面试题答案
一键面试1. 权重分配优化
- 优化思路：不同微服务实例的处理能力可能不同，简单随机算法没有考虑这种差异。为每个微服务实例分配权重，权重与实例的处理能力成正比，使得处理能力强的实例被选中的概率更高。
- 技术手段：维护一个实例与权重的映射表。在随机选择时，根据权重生成一个概率分布，例如通过轮盘赌算法，按照概率分布来随机选择实例。
2. 动态调整权重
- 优化思路：微服务实例的处理能力可能随时间变化，如资源使用情况改变。因此权重应动态调整，以适应实例实时的性能状况。
- 技术手段：引入监控系统，实时收集微服务实例的CPU、内存、网络等资源使用情况以及响应时间、吞吐量等性能指标。根据这些指标，通过预设的算法（如基于资源使用率的权重调整公式）动态更新实例的权重。
3. 缓存优化
- 优化思路：如果随机选择的过程开销较大，通过缓存最近选择的实例结果，减少不必要的随机计算，提高负载均衡效率。
- 技术手段：使用本地缓存（如Guava Cache）或分布式缓存（如Redis）。在进行随机选择前，先检查缓存中是否有可用的实例，如果有且该实例仍可用（可通过心跳检测等方式验证），则直接使用缓存中的实例，否则重新进行随机选择并更新缓存。
4. 健康检查与排除
- 优化思路：若某些微服务实例出现故障或性能异常，继续将请求分配给它们会影响整体性能。所以要实时检测实例健康状况，排除不健康实例。
- 技术手段：定期发送心跳请求到各个微服务实例，若一定时间内未收到响应或响应异常，则标记该实例为不健康。在随机选择时，从健康实例列表中进行随机，不考虑不健康实例。同时，对不健康实例进行自动重启或隔离等处理，并定期重试检测其是否恢复健康。
5. 基于局部性原理优化
- 优化思路：如果请求存在局部性特征（例如某些请求经常访问特定的一组微服务实例），可以利用这种局部性来优化随机选择，减少跨实例的开销。
- 技术手段：对请求进行分类，识别出具有局部性特征的请求类别。为每个类别维护一个对应的微服务实例子集，对于该类请求，仅在对应的实例子集中进行随机选择。例如，可以根据请求的业务类型、用户地域等因素进行分类。
6. 负载预测与预分配
- 优化思路：通过对未来负载的预测，提前调整随机算法的选择策略，避免系统负载过高或过低。
- 技术手段：使用机器学习算法（如时间序列预测算法ARIMA、LSTM等）对微服务实例的负载进行预测。根据预测结果，提前调整实例的权重或者改变随机选择的范围，使得负载在未来一段时间内更加均衡。例如，如果预测到某个实例未来负载会升高，则降低其权重，减少请求分配到该实例的概率。