面试题答案
一键面试负载不均衡
- 可能出现的情况：部分数据分区负载过高，如CPU使用率接近100%、内存占用达到上限，处理请求速度缓慢甚至出现请求积压；而其他分区负载过低，资源大量闲置。例如，电商系统中，某个热门商品的订单数据集中在某几个分区处理，导致这些分区压力巨大，而其他商品订单所在分区却很空闲。
- 触发调整原因：为了充分利用系统资源，提高整体性能。若负载不均衡持续存在，高负载分区可能会出现服务不可用的情况，影响整个分布式系统的可用性。通过动态调整数据分区，将高负载分区的部分数据转移到低负载分区，可实现负载均衡。
数据量变化
- 可能出现的情况：随着业务发展，某些数据分区的数据量快速增长，超出了该分区的存储容量或处理能力。例如，社交平台上某个热门话题相关的数据量在短时间内急剧增加，原分区难以承载。
- 触发调整原因：避免因数据量过大导致数据丢失、读写性能下降等问题。通过动态调整，将部分数据迁移到其他分区，或对分区进行拆分，以适应数据量的变化，保证系统的正常运行。
硬件故障
- 可能出现的情况：承载某个数据分区的硬件设备（如服务器）发生故障，导致该分区的数据无法正常访问和处理。例如，硬盘损坏使得存储在该硬盘上的数据分区不可用。
- 触发调整原因：为了保证数据的可用性和系统的容错性。当硬件故障导致某个分区不可用时，需要将该分区的数据迁移到其他正常的硬件设备上，重新构建数据分区，确保系统能够继续稳定运行。
业务逻辑变化
- 可能出现的情况：业务规则或应用需求发生改变，原有的数据分区策略不再适用。例如，原本按地域划分的数据分区，由于业务拓展，需要改为按用户类型进行分区，以更好地满足新的业务逻辑。
- 触发调整原因：为了使数据分区与新的业务逻辑相匹配，提高系统的运行效率和数据处理能力。如果不进行动态调整，可能会导致数据处理混乱，无法满足业务需求。