面试题：CouchDB Map函数并发处理与分布式系统协调

Question

在一个分布式CouchDB集群环境中，Map函数的并发处理可能会遇到与其他节点协作、数据同步等问题。请设计一套方案，使得Map函数在并发处理时能够高效地与集群中的其他组件协同工作，确保数据的最终一致性和系统的高可用性。详细描述方案中的关键技术点、数据交互流程以及故障处理机制。

Answer 1

关键技术点

1. 分布式哈希表（DHT）：用于节点发现与数据定位。通过一致性哈希算法，将数据映射到特定节点，使得每个节点负责一部分数据，减少数据定位时间与通信开销，提高Map函数处理效率。
2. 日志结构合并树（LSM - Tree）：在每个节点上采用LSM - Tree存储结构，它能高效处理写入操作，适合高并发场景。写入数据先记录在内存日志（MemTable）中，达到一定阈值后合并到磁盘SSTable文件，减少磁盘I/O，提升Map函数对本地数据处理的性能。
3. 多版本并发控制（MVCC）：为保证数据一致性，在数据更新时，采用MVCC机制。每个数据更新操作创建新版本数据，旧版本依然保留。Map函数读取数据时，根据事务时间戳获取符合条件版本数据，避免读写冲突，提升并发性能。

数据交互流程

1. 数据读取
   • 客户端发起读取请求到协调者节点（可随机选取或按负载均衡策略）。
   • 协调者节点通过DHT确定数据所在具体存储节点。
   • 存储节点利用MVCC机制，根据请求事务时间戳返回对应版本数据给协调者节点，协调者节点再返回给客户端。Map函数在本地处理时，从本地LSM - Tree结构中读取数据，若本地没有，按上述流程从其他节点获取。
2. 数据写入
   • 客户端发起写入请求到协调者节点。
   • 协调者节点通过DHT确定需写入的存储节点。
   • 存储节点先将写入操作记录在本地MemTable，同时向其他副本节点发送写入请求。
   • 副本节点同样记录写入操作到MemTable，并返回确认信息。
   • 所有副本节点确认后，该写入操作视为成功。当MemTable达到阈值，触发合并操作写入SSTable文件。Map函数在处理过程中产生的数据更新按此流程同步到其他节点。

故障处理机制

1. 节点故障检测：采用心跳机制，节点定期向其他节点发送心跳消息。若在一定时间内未收到某节点心跳，则判定该节点故障。
2. 故障节点数据恢复
   • 对于存储节点故障，利用副本机制，其他副本节点继续提供服务。故障节点恢复后，从其他副本节点同步缺失数据，重新加入集群。
   • 若协调者节点故障，选举新的协调者节点（可采用Raft或Paxos等一致性算法）。新协调者节点接管故障节点工作，继续处理客户端请求与数据交互。
3. Map函数处理过程中的故障：Map函数在处理数据时若发生故障，记录当前处理进度到本地日志（基于LSM - Tree的日志）。故障恢复后，从日志记录点继续处理，避免重复处理已完成部分，保证数据处理的一致性与完整性。