面试题答案
一键面试1. 相关技术、算法或策略
- 日志记录与回放
- 技术原理：每个节点在执行批处理操作时，记录详细的操作日志，包括操作类型、数据对象、时间等信息。如果某个节点出现错误，其他节点可以根据日志进行回放操作，确保数据一致性。例如，HBase 的 WAL（Write - Ahead Log）机制，它会在数据写入 MemStore 之前先写入 WAL，当 RegionServer 故障恢复时，可以通过重放 WAL 来恢复数据。
- 应用场景：适用于对数据一致性要求极高的场景，比如金融交易数据处理。
- 分布式事务
- 技术原理：使用两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）协议。2PC 中，协调者先向所有参与者发送准备消息，参与者回复是否准备好，若都准备好则协调者发送提交消息，否则发送回滚消息。3PC 在 2PC 基础上增加了预提交阶段，减少单点故障导致的数据不一致问题。例如，在使用 Zookeeper 作为协调者实现分布式事务时，可以利用 Zookeeper 的一致性协议来辅助完成事务的协调。
- 应用场景：适用于涉及多个节点数据更新且要求强一致性的业务场景，如电商库存与订单的同步处理。
- 错误检测与重试
- 技术原理：节点定期检测自身及其他节点的状态，若发现错误，根据错误类型进行重试。例如，网络短暂故障导致的数据传输失败，可以设置一定次数的重试。同时，可以采用指数退避算法，随着重试次数增加，延长重试间隔时间，避免大量节点同时重试造成网络拥塞。
- 应用场景：适用于错误多为临时性、可恢复的场景，如网络波动频繁但不严重的环境。
- 数据版本控制
- 技术原理：为数据对象引入版本号，每次对数据的修改都更新版本号。当节点处理数据时，先检查版本号，若版本号不一致则根据业务逻辑决定是放弃操作、合并数据还是重新获取最新数据。例如，在 HBase 中，数据的每个单元格都有时间戳作为版本标识，可以利用这个特性实现数据版本控制。
- 应用场景：适用于对数据实时性要求不是极高，但允许一定程度的数据最终一致性的场景，如社交媒体数据的更新。
2. 根据集群规模和业务需求选择与调整
- 小规模集群且业务对一致性要求极高
- 选择：优先考虑分布式事务（如 2PC 或 3PC）和日志记录与回放相结合的方式。分布式事务保证强一致性，日志记录与回放用于故障恢复。
- 调整：由于集群规模小，协调者的压力相对较小，2PC 可以较好地工作。同时，日志记录的存储和管理相对简单，可以详细记录操作日志。
- 大规模集群且业务对实时性要求高但允许最终一致性
- 选择：数据版本控制和错误检测与重试策略更为合适。数据版本控制可以在一定程度上保证数据一致性，错误检测与重试可以应对临时性错误，且不会因为强一致性协议导致性能瓶颈。
- 调整：在大规模集群中，为了降低版本控制的开销，可以采用分层版本控制策略，对不同级别的数据设置不同的版本更新频率。对于错误检测，可以采用分布式的检测机制，减轻单个节点的检测负担。
- 业务对数据准确性要求高但对响应时间有一定容忍度
- 选择：日志记录与回放以及分布式事务都可考虑，根据具体业务特点决定是否需要强一致性。若业务允许一定延迟，日志记录与回放结合错误检测与重试也能满足需求。
- 调整：可以根据业务允许的延迟时间，调整日志记录的同步频率和重试策略中的重试间隔时间，平衡数据一致性和系统性能。