面试题答案
一键面试一、Spring Cloud微服务架构中确保高可用性的服务治理方法
- 服务注册与发现
- 使用Eureka、Consul等服务注册中心。以Eureka为例，各个微服务启动时向Eureka Server注册自己的信息，包括服务名称、IP地址、端口等。Eureka Server维护服务实例列表，其他微服务通过Eureka Server发现需要调用的服务实例。这使得服务实例的增加和减少对调用方透明，提高了系统的可扩展性和可用性。
- 对于Consul，它不仅提供服务注册与发现功能，还支持健康检查。服务实例定期向Consul发送健康检查信息，Consul根据检查结果标记服务实例的健康状态，不健康的实例不会被分配请求，从而保证调用的成功率。
- 熔断器（Circuit Breaker）
- 引入Hystrix熔断器。当某个服务调用出现故障（如超时、异常等），Hystrix会开始统计失败次数。当失败率达到一定阈值，熔断器会“跳闸”，后续请求不再调用实际服务，而是直接返回一个预设的 fallback 响应。这样可以防止故障在系统中蔓延，避免级联故障，保证整个系统的可用性。
- 例如，在电商系统中，当商品详情服务出现故障时，Hystrix可以返回缓存中的商品基本信息作为fallback响应，让用户仍然能获取部分商品信息，而不是整个页面无法加载。
- 负载均衡
- 客户端负载均衡（如Ribbon）。在微服务客户端集成Ribbon，它从服务注册中心获取服务实例列表，并在本地实现负载均衡算法。Ribbon内置了多种负载均衡策略，如轮询（Round Robin）、随机（Random）等。客户端根据策略选择一个服务实例进行调用，分散请求压力，提高服务的可用性。
- 服务端负载均衡（如Nginx）。在微服务集群前端部署Nginx，Nginx作为反向代理接收外部请求，并根据配置的负载均衡算法将请求转发到后端的微服务实例。Nginx可以通过配置实现加权轮询、IP哈希等负载均衡策略，适用于不同的业务场景。
- 自动重试机制
- 在服务调用出现故障时，自动重试机制可以尝试重新调用服务。例如，在Feign客户端中，可以配置重试机制。当请求因为网络抖动等临时性故障失败时，Feign会按照配置的重试次数和重试间隔进行重试，提高服务调用的成功率。
二、针对不同业务场景的负载均衡策略优化
- 高并发读多写少场景
- 使用一致性哈希算法：如果使用客户端负载均衡，可以自定义负载均衡策略，采用一致性哈希算法。一致性哈希算法能保证在新增或减少服务实例时，只有少量请求的路由会发生变化，对于读多的场景，能有效利用缓存。例如，在分布式缓存系统中，使用一致性哈希算法将数据映射到不同的缓存节点，读请求能稳定地访问到对应的缓存数据，减少缓存穿透和缓存雪崩的风险。
- 加权轮询策略：在服务端负载均衡（如Nginx）中，采用加权轮询策略。根据后端服务实例的硬件资源（如CPU、内存等）或处理能力，为每个实例设置不同的权重。处理能力强的实例权重高，会被分配更多的读请求，以充分利用资源，提高整体的读性能。
- 对响应时间要求极高的场景
- 最短响应时间优先策略：可以自定义负载均衡策略，记录每个服务实例的响应时间，优先将请求分配给响应时间最短的实例。这样能最大程度地满足对响应时间的要求。例如，在实时金融交易系统中，交易请求需要快速响应，通过选择响应时间最短的服务实例进行处理，可以提升交易效率。
- 本地优先策略：如果服务实例分布在不同的地理位置，对于对响应时间要求极高的场景，可以采用本地优先策略。优先选择与请求源地理位置最近的服务实例进行请求处理，减少网络传输延迟。例如，在全球分布式的内容分发网络（CDN）中，用户请求内容时，优先从距离用户最近的CDN节点获取数据，大大提高了响应速度。