面试题：微服务架构下复杂业务场景中轮询算法优化与系统稳定性保障

Question

在一个包含多种业务类型且流量波动较大的微服务架构复杂业务场景中，已采用轮询算法进行负载均衡，但出现了服务响应延迟和部分实例过载问题。请设计一套综合优化方案，不仅要提升轮询算法的负载均衡效果，还要保障整个系统的稳定性，并说明方案中各项措施对系统性能和稳定性的影响。

Answer 1

优化方案

1. 改进负载均衡算法
   • 引入加权轮询算法：根据每个微服务实例的性能指标（如CPU使用率、内存使用率、网络带宽等）为其分配权重。性能好的实例权重高，被分配请求的概率更大。例如，一个实例的CPU使用率长期保持在30%，另一个实例CPU使用率长期在70%，则前一个实例权重可设为7，后一个设为3。这样能更合理地分配负载，减少性能好的实例因请求分配不均导致的过载。
   • 结合动态权重调整：定期（如每隔1分钟）重新评估实例的性能指标，动态调整权重。如果某个实例因业务突发导致CPU使用率急剧上升，权重应相应降低，避免过多请求继续分配到该实例。
2. 服务限流
   • 采用令牌桶算法：为每个微服务设置一个令牌桶，以固定速率生成令牌。例如，每秒生成100个令牌，每个请求需要消耗1个令牌。当令牌桶中没有令牌时，新的请求将被限流。这样可以防止瞬间大量请求涌入某个实例，导致服务响应延迟甚至崩溃。
   • 区分业务类型限流：对于不同业务类型设置不同的令牌桶参数。例如，重要且对响应时间敏感的业务，令牌桶生成速率可设高一些，以保证该业务的服务质量；而一些非关键业务，令牌桶生成速率可设低一些，以保障整体系统资源优先满足关键业务。
3. 服务熔断与降级
   • 设置熔断机制：以调用失败率作为熔断依据。当某个微服务实例的调用失败率超过一定阈值（如50%），在一段时间（如10分钟）内熔断该实例，不再向其发送请求，直接返回一个默认的降级响应。这能避免因单个实例故障导致整个系统级联故障，保障系统的稳定性。
   • 实施服务降级：当系统整体负载过高时，对一些非核心业务进行降级处理。例如，将一些数据实时性要求不高的业务（如非实时统计报表生成）的服务暂时关闭或降低处理精度，释放系统资源以保障核心业务的正常运行。
4. 实例动态伸缩
   • 基于监控指标自动伸缩：监控CPU使用率、内存使用率、请求队列长度等指标。当某个实例的CPU使用率连续10分钟超过80%，且请求队列长度持续增长，自动增加一个新的实例来分担负载；当CPU使用率连续10分钟低于30%，且请求队列长度为0，自动减少一个实例以节省资源。

对系统性能和稳定性的影响

1. 改进负载均衡算法
   • 性能影响：加权轮询算法结合动态权重调整能更合理地分配请求，使性能好的实例处理更多请求，提高整体系统的处理能力，减少响应延迟。
   • 稳定性影响：避免性能好的实例因请求分配不均而过载，降低单个实例故障风险，从而增强系统稳定性。
2. 服务限流
   • 性能影响：令牌桶算法限制了请求速率，在高峰时段可能会丢弃部分请求，但能确保实例处理能力在可控范围内，不会因请求过多导致性能急剧下降，保障系统在高负载下仍能正常处理部分请求。
   • 稳定性影响：防止瞬间大量请求压垮实例，避免因实例崩溃导致的级联故障，提升系统稳定性。
3. 服务熔断与降级
   • 性能影响：熔断机制短期内会减少对故障实例的请求，可能会使业务请求处理量暂时降低，但避免了无效请求消耗资源，使系统能集中资源处理正常请求；服务降级牺牲了部分非核心业务性能，确保核心业务的性能不受影响。
   • 稳定性影响：熔断机制防止故障扩散，服务降级在系统过载时保障核心业务的稳定运行，大大提高了系统的稳定性。
4. 实例动态伸缩
   • 性能影响：在负载高峰时及时增加实例，提升系统整体处理能力，降低响应延迟；在负载低谷时减少实例，避免资源浪费，提升资源利用率，间接提高系统性能。
   • 稳定性影响：根据负载动态调整实例数量，使系统能更好地适应流量波动，减少因实例不足或过多导致的性能问题和不稳定因素，增强系统稳定性。