面试题答案
一键面试架构设计
- 多节点集群架构
- 实现方式：部署多个配置中心节点，组成集群。常见的如使用分布式一致性协议（如 Raft、Paxos）来保证数据一致性和选举 leader 节点。当 leader 节点出现故障时，集群可选举新的 leader 继续提供服务。
- 优点：提高了可用性，单个节点故障不影响整体服务；通过负载均衡可提升性能，多个节点共同分担请求压力。
- 缺点：增加了系统复杂度，需要处理节点间的一致性同步、选举等问题；可能存在脑裂等异常情况，虽可通过一些机制避免，但仍需额外关注。
- 分层架构
- 实现方式：分为接入层、逻辑层和存储层。接入层负责接收客户端请求，进行初步的流量控制和负载均衡；逻辑层处理配置相关的业务逻辑；存储层负责数据的持久化。
- 优点：各层职责清晰，便于维护和扩展；接入层的负载均衡可提升性能，逻辑层和存储层可根据需求独立进行优化和扩展。
- 缺点：增加了系统的层次，可能导致请求处理延迟略有增加；层与层之间的交互需要良好的接口设计，否则可能影响整体性能。
- 缓存机制
- 实现方式：在配置中心节点内或前端设置缓存，如使用 Redis 等缓存中间件。客户端请求配置时，先从缓存获取，若缓存未命中再从持久化存储中读取，并将结果更新到缓存。
- 优点：大大提高了响应速度，减轻了后端存储的压力；对于频繁读取且不常变更的配置数据效果显著。
- 缺点：缓存一致性维护较复杂，当配置数据更新时，需要及时更新缓存，否则可能导致客户端获取到旧数据；缓存可能出现穿透、雪崩等问题，需要采取相应的防范措施。
数据存储
- 分布式数据库
- 实现方式：使用分布式数据库如 Cassandra、HBase 等。这些数据库具有高扩展性和容错性，数据分布在多个节点上，通过复制因子保证数据的可靠性。
- 优点：可扩展性强，能轻松应对大规模数据存储需求；高可用性，部分节点故障不影响数据的读写；数据的读写性能较好，尤其适合读写密集型场景。
- 缺点：数据模型相对复杂，学习成本较高；分布式事务处理较为困难，对于强一致性要求高的场景支持不够友好。
- 关系型数据库主从复制
- 实现方式：采用主从架构，主库负责写操作，从库复制主库的数据并负责读操作。通过主从复制机制保证数据一致性。
- 优点：数据一致性有较好保障，基于成熟的关系型数据库技术，开发和维护成本相对较低；读性能可通过增加从库进行扩展。
- 缺点：写性能受限于主库，在高并发写场景下可能成为瓶颈；主库故障时，需要进行主从切换，可能存在短暂的数据不一致和服务中断。
- 持久化与备份
- 实现方式：对配置数据进行定期持久化到磁盘，并进行多副本备份。可采用异地多活的数据中心架构，将备份数据存储在不同地理位置的数据中心。
- 优点：提高了数据的可靠性，即使某个数据中心出现故障，也能从其他备份恢复数据；保证了配置数据的持久性，避免因内存故障等原因导致数据丢失。
- 缺点：增加了存储成本和数据同步的复杂性；备份恢复过程可能需要一定时间，在恢复期间可能影响配置中心的正常使用。
通信协议
- HTTP/HTTPS
- 实现方式：作为广泛使用的应用层协议，客户端通过 HTTP/HTTPS 协议与配置中心进行通信。支持 RESTful 风格的 API，便于开发和集成。
- 优点：通用性强，几乎所有编程语言和平台都支持；协议简单，易于理解和调试；HTTPS 提供了安全的通信通道，保障数据传输的安全性。
- 缺点：相对其他二进制协议，HTTP 协议头部开销较大，在高并发、低带宽场景下可能影响性能；连接建立和关闭的开销相对较大，对于短连接场景不太友好。
- gRPC
- 实现方式：基于 HTTP/2 协议，采用二进制序列化格式。定义好服务接口和消息结构，通过代码生成工具生成客户端和服务端代码。
- 优点：性能高，二进制序列化格式相比 JSON、XML 等文本格式，数据体积更小，传输速度更快；支持双向流、服务端推送等功能，适合实时性要求高的场景；基于 HTTP/2 协议，多路复用等特性提高了连接的利用率。
- 缺点：学习成本较高，需要熟悉其 IDL（接口定义语言）和相关工具；由于采用二进制格式，调试相对困难；对老系统的兼容性可能较差，需要进行一定的改造。
- MQTT
- 实现方式：基于发布 - 订阅模式的轻量级消息协议。配置中心作为发布者，将配置更新消息发布到特定主题，客户端作为订阅者订阅相应主题获取配置更新。
- 优点：轻量级，适合在网络条件较差、资源受限的环境中使用；支持实时推送配置更新，减少客户端轮询带来的性能开销；可扩展性强，通过增加 MQTT 服务器节点可应对大规模客户端连接。
- 缺点：主要适用于配置数据变更推送场景，对于主动获取配置数据的支持相对较弱；需要额外搭建和维护 MQTT 服务器，增加了系统复杂度；安全性方面需要额外配置 SSL/TLS 等加密机制。