面试题答案
一键面试数据库架构设计
- 分层架构：采用多层架构，如将应用层、逻辑层和数据层分离。应用层负责与用户交互，逻辑层处理业务逻辑，数据层专注于数据存储和检索。这样的分层可提高系统的可维护性和扩展性。
- 微服务架构：将数据库相关功能拆分为多个微服务，每个微服务负责特定的数据子集或功能模块。例如，用户数据微服务、订单数据微服务等。这使得每个服务可以独立部署、扩展和维护，降低系统耦合度。
- 全局命名服务：在复杂网络拓扑下，为了便于各个节点定位数据库资源，构建一个全局命名服务（如使用Consul等工具）。它可以管理数据库节点的地址、服务名称等信息，方便各应用快速发现和连接到所需的数据库服务。
数据分布策略
- 哈希分区：根据数据的某个属性（如用户ID）计算哈希值，然后根据哈希值将数据均匀分配到不同的数据库节点上。这样能保证数据在各个节点上的均匀分布，提高并行处理能力。例如，在多数据中心环境下，可按哈希值将数据分配到不同数据中心的节点上。
- 范围分区：按照数据的某个范围（如时间范围、数值范围）进行分区。例如，对于时间序列数据，可按月份或年份将数据划分到不同节点。在混合云环境中，可将近期数据存储在性能较高的私有云节点，历史数据存储在公有云节点以降低成本。
- 基于地理位置分区：考虑到网络延迟，根据数据的使用地理位置进行分区。例如，将欧洲地区用户的数据存储在欧洲的数据中心节点，亚洲地区用户的数据存储在亚洲的数据中心节点，减少跨区域的数据传输延迟。
副本管理
- 同步复制：在部分关键数据上采用同步复制策略，确保主副本和从副本的数据一致性。例如，对于涉及资金交易的数据，主副本更新后，必须等待所有同步的从副本确认更新成功，才返回成功给客户端。这样可以保证数据完整性，但会增加写操作的延迟。
- 异步复制：对于一些对一致性要求稍低但对性能要求较高的数据，采用异步复制。主副本更新后，立即返回成功给客户端，同时将更新操作异步发送给从副本。从副本在后台进行数据更新，这种方式可以提高写性能，但可能存在短暂的数据不一致。
- 多副本放置策略：在多数据中心环境下，将副本分散放置在不同数据中心。例如，每个数据中心保存一份完整或部分副本，以防止某个数据中心出现故障导致数据不可用。同时，要考虑网络带宽和延迟，合理安排副本的位置，确保数据读取的高效性。
故障恢复机制
- 节点故障检测：通过心跳机制定期检测数据库节点的状态。每个节点定时向其他节点或监控服务发送心跳消息，如果在一定时间内未收到某个节点的心跳，则判定该节点故障。
- 自动故障转移：当检测到节点故障时，系统自动将故障节点的负载转移到其他正常节点。例如，使用分布式一致性算法（如Raft或Paxos）重新选举新的主节点（如果故障节点是主节点），并将数据的读写请求重新路由到新的主节点和正常的从节点。
- 数据恢复：利用备份和日志机制进行数据恢复。定期对数据库进行全量备份，并记录每次数据更新的日志。当节点故障恢复或新节点加入时，可通过恢复全量备份数据，并应用日志中的更新操作，使节点的数据恢复到故障前的状态。在网络分区情况下，要确保各个分区内的数据一致性，待网络恢复后，通过冲突检测和解决机制，合并不同分区的数据。