面试题答案
一键面试1. 使用分布式锁
- 加锁机制：在对会话数据进行读写操作前，通过分布式锁（如基于Redis的Redisson实现）获取锁。只有获取到锁的服务实例才能进行会话数据的读写，避免多个实例同时修改导致不一致。例如，当一个服务实例需要更新会话中的用户信息时，先尝试获取分布式锁，获取成功后进行更新操作，操作完成后释放锁。
- 锁的粒度：根据实际情况选择合适的锁粒度。如果会话数据是按用户维度隔离的，可以以用户ID作为锁的标识，这样不同用户的会话操作可以并行进行，提高系统并发性能。
2. 数据同步机制
- 数据库事务：将会话数据存储在支持事务的数据库中，如MySQL。当网络波动时，利用数据库的事务特性保证数据的一致性。例如，在更新会话数据时，开启一个事务，将相关的会话数据更新操作包含在事务内，只有当所有操作都成功时才提交事务，否则回滚。
- 消息队列：引入消息队列（如Kafka）作为数据同步的桥梁。当会话数据发生变化时，将变化的信息封装成消息发送到消息队列。各个服务实例从消息队列中消费消息，并根据消息内容更新本地的会话缓存，确保所有实例的会话数据最终一致。例如，用户在一个服务实例上修改了会话中的偏好设置，该实例将此修改封装成消息发送到Kafka，其他服务实例从Kafka消费该消息并更新本地缓存。
3. 会话数据缓存策略
- 读写策略：采用读写分离的缓存策略。对于读操作，优先从本地缓存获取会话数据，以提高响应速度。对于写操作，除了更新本地缓存外，还要通过分布式锁或数据同步机制确保其他实例的缓存也能及时更新。例如，使用Guava Cache作为本地缓存，在读取会话数据时先从Guava Cache中查找，若不存在再从数据库读取并更新到缓存；写入时，先更新数据库，然后通过消息队列通知其他实例更新缓存。
- 缓存一致性协议：遵循缓存一致性协议，如MESI协议的思想（在分布式环境下进行适当调整）。当一个实例更新了会话数据缓存后，通过一定的机制通知其他实例缓存失效，其他实例在下次读取时重新从数据源获取最新数据。
4. 心跳检测与重试机制
- 心跳检测：各个服务实例之间通过心跳检测机制保持联系，及时发现网络波动或故障。例如，使用Spring Cloud Netflix Eureka的心跳机制，服务实例定期向Eureka Server发送心跳，表明自己的存活状态。
- 重试机制：当网络波动导致会话数据操作失败时，启用重试机制。可以设置重试次数和重试间隔时间，例如，第一次重试间隔1秒，第二次重试间隔2秒，依此类推，直到达到最大重试次数或操作成功。在重试过程中，可以通过分布式锁等手段保证操作的幂等性，避免重复操作导致数据不一致。