面试题：Spring Cloud微服务架构基础设施选型与性能优化的深度剖析

Question

在一个对性能和可靠性要求极高的金融微服务系统中，Spring Cloud框架下你已经选择了合适的基础设施组件。但随着业务量的增长，系统出现了性能瓶颈。请从基础设施选型的角度，深入分析可能导致性能问题的原因，并提出具体的优化方案，包括但不限于组件配置调整、新组件引入、架构层面的优化等。

Answer 1

可能导致性能问题的原因分析

1. 网络通信：
   • 负载均衡器：如果使用的负载均衡器（如 Ribbon）配置不合理，可能导致请求分配不均，部分实例负载过高。例如，Ribbon 默认的轮询策略在不同实例处理能力不同时，不能有效利用资源。
   • 通信协议：使用的 HTTP 协议可能存在性能瓶颈，相比之下，基于 TCP 的协议（如 gRPC）在传输效率上更高，尤其对于大量数据传输场景。
2. 服务注册与发现：
   • Eureka：若 Eureka Server 节点过少，在高并发场景下，可能出现响应缓慢甚至服务不可用的情况。另外，Eureka 的自我保护机制如果触发不当，可能导致服务实例信息不准确，影响请求路由。
3. 缓存：
   • 缓存组件：如果选用的缓存（如 Redis）配置参数不合理，例如缓存过期时间设置不当，会频繁导致缓存穿透、缓存雪崩问题，增加数据库压力，影响系统性能。
   • 缓存策略：采用的缓存策略不适合业务场景，如没有根据业务读写特性选择合适的读写策略，导致缓存命中率低。
4. 数据库：
   • 数据库选型：关系型数据库（如 MySQL）在高并发写入场景下可能出现性能瓶颈，无法满足金融业务对数据一致性和高性能的要求。若未对数据库进行有效的分库分表，随着数据量增长，查询性能会急剧下降。
   • 连接池：数据库连接池（如 HikariCP）配置参数不合理，如最大连接数设置过小，会导致线程等待连接，影响数据库操作性能。

优化方案

1. 网络通信优化：
   • 负载均衡优化：
     • 对于 Ribbon，可根据实例的 CPU、内存等资源使用情况，自定义负载均衡策略，如使用加权轮询策略，使处理能力强的实例分配到更多请求。
     • 引入更高级的负载均衡器，如 Nginx，利用其丰富的负载均衡算法和强大的性能，实现更高效的请求分发。
   • 通信协议优化：对于对性能要求极高的内部服务间通信，可将 HTTP 协议替换为 gRPC 协议，提升传输效率，降低网络开销。
2. 服务注册与发现优化：
   • Eureka 优化：
     • 增加 Eureka Server 节点数量，构建集群，提高可用性和响应能力。
     • 合理调整 Eureka 的自我保护机制参数，如降低续约阈值，避免在正常情况下触发自我保护，确保服务实例信息的准确性。
3. 缓存优化：
   • 缓存配置调整：
     • 优化 Redis 缓存过期时间设置，采用随机过期时间避免缓存雪崩。例如，对于一些不常变动的数据，设置较长的过期时间；对于热点数据，使用“永不过期 + 定期更新”策略。
     • 调整 Redis 缓存淘汰策略，根据业务场景选择合适的策略，如对于读多写少的场景，可选用 LRU（最近最少使用）策略。
   • 缓存策略优化：采用多级缓存策略，如在应用层添加本地缓存（如 Caffeine），减轻 Redis 缓存压力，提高缓存命中率。
4. 数据库优化：
   • 数据库选型与架构调整：
     • 对于高并发写入场景，可引入分布式数据库（如 TiDB），利用其分布式架构和自动水平扩展能力，提升写入性能。
     • 对现有关系型数据库进行分库分表，按照业务模块或数据特征进行拆分，降低单表数据量，提高查询性能。
   • 连接池优化：根据系统实际负载情况，合理调整 HikariCP 连接池参数，如增大最大连接数、设置合适的最小空闲连接数，减少线程等待时间。
5. 架构层面优化：
   • 引入消息队列：如 Kafka，将一些非实时性业务操作（如异步通知、日志记录等）通过消息队列异步处理，减轻主业务流程压力，提高系统整体性能。
   • 采用微服务拆分：进一步细粒度拆分微服务，根据业务功能和性能需求，将不同功能模块拆分成独立的微服务，避免单个微服务负载过重。同时，合理规划微服务之间的调用关系，减少不必要的跨服务调用。