面试题答案
一键面试1. 数据一致性策略
- 分布式共识算法：采用如 Raft 或 Paxos 算法。以 Raft 为例，在每个数据中心选举出一个 leader。leader 负责接收和处理任务请求，将任务日志复制到其他节点（follower）。通过多数派投票机制，确保任务日志在多个节点上的一致性。例如，假设有 5 个节点，至少 3 个节点确认任务日志已复制，leader 才会将该任务标记为已提交，从而保证不同数据中心的节点看到一致的任务状态。
- 版本控制：为每个任务分配一个版本号。当任务状态发生变化时，版本号递增。节点在处理任务时，先比较本地任务版本号与最新版本号。如果不一致，说明任务状态已更新，需要重新获取最新任务信息。这可以有效避免处理过时的任务数据，确保数据一致性。
2. 任务调度延迟处理策略
- 分级调度：将任务分为不同级别，如紧急任务、高优先级任务、普通任务等。在每个数据中心设置一个任务调度器，优先处理高优先级和紧急任务。例如，涉及到数据恢复或关键业务数据更新的任务可设为紧急任务，优先调度执行。
- 预测性调度：收集网络状况、节点负载等历史数据，利用机器学习算法（如时间序列分析、回归模型等）预测未来的网络延迟和节点负载情况。根据预测结果，提前调整任务调度策略，将任务分配到预计网络状况好、负载低的节点上执行，以减少任务调度延迟。
3. 数据同步机制
- 基于日志的同步：每个节点记录任务处理日志，包含任务的详细信息、处理步骤和结果。数据中心之间通过同步日志来保持任务状态一致。例如，使用 Elasticsearch 的内置日志机制，节点将任务日志写入日志文件，定期将日志文件同步到其他数据中心的节点。接收方节点根据日志内容更新本地任务状态。
- 双向同步：考虑到不同数据中心可能同时产生任务变化，采用双向同步机制。当一个数据中心的任务状态发生变化时，将变化信息发送到其他数据中心。同时，每个数据中心定期检查与其他数据中心的任务状态差异，主动发起同步请求，确保各个数据中心的任务状态最终一致。
4. 任务查看策略
- 全局任务视图：在每个数据中心设置一个元数据节点，存储全局任务的索引信息。该索引记录每个任务所在的数据中心、节点以及当前状态。当查询等待执行的任务时，先从本地元数据节点获取任务索引，快速定位任务位置，然后从相应节点获取任务详细信息。这样可以避免在整个集群中盲目搜索任务，提高查询效率。
- 缓存机制：在查询任务时，使用缓存存储最近查询的任务信息。如果再次查询相同任务，直接从缓存中获取，减少查询时间。可以采用如 Redis 这样的分布式缓存，设置合理的缓存过期时间，确保缓存数据的时效性。当任务状态发生变化时，及时更新缓存中的任务信息。