面试题答案
一键面试分布式系统
- 优化方式：
- 数据分片：将数据按照一定规则（如哈希、范围等）分布到多个数据库节点上，使单个节点的数据量减少。例如，按用户ID哈希，不同哈希值范围的数据存储在不同节点。
- 负载均衡：使用负载均衡器将查询请求均匀分配到各个数据库节点，避免单个节点压力过大。常见的负载均衡器有Nginx、HAProxy等。
- 作用：
- 减少单节点数据量：查询时扫描的数据量减少，从而加快查询速度。例如原本查询一张千万级表，分片后每张表可能只有百万级数据，查询效率大幅提升。
- 分散负载：防止单个节点因高并发查询而性能下降，提升系统整体的处理能力。
- 挑战：
- 数据一致性：在数据更新时，保证多个节点间数据的一致性较为复杂，如使用分布式事务会增加系统复杂度和性能开销。
- 跨节点查询：涉及多个节点数据的查询，需要额外的处理逻辑来整合结果，可能影响查询效率。
缓存机制
- 优化方式：
- 应用层缓存：在应用程序中使用缓存，如Memcached、Redis等，将经常查询且不常变化的数据缓存起来。例如，商品详情页的数据，在一段时间内不会频繁更新，可缓存起来。
- 查询结果缓存：将SQL查询结果直接缓存，下次相同查询直接从缓存获取结果，无需再次查询数据库。
- 作用：
- 减轻数据库压力：大量重复查询直接从缓存获取数据，减少对数据库的查询次数，降低数据库负载。
- 提高响应速度：缓存通常存储在内存中，读取速度极快，能快速返回查询结果，提升用户体验。
- 挑战：
- 缓存失效策略：需要合理设置缓存过期时间，过期时间过长可能导致数据不及时，过短则可能频繁穿透到数据库，增加数据库压力。
- 缓存一致性：当数据发生变化时，要及时更新缓存，否则会出现缓存与数据库数据不一致的情况。
读写分离
- 优化方式：
- 主从复制：通过MySQL的主从复制功能，将主库的数据同步到从库。主库负责写操作，从库负责读操作。例如，电商系统中订单写入主库，商品查询从从库获取数据。
- 读库负载均衡：在多个从库之间采用负载均衡策略，将读请求均匀分配到各个从库。
- 作用：
- 分担读压力：将读操作分散到多个从库，减轻主库的压力，使主库能更专注于写操作，提高写性能。
- 提升读性能：多个从库同时处理读请求，可提高整体读操作的并发处理能力，加快读查询响应速度。
- 挑战：
- 数据同步延迟：主从库之间的数据同步可能存在延迟，在同步延迟期间，读从库可能获取到旧数据。
- 主从复制故障：如果主库或从库出现故障，可能影响数据同步和读写操作，需要有相应的故障恢复和切换机制。