面试题：Node.js异步编程在分布式系统中的故障处理与恢复

Question

在一个基于Node.js的分布式系统中，各个节点之间通过异步消息传递进行通信。当某个节点在执行异步任务过程中出现故障时，如何设计一套机制来确保任务的正确处理与恢复，同时保证整个系统的一致性和可用性？请详细说明设计思路、涉及的异步编程概念以及可能用到的Node.js模块或工具。

Answer 1

设计思路

1. 故障检测：
   • 每个节点定期向其他节点发送心跳消息，接收方若在一定时间内未收到心跳，则判定发送方节点故障。
   • 也可以利用外部监控工具（如Prometheus + Grafana）来监控节点的运行状态，当发现节点资源异常（如CPU使用率过高、内存溢出等）时，也可判定为节点故障。
2. 任务处理与恢复：
   • 任务持久化：在任务执行前，将任务相关信息（如任务ID、参数、执行状态等）持久化到分布式存储（如Redis、MongoDB等）中。这样即使节点故障，任务信息也不会丢失。
   • 重试机制：当检测到节点故障后，其他节点可以从分布式存储中获取未完成的任务，并进行重试。可以设置重试次数和重试间隔，避免过度重试。例如，第一次重试间隔1秒，第二次间隔2秒，依此类推，直到达到最大重试次数。
   • 任务补偿：对于一些无法重试的任务（如涉及到外部系统且已造成不可逆操作的任务），需要设计补偿机制。例如，若任务是向第三方支付平台发起支付，在节点故障后，可先查询支付结果，若支付成功则无需处理；若支付失败，则进行退款等补偿操作。
3. 系统一致性和可用性：
   • 数据一致性：使用分布式一致性算法（如Raft、Paxos）来确保各个节点之间的数据一致性。例如，在更新任务状态时，通过一致性算法保证所有节点上的任务状态同步更新。
   • 可用性：采用冗余设计，增加节点数量，当某个节点故障时，其他节点可以继续提供服务。同时，合理分配任务负载，避免单个节点负载过重。

异步编程概念

1. 回调函数：在Node.js中，许多异步操作（如文件读写、网络请求等）都使用回调函数来处理结果。在任务重试和心跳检测等场景中，可以使用回调函数来处理异步操作的结果。例如，在读取分布式存储中的任务信息时，通过回调函数获取读取结果并进行后续处理。
2. Promise：Promise是对回调函数的一种改进，它可以更好地处理异步操作的链式调用和错误处理。在任务重试机制中，可以将重试操作封装成Promise，便于管理和处理。例如，将向分布式存储写入任务状态的操作封装成Promise，通过.then()方法处理成功情况，通过.catch()方法处理错误情况。
3. async/await：这是基于Promise的一种更简洁的异步编程方式。在处理任务恢复和一致性相关操作时，可以使用async/await来使异步代码看起来更像同步代码，提高代码的可读性和可维护性。例如，在获取并重试任务的过程中，使用async/await来按顺序执行读取任务、重试任务等操作。

可能用到的Node.js模块或工具

1. Redis：作为分布式存储，用于持久化任务信息、存储节点状态等。Node.js有多个Redis客户端库，如ioredis、node - redis等，可以方便地与Redis进行交互。
2. MongoDB：也是一种常用的分布式存储，适用于存储复杂的任务数据结构。通过mongoose等ODM（Object - Document Mapping）库，可以方便地在Node.js中操作MongoDB。
3. Node.js内置模块：
   • net模块：可以用于实现节点之间的心跳检测和异步消息传递。例如，通过net.Socket建立TCP连接来发送心跳消息。
   • cluster模块：用于实现Node.js应用的多进程集群模式，可以提高系统的可用性和性能，合理分配任务负载。
4. 分布式一致性库：例如，js - raft库可以帮助实现Raft一致性算法，保证系统的数据一致性。