面试题答案
一键面试1. 负载均衡策略优化
- 动态权重分配：根据节点的硬件配置（如CPU核心数、内存大小、磁盘I/O性能）为每个节点动态分配负载权重。例如，配置高的节点分配较高权重，在集群扩展时，新加入的节点也能根据其性能动态融入负载均衡体系。
- 基于负载的路由：实时监控节点的负载情况，如提交日志写入队列长度、磁盘I/O利用率等。将新的写入请求路由到负载较低的节点，避免热点节点出现。可以采用一致性哈希算法的变体，在集群规模变化时能更平滑地重新分配负载。
2. 分布式日志结构优化
- 分层日志存储：引入分层的提交日志存储结构。在内存中维护一个高速缓存层（如使用堆外内存实现的队列），用于暂存写入的日志数据。当缓存达到一定阈值或超时，将批量数据写入到磁盘上的持久化日志文件。在集群扩展时，内存缓存层可以根据节点数量和负载动态调整大小。
- 日志分段与合并：将提交日志按时间或大小进行分段存储。当集群规模变大，日志量增多时，定期合并小的日志段，减少磁盘I/O开销。可以采用基于LSM树（Log - Structured Merge - Tree）的思想，在合并过程中对数据进行排序和去重，提高读取效率。
3. 异步与并行处理
- 异步写入机制：采用异步I/O操作，将提交日志写入磁盘的操作放到独立的线程池或异步任务队列中执行。这样，应用程序的写入请求可以快速返回，提高整体写入吞吐量。在集群扩展时，根据节点数量动态调整异步任务队列的大小和线程池的线程数。
- 并行写入优化：对于多磁盘的节点，将提交日志并行写入不同的磁盘设备，充分利用磁盘的并行I/O能力。可以通过将日志按一定规则（如按分区、按时间等）进行划分，分别写入不同磁盘。在集群扩展时，考虑新节点的磁盘配置，合理分配并行写入任务。
4. 自适应缓存策略
- 读写缓存分离：设置独立的读缓存和写缓存。写缓存用于加速提交日志的写入操作，读缓存用于加速日志的读取操作（如在故障恢复时）。在集群规模扩展时，根据读写负载的变化动态调整读缓存和写缓存的大小。
- 缓存淘汰策略优化：采用自适应的缓存淘汰策略，如基于LRU（最近最少使用）算法的变体。在集群负载变化时，能根据数据的访问频率和热度，动态调整缓存中的数据，确保缓存始终保留最常用的日志数据。
5. 监控与动态调整
- 实时性能监控：构建完善的监控系统，实时收集节点的各项性能指标，如写入延迟、吞吐量、磁盘使用率等。在集群规模扩展过程中，通过监控数据及时发现性能瓶颈。
- 自动调整机制：基于监控数据，设计自动调整机制。例如，当发现某个节点负载过高时，自动将部分写入任务迁移到其他节点；当集群整体写入性能下降时，自动调整缓存大小、线程池参数等配置，以适应集群规模的变化。