面试题答案
一键面试1. 整体架构设计
- 数据存储：使用分布式数据库（如Redis、Zookeeper等）来存储任务元数据、任务状态等信息。Redis适合快速读写，Zookeeper则在一致性方面表现出色，可用于协调任务分配等操作。
- 节点通信：采用消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）进行节点间的通信。消息队列可以实现异步解耦，提高系统的稳定性和可扩展性。
2. 处理节点故障
- 心跳检测：每个节点定期向分布式数据库（如Redis）发送心跳消息，表明自己处于活跃状态。例如，使用Redis的SET操作来记录节点的最新心跳时间。
- 故障检测：设置一个定时任务，定期检查各节点的心跳时间。如果某个节点在一定时间内没有更新心跳，判定该节点故障。例如，在C#中可以使用Quartz.NET调度一个方法，查询Redis中各节点的心跳时间戳。
- 任务迁移：当检测到节点故障后，将该节点上正在执行的任务重新分配到其他健康节点。可以从分布式数据库中获取故障节点上的任务列表，然后通过消息队列发送任务分配消息到其他节点。
3. 处理任务冲突
- 任务锁：利用分布式锁（如Redis的SETNX命令实现的锁），在任务执行前获取锁。只有获取到锁的节点才能执行任务，确保同一任务在多个节点上不会同时执行。例如，在C#中可以封装一个获取Redis分布式锁的方法，在任务执行逻辑前调用。
- 唯一标识：为每个任务分配唯一标识，当任务调度时，通过标识检查任务是否正在执行。如果正在执行，则跳过此次调度。可以将任务唯一标识存储在分布式数据库中，结合分布式锁来实现。
4. 动态任务分配
- 任务注册：将任务的定义（如任务类型、执行周期等）存储在分布式数据库中。当新任务添加时，更新数据库。
- 任务监听：每个节点启动一个监听器，监听分布式数据库中任务分配相关的变化（如新增任务、任务状态变更等）。可以使用Redis的发布/订阅功能，当任务数据变化时，发布消息，各节点订阅该消息。
- 任务分配算法：采用合适的算法（如轮询、基于负载的分配等）将任务分配到各个节点。例如，基于负载的分配算法，可以根据节点当前的任务数量、CPU使用率等指标来决定任务分配。在C#中可以编写一个任务分配算法类，根据节点状态数据进行任务分配决策。
5. 负载均衡
- 负载监控：每个节点定期收集自身的负载信息（如CPU使用率、内存使用率、任务队列长度等），并将这些信息存储到分布式数据库中。
- 负载均衡算法：结合动态任务分配算法，优先将任务分配到负载较低的节点。例如，加权轮询算法，根据节点的负载情况为每个节点设置不同的权重，负载越低权重越高，任务分配时按照权重进行轮询。
- 动态调整：随着节点负载的变化，动态调整任务分配策略。例如，当某个节点负载过高时，减少分配到该节点的任务数量，将任务分配到其他负载较低的节点。