面试题答案
一键面试1. 分布式一致性协议
- Paxos 协议：
- 确保一致性机制：通过多轮的提议、接受和学习过程，在多数派节点达成一致。节点分为提议者、接受者和学习者。提议者提出值，接受者决定是否接受，学习者获取已通过的提议。
- 异常情况表现：
- 网络分区：只要每个分区内存在多数派节点，协议仍可在各分区内独立达成一致。但跨分区的一致性在分区期间无法保证，待网络恢复后，通过合并多数派信息可重新达成全局一致。
- 节点故障：若提议者故障，其他提议者可继续发起提议；接受者故障，只要剩余接受者构成多数派，协议不受影响；学习者故障不影响一致性达成，只是获取已通过提议信息会延迟，待其恢复后可从其他节点同步。
- Raft 协议：
- 确保一致性机制：采用领导者选举，选出的领导者负责处理客户端请求并复制日志到其他节点。日志以索引和任期号标识，通过日志复制确保各节点状态一致。
- 异常情况表现：
- 网络分区：分区可能导致选举出多个领导者，但只有包含原领导者的分区能正常处理请求。其他分区待网络恢复，通过与原领导者分区同步日志恢复一致性。
- 节点故障：领导者故障会触发新一轮选举，新领导者产生后，向其他节点同步日志。普通节点故障，只要多数节点正常，系统仍能工作，故障节点恢复后从领导者同步日志。
2. 分布式数据库
- 使用具有强一致性的分布式数据库（如 etcd）：
- 确保一致性机制：etcd 使用 Raft 协议实现数据的强一致性。数据以键值对形式存储，通过日志复制和状态机复制，保证所有副本数据一致。
- 异常情况表现：
- 网络分区：与 Raft 协议类似，分区期间各分区内数据保持一致，跨分区数据在分区期间不一致。网络恢复后，通过 Raft 协议的日志同步机制恢复全局一致性。
- 节点故障：etcd 集群容忍一定数量节点故障，只要剩余健康节点构成多数派，系统仍可正常工作。故障节点恢复后，会从其他节点同步缺失数据。
3. 缓存机制
- 读写分离缓存 + 一致性哈希：
- 确保一致性机制：一致性哈希算法将数据映射到一个环形空间，每个节点负责环上一段范围的数据。写操作时，先更新主存储，再更新缓存；读操作先从缓存读取，缓存未命中再读主存储。通过缓存的过期时间和主动刷新机制保证缓存与主存储数据一致性。
- 异常情况表现：
- 网络分区：分区内缓存和主存储可正常读写，但不同分区间缓存可能不一致。网络恢复后，通过缓存刷新机制逐步恢复一致性。
- 节点故障：故障节点负责的哈希范围数据由其他节点接管，缓存数据可能丢失，但通过主存储可重新填充缓存，可能短时间内存在数据不一致，随缓存刷新恢复一致。
4. 心跳检测与故障恢复机制
- 心跳检测：
- 确保一致性机制：节点间定期发送心跳消息，表明自身存活及当前状态。若接收方未在规定时间内收到心跳，判定发送方可能故障。
- 异常情况表现：
- 网络分区：可能导致误判，部分节点因网络隔离收不到其他节点心跳认为其故障。但通过设置合适的心跳超时时间和多轮检测可减少误判。网络恢复后，可重新建立连接和同步状态。
- 节点故障：能及时发现故障节点，触发故障恢复流程，如剔除故障节点、重新选举领导者（若涉及）等，维护系统一致性。
- 故障恢复：
- 确保一致性机制：对于故障节点，系统根据其角色进行相应恢复操作。如分布式数据库节点故障恢复后，从其他节点同步缺失数据；分布式一致性协议中故障节点恢复后重新参与协议流程。
- 异常情况表现：
- 网络分区：故障节点恢复后若仍处于网络分区，无法立即恢复正常，需待网络恢复后才能同步数据。
- 节点故障：可使系统在节点故障排除后快速恢复正常运行，重新参与数据一致性维护。