面试题答案
一键面试数据一致性策略
- 使用分布式共识算法：如 Raft 或 Paxos 算法，确保集群中各个节点的数据达成一致。以 Raft 为例，通过选举领导者，领导者负责接收客户端的配置更新请求，并将更新日志复制到其他节点，只有大多数节点确认后，该更新才会被提交，从而保证数据在集群范围内的一致性。
- 数据版本控制：为每个配置项添加版本号。每次配置更新时，版本号递增。客户端在获取配置时，不仅获取配置内容，还获取版本号。当客户端再次获取配置时，将当前版本号与服务器返回的版本号进行对比，如果版本号不一致，则说明配置已更新，客户端重新获取最新配置，以此保证客户端与服务端配置数据的一致性。
高可用性策略
- 多节点部署：采用集群部署方式，配置中心由多个节点组成。通过负载均衡器（如 Nginx）将客户端请求均匀分配到各个节点上，避免单个节点因负载过高而出现性能瓶颈或故障。即使某个节点发生故障，负载均衡器会自动将请求转发到其他正常节点，确保服务不中断。
- 节点健康检查：定期对配置中心的各个节点进行健康检查。例如，可以使用心跳机制，节点定时向其他节点发送心跳消息。如果某个节点在规定时间内没有收到其他节点的心跳响应，则认为该节点可能出现故障，集群自动将其从可用节点列表中移除，并重新调整负载均衡策略，保证整个配置中心的可用性。
故障恢复策略
- 数据备份与恢复：定期对配置中心的数据进行备份，可以采用全量备份和增量备份相结合的方式。例如，每天进行一次全量备份，每小时进行一次增量备份。当某个节点发生故障导致数据丢失时，可以从最近的备份中恢复数据。同时，在恢复数据后，通过分布式共识算法将恢复的数据同步到其他节点，确保整个集群的数据一致性。
- 自动故障转移：当检测到某个节点故障时，配置中心应具备自动故障转移机制。以 Raft 算法为例，如果领导者节点发生故障，集群中的其他节点会重新选举产生新的领导者，新领导者接管集群的管理工作，继续处理客户端的配置更新和查询请求，从而实现故障自动恢复，保证服务的连续性。