面试题：C# 中 MediatR 框架在分布式系统中的优化与扩展

Question

在分布式系统环境下，使用 C# 和 MediatR 框架时，会面临网络延迟、消息重复等问题。请阐述你会如何对 MediatR 框架进行优化，以适应分布式场景，提高系统的可靠性和性能。例如，如何处理消息的幂等性、如何进行有效的缓存策略设计等。要求详细说明技术方案和设计原则。

Answer 1

处理消息幂等性

1. 技术方案：
   • 唯一标识符（IDempotency Key）：在客户端生成一个唯一的标识符（如GUID），并将其包含在发送的消息中。在处理消息的服务端，使用数据库或分布式缓存（如Redis）来记录已处理消息的唯一标识符。当接收到消息时，首先检查该唯一标识符是否已存在于记录中。如果存在，则直接返回之前处理的结果，不再重复处理；如果不存在，则处理消息，并将唯一标识符记录下来。
   • 数据库约束：如果消息处理涉及到数据库操作，可以利用数据库的唯一约束来确保幂等性。例如，对于插入操作，可以在表中创建唯一索引，当重复插入相同数据时，数据库会抛出异常，应用程序捕获异常并返回已处理的状态。
2. 设计原则：
   • 客户端生成唯一标识：确保唯一标识符在整个系统中的唯一性，且由客户端生成可以避免服务端生成可能带来的性能瓶颈。
   • 服务端记录与验证：服务端需要可靠地记录已处理的消息标识，以便快速验证重复消息。记录的存储应具有高可用性和高性能，如使用分布式缓存或数据库。

缓存策略设计

1. 技术方案：
   • 基于MediatR管道的缓存：利用MediatR的管道功能，在请求处理管道中添加缓存逻辑。例如，在请求处理之前，检查缓存中是否存在相应的结果。如果存在，则直接返回缓存结果；如果不存在，则继续处理请求，并在处理完成后将结果存入缓存。
   • 缓存更新策略：对于写操作（如命令处理），在操作完成后，及时更新或删除相关的缓存数据，以确保缓存数据的一致性。对于读操作（如查询处理），可以根据数据的变化频率设置不同的缓存过期时间。
   • 分布式缓存：使用分布式缓存（如Redis）来共享缓存数据，确保不同节点之间缓存的一致性。
2. 设计原则：
   • 区分读写操作：读操作可以充分利用缓存来提高性能，而写操作需要谨慎处理缓存更新，以保证数据一致性。
   • 缓存粒度：合理设计缓存的粒度，既不能过于细粒度导致缓存管理成本过高，也不能过于粗粒度而影响缓存命中率。
   • 失效策略：设置合适的缓存失效策略，如基于时间的过期策略、基于事件的失效策略（如数据更新事件）等，以确保缓存数据的及时性。

应对网络延迟

1. 技术方案：
   • 异步处理：将消息处理设计为异步操作，利用C#的async和await关键字，允许在等待网络响应时释放线程资源，提高系统的并发处理能力。
   • 超时设置：为网络请求和操作设置合理的超时时间，避免因长时间等待无响应的网络请求而阻塞系统。当超时发生时，根据业务需求进行相应的处理，如重试、记录日志等。
   • 重试机制：设计重试逻辑，当网络请求失败（如超时、连接中断等）时，按照一定的策略（如固定间隔重试、指数退避重试）进行重试。
2. 设计原则：
   • 资源合理利用：异步处理和超时设置旨在合理利用系统资源，避免资源浪费和系统阻塞。
   • 可靠重试：重试机制需要有一定的策略，既要确保能够成功处理失败的请求，又要避免无限重试导致的性能问题。同时，重试次数和间隔应可配置，以适应不同的网络环境和业务需求。