面试题：分布式系统高并发场景下ACID特性的数据完整性约束优化实践

Question

假设你正在负责一个高并发的分布式系统后端开发项目，系统需要严格遵循ACID特性以确保数据完整性约束。请描述在这种场景下，你会采取哪些创新性的优化策略和技术手段来平衡性能与数据完整性，同时阐述这些策略可能面临的挑战及相应的应对措施。

Answer 1

优化策略与技术手段

1. 分布式事务处理
   • 采用两阶段提交（2PC）：协调者先向所有参与者发送准备请求，参与者执行事务操作但不提交，然后协调者根据参与者反馈决定是否提交。若所有参与者准备成功，则发送提交指令；若有一个失败，则发送回滚指令。这能保证数据一致性，但性能受限于参与者数量和网络延迟。
   • 三阶段提交（3PC）优化：在2PC基础上增加预询问阶段，减少协调者单点故障问题。协调者先询问参与者能否执行事务，参与者回复可以后进入准备阶段，之后流程类似2PC。但它也增加了协议复杂度。
2. 缓存机制
   • 读写分离缓存：读请求先从缓存获取数据，减少数据库压力。对于写操作，采用缓存更新策略，如写后更新缓存或先失效缓存。但需处理缓存与数据库数据一致性问题。
   • 分布式缓存：使用Redis集群等分布式缓存技术，提高缓存容量和读写性能。通过一致性哈希算法将数据均匀分布在各个节点上。
3. 数据库优化
   • 数据库分区：按数据范围、哈希等方式对数据库进行分区，减少单个节点数据量，提高查询性能。如按时间范围对订单数据分区，近期数据在一个分区，历史数据在其他分区。
   • 并行查询：利用数据库并行处理能力，将复杂查询分解为多个子查询并行执行，加快查询速度。但需数据库本身支持并行查询功能。

面临的挑战及应对措施

1. 分布式事务方面
   • 协调者单点故障：对于2PC，协调者故障可能导致事务悬而不决。应对措施是采用主从备份协调者，主协调者故障时从协调者接管。对于3PC，由于预询问阶段，部分解决此问题。
   • 网络延迟与超时：网络问题可能导致参与者收不到指令或协调者无法获取参与者反馈。设置合理的超时时间，超时后进行回滚或重试机制。
2. 缓存方面
   • 缓存与数据库数据一致性：写后更新缓存可能存在更新数据库成功但更新缓存失败情况，导致数据不一致。采用重试机制，若更新缓存失败则记录日志，后续异步重试。先失效缓存可能出现缓存失效后，读请求重建缓存期间，数据库数据又更新的情况，可采用读写锁或延时双删策略解决。
   • 缓存雪崩：大量缓存同时过期，瞬间大量请求压到数据库。设置缓存过期时间时加入随机值，避免集中过期。
3. 数据库方面
   • 分区数据迁移：当数据量增长或分区策略调整时，需要迁移数据，可能影响系统正常运行。采用在线数据迁移工具，分批次、逐步迁移数据，减少对业务影响。
   • 并行查询资源竞争：并行查询可能导致系统资源竞争，如CPU、内存等。通过设置资源配额，限制每个查询的资源使用量，保证系统整体稳定运行。