面试题：C#的Blazor与WebAssembly在复杂业务场景下的架构设计

Question

假设要开发一个具有实时数据更新、高并发用户访问且涉及复杂业务逻辑的Web应用，使用C#的Blazor与WebAssembly技术，描述你会如何进行整体架构设计，包括前端与后端的交互方式、数据处理流程、状态管理方案以及如何确保系统的可扩展性和稳定性。

Answer 1

前端与后端交互方式

1. HTTP API：后端提供RESTful或GraphQL API。Blazor应用通过HttpClient进行HTTP请求来获取和发送数据。例如，对于获取实时数据，可使用HTTP GET请求，而提交用户输入则使用POST请求。
2. SignalR：用于实时数据更新。SignalR可以建立持久化连接，实现服务器到客户端的实时推送。后端将实时数据通过SignalR集线器（Hub）推送给前端Blazor组件，前端组件订阅相应的事件接收数据。

数据处理流程

1. 前端：用户操作触发事件，组件通过HttpClient向后端API发送请求。接收到响应数据后，对数据进行简单的格式化和展示处理。例如，将JSON格式的数据转换为适合组件显示的格式。
2. 后端：接收API请求，进行身份验证和授权。根据业务逻辑调用相应的服务和数据访问层方法。从数据库或其他数据源获取数据，进行复杂的业务计算和处理，最后将处理结果以合适的格式返回给前端。

状态管理方案

1. 组件状态：对于每个Blazor组件内部的状态，使用组件类中的字段和属性进行管理。例如，一个按钮的点击状态可以在组件类中定义一个布尔变量来表示。
2. 应用级状态：使用StateContainer模式。创建一个单例服务来管理应用级别的状态，如用户登录状态、全局配置等。其他组件通过依赖注入获取该服务实例，对状态进行读取和修改，并通过事件通知其他组件状态变化。
3. Redux模式（可选）：对于大型复杂应用，可借鉴Redux的单向数据流思想。将应用状态集中管理在一个状态存储中，通过动作（Action）来描述状态变化，使用归约函数（Reducer）来处理动作并更新状态。

确保系统可扩展性和稳定性

1. 可扩展性
   • 微服务架构：将后端业务逻辑拆分为多个微服务，每个微服务专注于单一业务功能。这样可以独立进行扩展，例如用户管理微服务和订单处理微服务可根据各自的负载情况分别进行扩展。
   • 缓存：在前端和后端都使用缓存机制。前端可使用浏览器缓存来减少重复请求，后端使用分布式缓存（如Redis）来缓存经常访问的数据，减轻数据库压力，提高系统响应速度和扩展性。
   • 负载均衡：在前端使用Nginx等反向代理服务器进行负载均衡，将用户请求均匀分配到多个后端服务器实例上。在后端，使用云服务提供商提供的负载均衡服务，如Azure Load Balancer，确保系统能够处理高并发请求。
2. 稳定性
   • 异常处理：在前端和后端都建立完善的异常处理机制。后端对业务逻辑和数据访问层的异常进行捕获和处理，返回合适的HTTP状态码和错误信息给前端。前端通过try - catch块捕获HTTP请求异常，向用户显示友好的错误提示。
   • 监控与日志：使用监控工具（如Prometheus和Grafana）对系统的关键指标（如CPU使用率、内存使用率、请求响应时间等）进行实时监控。在后端应用中记录详细的日志，包括请求信息、处理过程和异常信息，方便在出现问题时进行故障排查。
   • 自动容错和恢复：后端微服务之间使用断路器（如Hystrix）模式，当某个微服务出现故障时，断路器会自动跳闸，避免级联故障。同时，系统应具备自动重试机制，对于一些临时性故障，自动重试请求，提高系统的稳定性。