面试题答案
一键面试性能优化
- 缓存策略
- 合理设置缓存过期时间：根据业务场景，对于不经常变化的会话数据设置较长的过期时间，减少数据库查询次数。例如，用户的基本信息等在一定时间内不会改变，可以设置数小时甚至一天的过期时间。
- 多级缓存架构：采用本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）结合的方式。本地缓存处理部分高频访问且数据一致性要求不高的会话数据，分布式缓存作为数据持久化和跨节点共享的存储。例如，在应用服务器本地缓存用户最近频繁访问的会话片段，而完整的会话数据存储在Redis中。
- 缓存预热：在系统启动时，将一些常用的会话数据预先加载到缓存中，避免高并发时的缓存穿透问题。比如，对于热门用户的会话数据提前加载到缓存。
- 负载均衡
- 采用高效的负载均衡算法：如加权轮询算法，根据服务器的性能（如CPU、内存、网络带宽等指标）分配权重，性能高的服务器分配更多的请求，以确保各个服务器负载均衡。在Spring Cloud中，可以通过配置Ribbon的负载均衡规则来实现。
- 会话亲和性（粘性会话）：通过负载均衡器将会话相关的请求始终路由到同一台服务器上，减少会话在不同服务器间迁移带来的性能开销。例如，在Nginx中可以通过ip_hash指令实现基于IP的会话亲和性，在Spring Cloud中也有相应的配置支持。
- 动态负载均衡：实时监控服务器的负载情况，根据负载动态调整请求分配策略。当某台服务器负载过高时，将新的会话请求分配到其他负载较低的服务器上。可以使用Spring Cloud Alibaba Sentinel等工具实现动态的流量控制和负载均衡。
- 数据库优化
- 数据库连接池优化：合理配置数据库连接池的参数，如最大连接数、最小连接数、连接超时时间等。确保在高并发时能够快速获取数据库连接，同时避免过多连接导致的资源耗尽。例如，使用HikariCP连接池，并根据服务器资源和预估的并发量调整其参数。
- 索引优化：对会话相关的数据库表字段建立合适的索引，加快查询速度。例如，对于用户ID、会话ID等经常用于查询的字段建立索引，减少数据库查询的时间复杂度。
- 读写分离：将会话数据的读操作和写操作分离到不同的数据库服务器上，减轻主数据库的压力。在高并发读场景下，从库可以分担大量的读请求，提高系统的整体性能。可以使用MySQL等数据库的主从复制机制实现读写分离。
安全加固
- 防止会话劫持
- 使用HTTPS：通过SSL/TLS协议对数据进行加密传输，防止中间人窃取会话ID。在Spring Cloud应用中，可以配置Tomcat等服务器启用HTTPS，同时在微服务架构中确保各个服务之间的通信也采用HTTPS。例如，在Spring Boot应用中配置SSL证书路径等参数来启用HTTPS。
- 会话ID安全存储：将会话ID存储在HTTP-only的Cookie中，防止JavaScript脚本获取会话ID从而进行劫持。在Spring Cloud应用中，可以通过配置Cookie的属性来实现，如在Spring Session的配置中设置Cookie的HttpOnly属性为true。
- 会话ID定期更新：定期重新生成会话ID，降低会话ID被劫持的风险。在Spring Session中，可以设置会话过期时间和会话ID的更新策略，例如在一定时间间隔内（如30分钟）重新生成会话ID。
- 数据加密
- 对称加密：使用对称加密算法（如AES）对会话数据进行加密。在加密和解密过程中使用相同的密钥，这种方式加密和解密速度快，适合对大量会话数据进行加密。在Spring Cloud应用中，可以使用Java的Cipher类结合AES算法实现对称加密，将密钥存储在安全的配置中心（如Spring Cloud Config）。
- 非对称加密：在会话建立阶段，使用非对称加密算法（如RSA）交换对称加密的密钥。非对称加密使用公钥加密、私钥解密，确保密钥传输的安全性。例如，服务端生成RSA密钥对，将公钥发送给客户端，客户端使用公钥加密对称加密的密钥并发送给服务端，服务端使用私钥解密得到对称加密密钥。
- 数据完整性校验：在加密的基础上，使用消息认证码（如HMAC）对会话数据进行完整性校验。HMAC使用一个密钥和数据生成一个固定长度的哈希值，接收方使用相同的密钥和数据重新计算哈希值进行比对，确保数据在传输过程中未被篡改。在Spring Cloud应用中，可以使用Java的Mac类结合HMAC算法实现数据完整性校验。