面试题：分布式系统微服务中分布式缓存的高可用与故障恢复机制

Question

假设你正在负责一个大型分布式系统的微服务架构，其中分布式缓存起着至关重要的作用。请设计一套完整的高可用与故障恢复机制，以确保在缓存节点出现故障时，微服务的业务功能仍然能够正常运行或尽快恢复。需要阐述机制涉及的各个方面，如节点监控、故障检测、自动切换、数据恢复等，并说明如何保证机制的有效性和可靠性。

Answer 1

节点监控

1. 指标选择：监控缓存节点的关键指标，如内存使用率、CPU 使用率、网络带宽、请求响应时间、命中率等。通过这些指标可以全面了解节点的运行状态。
2. 监控工具：使用 Prometheus + Grafana 组合。Prometheus 用于收集和存储监控数据，Grafana 用于可视化展示，以便运维人员直观地观察缓存节点的各项指标变化情况。同时，也可以利用云服务提供商提供的监控工具，如 AWS CloudWatch 等。

故障检测

1. 基于指标阈值：为每个监控指标设定合理的阈值。例如，当内存使用率超过 80%，CPU 使用率超过 90%，或者请求响应时间超过 500ms 且持续一定时间（如 1 分钟），则判定为可能出现故障。
2. 心跳检测：在缓存节点之间设置心跳机制。每个节点定期向其他节点发送心跳包，若某个节点在规定时间内（如 10 秒）未收到特定节点的心跳包，则认为该节点可能出现故障。
3. 请求探测：微服务端定期向缓存节点发送探测请求，检查缓存服务是否正常响应。若连续多次（如 3 次）探测请求失败，则判定该缓存节点出现故障。

自动切换

1. 备用节点：为每个主缓存节点设置一个或多个备用节点。备用节点平时处于热备状态，即与主节点保持数据同步，但不处理业务请求。
2. 故障切换算法：当检测到主节点故障时，采用选举算法（如 Raft 算法）从备用节点中选举出一个新的主节点。选举过程要保证公平、快速，并且在网络分区等复杂情况下能够正常工作。
3. 配置更新：一旦新的主节点选举出来，微服务的配置需要自动更新，将请求重新路由到新的主节点。可以使用服务发现工具（如 Consul、Eureka 等）来动态管理缓存节点的地址信息，微服务通过服务发现接口获取最新的缓存节点地址。

数据恢复

1. 数据备份：采用定期全量备份和实时增量备份相结合的方式。定期（如每天凌晨）对缓存数据进行全量备份，存储到持久化存储（如磁盘、对象存储等）。同时，通过日志记录缓存数据的每一次更新操作，用于实时增量备份。
2. 恢复过程：新主节点选举出来后，首先从最近的全量备份中恢复数据，然后应用增量备份日志，将数据恢复到故障前的状态。在恢复过程中，要确保数据的一致性和完整性。可以使用分布式事务管理机制（如两阶段提交、三阶段提交等）来保证数据操作的原子性。

机制有效性和可靠性保证

1. 模拟测试：在测试环境中模拟各种故障场景，如节点宕机、网络中断、磁盘故障等，验证节点监控、故障检测、自动切换和数据恢复机制是否能够正常工作。通过多次模拟测试，不断优化机制的各个环节。
2. 多版本控制：在机制设计和代码实现过程中，采用多版本控制（如 Git），记录每一次的修改和优化，便于回溯和排查问题。同时，对重要的配置文件也进行版本管理，确保在不同环境中的一致性。
3. 监控与报警：除了监控缓存节点本身的指标，还要对整个高可用与故障恢复机制进行监控。例如，监控故障检测的准确率、自动切换的时间、数据恢复的完整性等。一旦发现机制运行出现异常，及时通过邮件、短信、即时通讯工具等方式向运维人员报警。
4. 冗余设计：不仅在缓存节点层面采用冗余设计（主备节点），在监控系统、数据备份存储等方面也采用冗余设计。例如，使用多个 Prometheus 实例进行监控数据收集，使用多个存储设备进行数据备份，以防止单点故障对整个机制造成影响。