面试题：网络编程之Java CompletableFuture与协程式异步编程深度融合

Question

在高并发的网络编程环境中，结合Java的CompletableFuture和协程式异步编程，设计一个可扩展的分布式缓存系统。要求能够支持动态添加和删除缓存节点，处理缓存数据的一致性问题，并且在保证高性能的同时，尽量减少资源消耗。阐述你的设计思路，包括关键的数据结构、使用的算法以及如何利用CompletableFuture和协程式来实现异步操作和并发控制。

Answer 1

设计思路

1. 缓存节点管理：使用动态数据结构（如ConcurrentHashMap）来存储缓存节点信息，方便动态添加和删除节点。
2. 缓存数据一致性：采用分布式一致性算法，如Raft或Paxos。这里简述使用哈希一致性算法来分配缓存数据到各个节点，减少数据迁移时的开销。
3. 高性能与资源消耗：利用CompletableFuture和协程式异步处理请求，减少线程阻塞，提高资源利用率。

关键数据结构

1. 缓存节点信息：

class CacheNode {
    String address;
    // 其他节点相关信息
}

2. 哈希一致性环：

class ConsistentHashRing {
    private SortedMap<Integer, CacheNode> ring = new TreeMap<>();
    // 环的操作方法
}

3. 缓存数据存储：在每个节点上使用ConcurrentHashMap存储实际缓存数据。

算法

1. 哈希一致性算法：对每个缓存节点计算哈希值，并将其映射到一个哈希环上。对于要缓存的数据，计算其哈希值，根据哈希值在环上顺时针找到最近的缓存节点存储数据。当添加或删除节点时，只影响环上相邻的部分数据，减少数据迁移。
2. 缓存读写算法：读操作时，先根据哈希一致性算法定位到目标节点，然后通过异步方式从该节点读取数据。写操作类似，定位节点后异步写入，并使用分布式一致性协议（如Raft）确保数据一致性。

利用CompletableFuture和协程式实现异步操作和并发控制

1. CompletableFuture：
   • 缓存读操作：

public CompletableFuture<Object> get(String key) {
    CacheNode node = consistentHashRing.getResponsibleNode(key);
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        // 实际从节点读取数据逻辑
        return node.getCache().get(key);
    });
}

- **缓存写操作**：

public CompletableFuture<Void> put(String key, Object value) {
    CacheNode node = consistentHashRing.getResponsibleNode(key);
    return CompletableFuture.runAsync(() -> {
        node.getCache().put(key, value);
        // 触发一致性协议操作
    });
}

2. 协程式（以Java 19虚拟线程为例）：
   • 缓存读操作：

public Object get(String key) {
    return Thread.ofVirtual().start(() -> {
        CacheNode node = consistentHashRing.getResponsibleNode(key);
        return node.getCache().get(key);
    }).join();
}

- **缓存写操作**：

public void put(String key, Object value) {
    Thread.ofVirtual().start(() -> {
        CacheNode node = consistentHashRing.getResponsibleNode(key);
        node.getCache().put(key, value);
        // 触发一致性协议操作
    }).join();
}

通过上述设计，可实现一个可扩展的分布式缓存系统，满足动态节点管理、数据一致性、高性能及低资源消耗的要求。