面试题：Go中在复杂分布式网络请求场景下优化context上下文携带

Question

在一个涉及多个微服务调用的复杂分布式系统中，每个微服务间通过网络请求通信，并且都使用context来管理上下文携带。由于请求链路长，数据量较大，存在性能瓶颈。请阐述如何优化context上下文携带以提高整体系统性能，包括但不限于减少数据冗余、优化传递方式等，同时用伪代码展示关键优化点。

Answer 1

1. 减少数据冗余

• 分析不必要数据：仔细梳理每个微服务在处理请求时真正需要的数据，只在 context 中携带这些关键数据。例如，如果某些微服务只需要用户 ID 进行权限验证，就无需携带整个用户信息对象。
• 按需加载：对于一些非关键且占用空间较大的数据，可以采用按需加载的策略。即在需要使用这些数据的微服务中，通过额外的调用获取，而不是在整个请求链路中一直携带。

2. 优化传递方式

• 序列化优化：选择高效的序列化和反序列化方式。例如，使用 Protocol Buffers 代替 JSON。Protocol Buffers 具有更小的空间占用和更快的编解码速度。
• 压缩：在传递 context 数据前进行压缩，尤其是当数据量较大时。可以使用 gzip 等压缩算法。

3. 伪代码示例

以下以 Go 语言为例，展示关键优化点。假设使用 Protocol Buffers 定义 context 数据结构，并使用 gzip 进行压缩。

定义 Protocol Buffers 数据结构

syntax = "proto3";

message ContextData {
  string user_id = 1;
  string important_info = 2;
  // 其他必要字段
}

压缩与传递

package main

import (
  "bytes"
  "compress/gzip"
  "fmt"
  "google.golang.org/protobuf/proto"
)

func main() {
  // 初始化 context 数据
  data := &ContextData{
    UserId: "12345",
    ImportantInfo: "Some important data",
  }

  // 序列化数据
  serializedData, err := proto.Marshal(data)
  if err != nil {
    fmt.Println("Marshal error:", err)
    return
  }

  // 压缩数据
  var buf bytes.Buffer
  gzipWriter := gzip.NewWriter(&buf)
  _, err = gzipWriter.Write(serializedData)
  if err != nil {
    fmt.Println("Gzip write error:", err)
    return
  }
  err = gzipWriter.Close()
  if err != nil {
    fmt.Println("Gzip close error:", err)
    return
  }

  compressedData := buf.Bytes()

  // 模拟在微服务间传递压缩后的数据
  // 接收方解压缩并反序列化
  gzipReader, err := gzip.NewReader(bytes.NewReader(compressedData))
  if err != nil {
    fmt.Println("Gzip read error:", err)
    return
  }
  var decompressedData bytes.Buffer
  _, err = decompressedData.ReadFrom(gzipReader)
  if err != nil {
    fmt.Println("Decompress error:", err)
    return
  }
  err = gzipReader.Close()
  if err != nil {
    fmt.Println("Gzip reader close error:", err)
    return
  }

  var decodedData ContextData
  err = proto.Unmarshal(decompressedData.Bytes(), &decodedData)
  if err != nil {
    fmt.Println("Unmarshal error:", err)
    return
  }

  fmt.Println("Decoded data:", decodedData)
}

4. 其他优化思路

• 缓存：对于一些不变的 context 数据，可以在微服务本地进行缓存，避免每次都从上游微服务获取。
• 异步处理：如果某些 context 数据的获取是可以异步进行的，将其异步化，减少主请求链路的等待时间。