面试题：CouchDB多主复制负载均衡的故障处理与恢复

Question

假设在CouchDB多主复制负载均衡环境中，某个节点出现故障。请详细描述故障检测机制、故障对负载均衡的影响，以及如何设计有效的故障恢复策略，确保数据一致性和系统的高可用性。

Answer 1

故障检测机制

1. 心跳检测：
   • 节点间定时发送心跳消息（例如每几秒一次）。正常节点在规定时间内若未收到特定故障节点的心跳，就可初步判定该节点可能出现故障。
   • 可以采用UDP协议发送心跳包，因为UDP开销小，适合这种简单的存活探测。
2. 请求响应检测：
   • 其他节点向故障节点发送简单的请求（如获取版本信息等轻量级请求），若多次请求（设定次数，如3次）都无响应，则确认该节点故障。
   • 利用CouchDB自身的HTTP API来实现这种请求检测，通过检查HTTP响应状态码判断是否成功。
3. 集群状态检查：
   • 每个节点维护集群状态信息，包括各节点健康状态、复制进度等。若某个节点长时间未更新其在集群状态中的信息，也可作为故障判断依据。
   • 定期（如每分钟）对比各节点保存的集群状态，不一致时进一步排查故障节点。

故障对负载均衡的影响

1. 请求分配异常：
   • 原本分配到故障节点的请求会失败，若负载均衡器未及时感知故障，仍向故障节点发送请求，会导致请求积压，影响系统整体响应时间。
   • 例如，客户端持续尝试连接故障节点，占用网络资源，同时负载均衡器等待故障节点响应，无法及时将请求分配到其他正常节点。
2. 数据复制中断：
   • 多主复制依赖所有节点正常工作来同步数据。故障节点无法参与复制，会导致数据在该节点与其他节点间的差异不断扩大。
   • 比如，新数据在其他正常节点间同步，但故障节点的数据一直处于旧状态，破坏了数据一致性。
3. 负载不均衡：
   • 故障节点不再承担负载，所有请求集中到其他正常节点，可能导致部分节点过载，而部分节点负载不足。
   • 例如，原本均匀分配负载的集群，故障节点的负载转移到临近节点，使临近节点CPU、内存使用率飙升，影响其处理能力。

故障恢复策略

1. 节点重启：
   • 尝试重启故障节点，若硬件故障不严重，重启可能恢复节点正常工作。重启后，节点重新加入集群，开始同步数据。
   • 可以通过自动化脚本（如Shell脚本）在检测到故障时触发重启操作，并监控重启过程是否成功。
2. 数据同步：
   • 故障节点重启后，从其他正常节点拉取数据，进行全量或增量同步，确保数据一致性。
   • 利用CouchDB的内置复制功能，根据故障节点当前的数据版本，选择合适的同步策略。若版本差距小，采用增量同步；若差距大，进行全量同步。
3. 负载均衡调整：
   • 负载均衡器实时更新节点状态，将故障节点从可用节点列表中移除，不再向其发送请求。
   • 重新分配负载，按照一定算法（如轮询、加权轮询、最少连接数等）将原本分配给故障节点的请求合理分配到其他正常节点。
4. 备用节点切换：
   • 预先设置备用节点，当检测到故障节点时，迅速将备用节点激活，代替故障节点工作。
   • 备用节点平时处于热备状态，与其他正常节点保持数据同步，激活后可无缝接管故障节点的负载。
5. 多副本策略：
   • 增加数据副本数量，如将原本的双副本改为三副本。这样在单个节点故障时，仍有足够副本保证数据可用性和一致性。
   • 同时调整复制策略，确保副本间的数据同步及时准确，减少因节点故障导致的数据差异。