面试题答案
一键面试- 网络延迟方面：
- 预测模型：基于历史网络延迟数据，构建预测模型（如时间序列分析的ARIMA模型），提前预估网络延迟变化，以便在节点分配任务时更具前瞻性，优先选择网络延迟低且稳定的节点处理请求。
- 实时监控：采用实时网络监测工具，如SNMP（简单网络管理协议），定期获取网络延迟数据。一旦发现某个节点网络延迟超出阈值，及时将新请求分配到其他延迟正常的节点，并记录延迟异常的时间和原因，为后续优化提供依据。
- 负载均衡算法改进：在传统负载均衡算法（如轮询、加权轮询）基础上，加入网络延迟因素。例如，计算节点权重时，将网络延迟作为一个重要参数，延迟越低权重越高，这样请求就更倾向于被分配到网络延迟低的节点。
- 节点处理能力动态变化方面：
- 资源监控：在每个节点上部署资源监控工具，如Node Exporter结合Prometheus，实时收集CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况。根据这些资源数据动态评估节点的处理能力，例如通过计算资源利用率与节点额定资源的比例，得出实时处理能力系数。
- 动态权重调整：依据节点实时处理能力系数，动态调整负载均衡算法中的节点权重。处理能力增强时，增加权重，使其承接更多请求；处理能力下降时，降低权重，减少任务分配，确保系统整体性能稳定。
- 弹性扩展与收缩：结合云平台提供的自动伸缩功能，当监测到节点处理能力持续饱和且请求队列不断增长时，自动启动新的节点实例，增加系统整体处理能力；当部分节点处理能力长期处于低利用率状态时，自动关闭这些节点，节省资源成本。
- 任务优先级与调度：根据任务的重要性和紧急程度设定优先级。对于高优先级任务，优先分配到处理能力强且稳定的节点；对于低优先级任务，可以在处理能力相对较弱或空闲资源较多的节点执行，充分利用节点资源，提高整体系统性能。