面试题：Node.js高并发性能优化中的负载均衡与分布式系统设计

负载均衡策略设计

负载均衡算法选择

加权轮询算法：在处理海量并发请求的高并发分布式系统中，不同的服务器节点可能具有不同的硬件配置和处理能力。加权轮询算法可以根据每个节点的性能指标（如CPU、内存、带宽等）为其分配不同的权重。性能好的节点权重高，接收的请求相对更多，从而更合理地利用系统资源，避免性能较低的节点过载，同时充分发挥高性能节点的优势，保证整体系统的高性能。
不选择轮询算法的原因：轮询算法简单地依次将请求分配到各个节点，不考虑节点的实际处理能力差异。在高并发场景下，可能导致性能较弱的节点处理过多请求而出现响应缓慢甚至崩溃，影响整个系统的可用性和性能。
不选择IP哈希算法的原因：IP哈希算法根据客户端IP地址进行哈希计算来分配请求到固定的节点。虽然它能保证来自同一客户端的请求始终被发送到同一节点，适用于有状态会话的场景，但在高并发分布式系统处理海量并发请求时，这种方式可能导致节点负载不均衡。因为不同IP段的请求量可能差异巨大，某些节点可能会因为特定IP段的高请求量而过载，而其他节点则处于低负载状态，无法充分利用系统资源。

实现方式

在Node.js中，可以借助http-proxy等模块来实现加权轮询负载均衡。http-proxy支持灵活的请求转发配置。通过维护一个包含各个节点及其权重的数组，每次请求到来时，根据权重计算选择相应的节点进行请求转发。例如：

const httpProxy = require('http-proxy');
const proxy = httpProxy.createProxyServer();

// 节点及权重配置
const nodes = [
  { host: 'node1.example.com', weight: 3 },
  { host: 'node2.example.com', weight: 2 },
  { host: 'node3.example.com', weight: 1 }
];

let totalWeight = 0;
nodes.forEach(node => totalWeight += node.weight);

function getNode() {
  const random = Math.floor(Math.random() * totalWeight);
  let cumulativeWeight = 0;
  for (const node of nodes) {
    cumulativeWeight += node.weight;
    if (random < cumulativeWeight) {
      return node;
    }
  }
}

const server = require('http').createServer((req, res) => {
  const targetNode = getNode();
  proxy.web(req, res, { target: `http://${targetNode.host}` });
});

server.listen(8080);

利用Node.js特性实现节点间通信与数据同步

节点间通信

使用WebSocket：Node.js有成熟的WebSocket库，如ws。WebSocket提供了双向通信的能力，在高并发场景下，节点之间可以通过WebSocket建立持久连接，实时传递消息。例如，一个节点在处理完重要任务后，可以通过WebSocket向其他节点发送通知，告知任务状态或共享关键数据。这种方式能够及时响应，减少延迟，满足高并发下对实时性的要求。

const WebSocket = require('ws');

const wss = new WebSocket.Server({ port: 8888 });

wss.on('connection', (ws) => {
  ws.send('Hello, connected node!');

  ws.on('message', (message) => {
    console.log('Received from node:', message);
  });
});

使用消息队列（如RabbitMQ或Kafka结合Node.js客户端）：消息队列可以解耦节点间的通信，在高并发场景下，各个节点可以将需要传递的消息发送到消息队列中，其他节点根据自身情况从队列中获取消息进行处理。例如，当一个节点生成大量数据需要其他节点处理时，将数据相关消息发送到消息队列，其他空闲节点可以从队列中拉取任务进行处理，避免节点间直接通信造成的阻塞和性能问题。Node.js有相应的客户端库可以方便地与RabbitMQ（如amqplib）或Kafka（如kafka-node）集成。

数据同步

使用分布式缓存（如Redis结合Node.js的ioredis库）：Redis支持分布式部署，具有高性能的读写能力。在Node.js应用中，可以使用ioredis库连接Redis。各个节点可以将需要共享和同步的数据存储在Redis中，通过设置合适的过期时间和数据结构（如哈希表、列表等）来管理数据。例如，当一个节点更新了某个关键配置数据，将其写入Redis，其他节点通过监听Redis的变化事件（如subscribe机制）或者定期从Redis读取数据来保持数据同步。

const Redis = require('ioredis');
const redis = new Redis();

redis.set('config_key', 'new_config_value');

redis.get('config_key').then((value) => {
  console.log('Retrieved config value:', value);
});

数据一致性算法（如Raft算法实现）：虽然实现相对复杂，但在一些对数据一致性要求极高的场景下，可以基于Node.js实现Raft算法。Raft算法通过选举领导者节点，领导者负责处理数据的写入并同步给其他节点，保证数据在各个节点的一致性。在高并发场景下，通过合理的节点选举和日志复制机制，确保数据在多个节点间准确同步，提高系统的稳定性和数据可靠性。

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面试题：Node.js高并发性能优化中的负载均衡与分布式系统设计

知识考点

面试题答案

负载均衡策略设计

负载均衡算法选择

实现方式

利用Node.js特性实现节点间通信与数据同步

节点间通信

数据同步