面试题：分布式系统下哈希分区应对电商大促高并发挑战

Question

假设电商即将迎来一次大型促销活动，预估会产生极高的并发读写请求。基于哈希分区技术，你将如何优化系统架构来应对这种高并发场景？从数据分区策略、缓存机制以及负载均衡等方面进行阐述。

Answer 1

数据分区策略

1. 合理选择哈希函数：选用能够均匀分布数据的哈希函数，例如MD5、SHA - 256等。避免哈希函数存在热点问题，即某些哈希值出现频率过高，导致数据倾斜。比如以商品ID作为哈希键，使用合适的哈希函数将商品数据均匀分布到不同分区。
2. 动态分区调整：根据系统运行时的负载情况，动态调整分区数量。当发现某个分区负载过高时，可以将该分区进一步拆分，以降低单个分区的负载压力。例如，通过监控系统实时获取各分区的读写请求量，当某个分区请求量达到一定阈值，触发分区拆分操作。
3. 一致性哈希：采用一致性哈希算法，在增加或减少分区时，尽量减少数据的迁移量。这样在系统扩展或收缩时，对现有服务的影响较小。比如在分布式存储系统中，使用一致性哈希算法来定位数据存储位置。

缓存机制

1. 多级缓存设计：
   • 浏览器缓存：对于不经常变化的静态资源，如商品图片、样式文件等，设置浏览器缓存，减少客户端请求次数。可以通过设置HTTP响应头中的Cache - Control和Expires字段来控制缓存时间。
   • CDN缓存：利用内容分发网络（CDN）缓存热门商品数据、静态页面等。CDN节点分布在各地，能够根据用户地理位置快速响应请求，减轻源站压力。例如，将热门商品的详情页缓存到CDN节点。
   • 应用层缓存：在应用服务器中设置本地缓存，如使用Memcached或Redis。对于频繁读取且变化不频繁的数据，如商品基本信息、促销活动规则等，先从应用层缓存读取，若缓存未命中再查询数据库。
2. 缓存更新策略：
   • 写后更新缓存：在数据写入数据库成功后，更新缓存数据。但这种方式可能导致短时间内缓存与数据库数据不一致的问题，适用于对数据一致性要求不是特别高的场景。
   • 读写锁机制：在读取缓存时加读锁，写入数据时加写锁。写锁优先级高于读锁，确保数据更新时，其他读操作等待，从而保证缓存与数据库数据的一致性。
   • 缓存失效策略：设置合理的缓存失效时间，对于经常变化的数据，失效时间设置较短；对于相对稳定的数据，失效时间设置较长。同时，可以采用主动失效策略，当数据库数据更新时，主动通知缓存失效。

负载均衡

1. 硬件负载均衡：使用专业的硬件负载均衡设备，如F5 Big - IP等。这些设备性能强大，能够处理大量的并发请求，并根据预设的算法将请求分配到不同的服务器节点。例如，采用加权轮询算法，根据服务器的性能分配不同的权重，性能高的服务器处理更多的请求。
2. 软件负载均衡：在应用层使用软件负载均衡器，如Nginx、HAProxy等。Nginx可以基于HTTP、TCP、UDP协议进行负载均衡，支持多种负载均衡算法，如轮询、IP哈希等。IP哈希算法可以根据客户端IP地址将请求始终路由到同一台服务器，适用于需要保持会话状态的场景。
3. 分布式负载均衡：采用分布式负载均衡方案，如阿里的Dubbo框架中的负载均衡机制。它可以在服务调用方和服务提供方之间进行负载均衡，支持多种负载均衡策略，如随机、轮询、最少活跃调用数等。在高并发场景下，根据服务的负载情况动态调整请求的分配，提高系统整体性能。