面试题答案
一键面试1. 基于哈希的负载均衡策略
- 策略描述：对数据的某个关键属性（如ID）进行哈希计算，根据哈希结果将数据均匀分配到不同节点。例如使用一致性哈希算法，构建一个哈希环，节点和数据都映射到环上，数据顺时针找到最近的节点存储。
- 优点：
- 实现简单，易于理解和部署。
- 能较均匀地分配负载，减少数据热点。
- 具有较好的扩展性，增加或减少节点时，受影响的数据范围较小。
- 缺点：
- 当节点数量变化时，可能导致大量数据迁移，增加系统开销。
- 对哈希函数依赖大，若哈希函数设计不合理，可能导致数据分布不均匀。
- 适用场景：数据访问模式相对稳定，节点增减不频繁的场景，如分布式缓存系统。
2. 基于范围的负载均衡策略
- 策略描述：根据数据的某个属性范围，将数据划分到不同节点。例如按时间范围，将不同时间段的数据存储到不同节点。
- 优点：
- 数据局部性好，对于按范围查询的场景，查询效率高。
- 适合有明显范围特征的数据，如按日期、ID区间等。
- 缺点：
- 容易出现数据热点，若某个范围的数据访问量远高于其他范围，对应节点负载会过高。
- 扩展性较差，增加节点时，数据迁移复杂。
- 适用场景：数据按范围查询频繁，且范围数据量相对均衡的场景，如日志存储系统，按时间范围存储日志。
3. 基于权重的负载均衡策略
- 策略描述：根据节点的处理能力、资源状况等因素为每个节点分配一个权重，按照权重比例分配数据。处理能力强的节点权重高，分配的数据多。
- 优点：
- 能充分利用不同节点的资源，使资源配置更合理。
- 灵活调整节点权重，适应节点性能变化。
- 缺点：
- 权重设置需要准确评估节点性能，否则可能导致负载不均衡。
- 增加了系统管理的复杂度。
- 适用场景：节点配置差异较大，需要根据节点实际性能分配负载的场景，如由不同规格服务器组成的分布式系统。
4. 动态负载均衡策略
- 策略描述：实时监测节点的负载情况，根据负载动态调整数据分配。例如通过心跳机制获取节点的CPU、内存、网络等负载指标，将新的数据请求分配到负载较低的节点。
- 优点：
- 能及时响应节点负载变化，有效避免数据热点。
- 提高系统整体资源利用率。
- 缺点：
- 增加系统的监测和控制开销，需要额外的监控组件。
- 动态调整可能导致数据频繁迁移，影响系统稳定性。
- 适用场景：负载变化频繁且难以预测的场景，如电商促销活动期间流量大幅波动的分布式系统。