事务传播：当一个微服务调用另一个微服务并传播事务时，负载均衡策略决定了事务传播到哪些实例。如果实例对事务传播的处理能力不同，或者负载均衡将事务传播到不兼容的实例上，可能破坏事务的一致性。比如，在一个嵌套事务场景下，父事务传播到子事务时，若子事务实例处理事务的隔离级别等配置与父事务不匹配，可能导致数据不一致。
实际项目中设计和调整负载均衡策略
- 基于数据分区的负载均衡
- 一致性哈希算法：在数据一致性要求高的场景，如分布式缓存系统中，可采用一致性哈希算法。它将数据和节点映射到一个哈希环上，根据数据的哈希值决定存储节点。这样，当节点增加或减少时，只有少量数据会受到影响，能有效保证缓存一致性。例如，在一个基于Redis的分布式缓存系统中，使用一致性哈希算法将缓存数据均匀分布到多个Redis实例上，当新增或移除一个Redis实例时，仅部分缓存数据需要重新迁移，降低数据不一致风险。
- 数据分片负载均衡：根据数据的某些特征（如用户ID、业务类型等）进行分片，将相同分片的数据请求始终路由到固定的实例集合。例如，在一个用户信息管理系统中，按照用户ID的奇偶性将用户数据分为两片，奇数ID用户的所有请求都路由到一组特定的微服务实例，偶数ID用户请求路由到另一组实例，这样可确保同一用户数据操作的一致性。
- 事务感知的负载均衡
- 事务组负载均衡：对于分布式事务涉及的微服务实例，组成事务组。负载均衡策略优先将事务内的请求路由到事务组内的实例。例如，在一个电商订单创建的分布式事务中，订单服务、库存服务和支付服务组成事务组，负载均衡器确保订单创建过程中的一系列操作都在事务组内的实例间流转，便于使用分布式事务协议（如Seata的AT模式）来保证事务一致性。
- 事务优先级负载均衡：对于高优先级事务（如涉及金额、关键业务流程的事务），采用专门的负载均衡策略，优先分配资源和选择高性能、高可靠性的实例处理。例如，在银行转账事务中，负载均衡器将转账请求优先分配到处理能力强、网络稳定的实例上，以确保事务一致性和高可用性。
- 健康检查与动态调整
- 主动健康检查：定期对微服务实例进行健康检查，不仅检查实例是否存活，还检查其处理数据和事务的能力。例如，检查实例的数据库连接是否正常、缓存命中率是否在合理范围等。对于处理数据或事务一致性能力下降的实例，降低其负载权重或暂时移除负载均衡池。
- 动态负载均衡调整：根据系统运行时的状态，如事务成功率、数据一致性错误率等指标，动态调整负载均衡策略。如果发现某个实例频繁出现数据一致性问题，减少分配到该实例的请求；若某个事务的成功率持续较低，调整事务相关微服务实例的负载分配，确保在高可用和高性能的同时保障分布式系统的一致性。