面试题答案
一键面试存储方式优化
- 技术选型：
- Redis：因其高性能、支持分布式、丰富的数据结构等特点，非常适合存储会话数据。它能快速读写，满足高并发场景下对会话数据的频繁访问需求。
- Memcached：也是一种高性能的分布式缓存系统，在纯内存存储和简单数据结构读写方面表现出色。不过相比Redis，它的数据结构相对单一。
- 实现思路：
- 使用Spring Data Redis集成Redis。配置Redis连接工厂、RedisTemplate等，将会话数据以键值对形式存储在Redis中。例如，以会话ID为键，会话对象为值进行存储。可以通过自定义序列化器，将复杂的会话对象序列化为字节数组存储，在读取时反序列化还原。对于Memcached，同样通过相应的Java客户端库，如Spymemcached，进行连接和数据操作，将会话数据以简单键值对形式存储。
缓存策略优化
- 技术选型：
- Guava Cache：适用于本地缓存，在单个微服务实例内缓存经常访问的会话数据，减少对分布式存储的访问压力。它提供了强大的缓存过期策略、缓存加载等功能。
- EHCache：也是常用的Java本地缓存框架，支持多种缓存过期策略和缓存持久化机制。
- 实现思路：
- 以Guava Cache为例，在微服务中创建Guava Cache实例，设置合适的缓存过期时间、最大缓存容量等参数。在获取会话数据时，先从本地Guava Cache中查找，如果不存在再从分布式存储（如Redis）中获取，并将获取到的数据放入本地缓存。例如：
LoadingCache<String, Session> cache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build(new CacheLoader<String, Session>() {
@Override
public Session load(String key) throws Exception {
// 从Redis等分布式存储获取会话数据
return sessionRepository.getSession(key);
}
});
对于EHCache，同样需要在微服务中配置EHCache的XML文件，定义缓存策略，然后通过Java代码操作缓存。
负载均衡优化
- 技术选型：
- Ribbon：是Spring Cloud Netflix中的客户端负载均衡器，与Spring Cloud集成良好，可在客户端实现对服务实例的负载均衡。它提供了多种负载均衡算法，如轮询、随机等。
- Nginx：作为高性能的反向代理服务器和负载均衡器，可在服务端进行负载均衡。它能处理大量并发请求，通过IP Hash、加权轮询等算法将请求分配到不同的微服务实例。
- 实现思路：
- 使用Ribbon时，在Spring Cloud项目的配置文件中配置Ribbon的负载均衡策略，如在
application.yml中：
- 使用Ribbon时，在Spring Cloud项目的配置文件中配置Ribbon的负载均衡策略，如在
service-name:
ribbon:
NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule
这样在服务调用时，Ribbon会按照随机策略选择一个微服务实例。
- 使用Nginx进行负载均衡，在Nginx的配置文件中定义上游服务器组，即微服务实例的地址列表，然后通过合适的负载均衡算法将请求转发到这些实例。例如：
upstream session - service {
server 192.168.1.10:8080 weight = 2;
server 192.168.1.11:8080;
ip_hash;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://session - service;
}
}
其他优化方面
- 会话数据精简：
- 技术选型：无特定技术，更多是业务梳理。
- 实现思路：梳理会话中不必要的数据，减少会话对象的大小。这可以降低存储和传输成本，提高性能。例如，一些临时的、非关键的数据可以不存储在会话中，而是在需要时重新计算或获取。
- 异步处理：
- 技术选型：Spring异步处理框架，如
@Async注解配合线程池。 - 实现思路：对于一些不影响即时响应的会话操作，如会话数据的持久化更新等，可以使用异步处理。通过在方法上添加
@Async注解，并配置合适的线程池，将这些操作放入异步线程执行，避免阻塞主线程，提高系统的并发处理能力。
- 技术选型：Spring异步处理框架，如