面试题答案
一键面试1. 分布式算法选择
- 分布式一致性算法（如 Raft、Paxos）：
- 原理：这类算法旨在保证分布式系统中多个节点对某个值达成一致。以 Raft 为例，它通过选举一个领导者（Leader）来处理日志复制和状态机更新。领导者接收客户端请求，将日志条目复制到其他节点（追随者 Followers），当大多数节点确认接收后，该日志条目被视为已提交，状态机应用该日志条目进行状态更新。
- 应用于缓存热点数据发现：可以用于选举出一个主节点负责管理热点数据的元数据，例如记录哪些数据是热点数据以及其在各个节点缓存中的状态。主节点负责收集和整合来自各个节点的缓存访问信息，判断数据是否成为热点，并将热点数据的状态同步给其他节点。
- 分布式哈希表（DHT，如 Chord、Kademlia）：
- 原理：DHT 是一种分布式存储方法，它将数据映射到一个哈希空间中，每个节点负责存储哈希空间中特定范围的数据。节点通过分布式的哈希函数计算出数据的存储位置，并且通过节点间的路由协议快速定位到存储该数据的节点。
- 应用于缓存热点数据发现：可以利用 DHT 来分布存储热点数据的相关信息。例如，将每个热点数据的标识（如哈希值）映射到 DHT 中的特定节点，节点负责维护和更新该热点数据的相关状态，如访问频率等。当需要获取热点数据信息时，通过 DHT 的路由机制快速定位到存储该信息的节点。
2. 数据同步机制
- 基于发布 - 订阅（Pub - Sub）模式：
- 原理：节点作为发布者，当检测到本地缓存中的数据成为热点（例如访问频率超过一定阈值）时，将热点数据的相关信息（如数据标识、访问频率等）发布到一个消息队列或事件总线。其他节点作为订阅者，从消息队列或事件总线接收这些信息，并更新本地关于热点数据的状态。
- 实现细节：可以使用 Kafka、RabbitMQ 等消息中间件来实现 Pub - Sub 模式。每个节点配置为消息生产者和消费者，当本地缓存数据成为热点时，构建包含热点数据信息的消息发送到特定主题（Topic）。其他节点监听该主题，接收到消息后，根据消息内容更新本地热点数据状态。
- 定期同步机制：
- 原理：设置一个固定的时间间隔，各个节点定期将本地缓存的热点数据状态信息发送给一个中心节点（可以通过分布式一致性算法选举产生）。中心节点整合这些信息，计算出全局的热点数据状态，并将更新后的信息广播给所有节点。
- 优化策略：为了减少网络传输开销，可以采用增量同步的方式。即节点每次只发送自上次同步后发生变化的热点数据状态信息。同时，合理调整同步周期，周期过短会增加网络负担，过长可能导致热点数据状态不一致的时间过长。
3. 缓存失效与更新策略
- 写 - 失效（Write - Invalidate）策略：
- 原理：当某个节点更新了缓存中的数据，它需要通知其他节点该数据已失效。这样，其他节点在下次访问该数据时，会发现缓存失效，从而从数据源重新获取数据。
- 实现：结合前面提到的 Pub - Sub 模式，更新数据的节点发布一条数据失效消息到消息队列，其他节点订阅该消息，接收到消息后标记本地缓存中相应数据为失效状态。
- 写 - 更新（Write - Update）策略：
- 原理：与写 - 失效不同，写 - 更新策略下，更新数据的节点不仅通知其他节点数据已失效，还将更新后的数据发送给其他节点，让其他节点直接更新缓存。
- 适用场景：适用于数据更新频率较高且更新数据量相对较小的情况。但需要注意网络带宽的消耗，以及可能出现的更新冲突问题，这就需要结合分布式锁等机制来保证数据一致性。
4. 监控与调优
- 监控机制：
- 节点级监控：每个节点监控本地缓存的访问情况，记录数据的访问频率、命中率等指标。通过这些指标判断本地缓存中数据是否成为热点，并及时将相关信息同步给其他节点或中心节点。
- 全局监控：在中心节点设置全局监控模块，收集各个节点上报的热点数据状态信息，分析整个分布式系统中热点数据的分布、变化趋势等。通过可视化工具展示这些监控数据，方便运维人员了解系统运行状态。
- 动态调优：
- 根据监控数据，动态调整数据同步周期、缓存淘汰策略等参数。例如，如果发现某个时间段内热点数据变化频繁，可以适当缩短数据同步周期；如果发现缓存命中率较低，可以调整缓存淘汰策略，优先淘汰访问频率较低的数据。