面试题答案
一键面试- 服务拆分原则
- 按业务功能拆分：将商品展示、购物车、订单处理、支付等不同业务功能拆分成独立的微服务。例如，商品微服务负责管理商品信息的查询、更新等；购物车微服务专注于购物车的增删改查操作。这样每个微服务职责明确，便于独立开发、测试和维护。
- 避免过度拆分：在拆分时要权衡粒度，避免拆分过细导致服务间调用关系过于复杂，增加管理成本。例如，一些紧密相关的业务功能可以合并在一个微服务中，如订单状态管理和订单物流信息查询功能可以放在订单微服务中。
- 服务通信
- RESTful API：使用RESTful风格的API进行服务间通信。RESTful具有简洁、易理解、可缓存等优点，便于不同语言和框架开发的微服务之间交互。例如，商品微服务可以通过RESTful API向购物车微服务提供商品价格、库存等信息。
- 消息队列：引入消息队列（如Kafka、RabbitMQ）用于异步通信场景。在订单处理和支付完成后，可以通过消息队列发送消息给相关微服务，如通知库存微服务扣减库存、通知用户微服务更新订单状态等。这样可以提高系统的响应速度和并发处理能力，同时解耦服务间的依赖关系。
- 服务编排与协调
- 编排模式：采用编排模式，通过一个中央协调器（如业务流程引擎，例如Camunda）来管理和协调各个微服务的执行顺序和交互。例如，在处理一个订单时，协调器会按照“创建订单 -> 调用支付微服务 -> 支付成功后调用库存微服务扣减库存 -> 更新订单状态”的顺序来调用相关微服务。
- 状态机设计：对于复杂业务流程，设计状态机来管理业务状态的流转。以订单为例，订单有“待支付”“支付中”“支付成功”“已发货”“已完成”等状态，通过状态机可以清晰地定义每个状态的转换条件和触发的微服务操作。
- 应对高并发
- 缓存机制：在各个微服务中合理使用缓存（如Redis）。商品微服务可以缓存热门商品信息，减少数据库查询压力；购物车微服务可以缓存购物车数据，提高响应速度。对于不经常变化的数据，如商品分类信息，可设置较长的缓存时间。
- 负载均衡：使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy）将请求均匀分配到多个微服务实例上，提高系统的并发处理能力。可以根据不同的策略进行负载均衡，如轮询、加权轮询、IP哈希等。
- 异步处理：充分利用消息队列进行异步处理，将一些耗时操作（如发送邮件通知用户订单状态变更）放入队列中，由专门的消费者异步处理，避免阻塞主业务流程。
- 应对业务逻辑频繁变更
- 模块化设计：在微服务内部，采用模块化设计，将业务逻辑拆分成多个模块。例如，订单处理微服务中，将订单创建、订单支付验证、订单状态更新等功能设计成不同模块，当业务逻辑变更时，只需要修改相应模块，而不影响其他部分。
- 配置化管理：将一些易变的业务规则（如促销规则、运费计算规则）进行配置化管理。可以使用配置中心（如Spring Cloud Config）来统一管理这些配置，当业务规则变更时，只需要在配置中心修改配置，而不需要修改代码并重新部署微服务。
- 测试驱动开发（TDD）：采用TDD的开发方式，在业务逻辑变更前先编写测试用例，确保变更后的代码仍然满足业务需求，减少因业务逻辑变更带来的风险。同时，定期进行集成测试和系统测试，保证各个微服务之间协同工作正常。