面试题答案
一键面试1. 处理调用延迟敏感问题
- 优化网络配置：
- 使用高速、低延迟的网络设备和链路，例如万兆以太网，减少数据传输延迟。
- 对网络流量进行优化，通过QoS（Quality of Service）策略，为对延迟敏感的服务流量分配更高的优先级，优先处理这类请求。
- 服务本地缓存：
- 在对延迟敏感的服务中，针对频繁访问且不经常变化的数据设置本地缓存。例如使用Redis作为缓存，将常用的配置数据、字典数据等缓存起来，减少对其他服务的RPC调用次数，降低延迟。
- 为缓存设置合理的过期时间，结合数据更新机制，当数据发生变化时，及时更新缓存，保证数据一致性。
- 负载均衡优化：
- 采用基于负载和响应时间的负载均衡算法，如加权最小响应时间算法。根据每个服务实例当前的负载情况以及处理请求的平均响应时间，动态地将请求分配到最合适的实例上，减少延迟。
- 在服务注册中心记录每个实例的负载和响应时间信息，负载均衡器定期从注册中心获取这些信息，以做出更优的分配决策。
2. 保证数据一致性
- 分布式事务解决方案：
- 使用TCC（Try - Confirm - Cancel）模式：对于涉及多个服务的数据一致性操作，将操作分为三个阶段。Try阶段进行资源预留，Confirm阶段正式提交事务，Cancel阶段在出现异常时回滚资源。例如在电商下单场景中，Try阶段冻结库存、预留资金，Confirm阶段扣减库存、支付资金，Cancel阶段解冻库存、释放资金。
- 引入可靠消息队列：通过消息队列来保证数据一致性。当一个服务执行成功后，发送一条消息到消息队列，其他相关服务订阅该消息并进行相应操作。例如订单服务创建订单成功后，发送消息到消息队列，库存服务订阅该消息并扣减库存。消息队列要保证消息的可靠投递，可采用持久化、重试机制等。
- 数据同步机制：
- 定期数据比对与修复：建立一个定时任务，定期对关键数据在不同服务间进行比对。例如通过数据库的定时任务，比对订单服务和支付服务中的订单支付状态。如果发现不一致，根据业务规则进行修复，如重新发起支付确认操作。
- 使用分布式数据一致性算法：如Paxos、Raft算法，确保在多个服务节点间数据的一致性。这些算法通过选举领导者、多数派确认等机制，保证数据在分布式环境下的一致性。
3. 应对网络故障
- 重试机制：
- 在RPC客户端实现重试逻辑，当网络故障导致调用失败时，根据一定的重试策略进行重试。例如采用指数退避策略，每次重试的间隔时间按照指数增长，避免短时间内大量重复请求对服务造成更大压力。同时设置最大重试次数，防止无限重试。
- 对于幂等性操作可以进行重试，非幂等性操作则要谨慎处理，需要根据业务情况判断是否可以重试，如重复扣款操作显然不允许。
- 熔断机制：
- 在RPC客户端引入熔断机制，当对某个服务的调用失败次数达到一定阈值时，触发熔断。例如连续10次调用失败，则熔断该服务，后续一段时间内（如1分钟）不再尝试调用该服务，直接返回错误信息给调用方。
- 熔断期间，可通过监控系统及时通知运维人员进行处理。当熔断时间结束后，进入半熔断状态，尝试少量调用该服务，如果调用成功，则恢复正常调用；如果仍失败，则继续熔断。
- 网络故障检测与切换：
- 在服务间建立心跳检测机制，定期发送心跳包检测网络连接状态。如果某个服务的心跳检测失败，及时通知相关服务停止对该服务的调用。
- 配置多网络链路，当主网络链路出现故障时，自动切换到备用网络链路，保证服务间的通信。
4. 处理服务雪崩
- 服务限流：
- 在每个服务入口处设置限流策略，限制单位时间内进入服务的请求数量。例如使用令牌桶算法或漏桶算法，以防止过多请求涌入导致服务过载。如设置每秒只允许100个请求进入服务，超出部分的请求直接返回错误信息或进入排队等待。
- 根据服务的性能和资源情况，动态调整限流阈值。通过监控服务的CPU、内存使用率等指标，当资源紧张时，适当降低限流阈值，保证服务的稳定运行。
- 隔离机制：
- 线程池隔离：为每个RPC调用创建独立的线程池，当某个服务调用出现问题导致线程池耗尽时，不会影响其他服务的调用。例如订单服务调用库存服务和支付服务，分别使用不同的线程池，库存服务线程池满时，不会影响支付服务的调用。
- 舱壁模式：将不同类型的服务调用或业务逻辑进行隔离，如同轮船的舱壁一样。比如将核心业务和非核心业务隔离，当非核心业务出现故障时，不会影响核心业务的正常运行。
- 服务降级：
- 当系统出现过载或部分服务不可用时，对一些非关键功能进行降级处理。例如在电商系统中，当商品详情服务压力过大时，简化商品详情展示，不展示一些复杂的图片、视频等多媒体信息，只展示基本的商品描述，保证核心的商品购买功能不受影响。
- 提前设置好降级策略和备用逻辑，当需要降级时，快速切换到备用逻辑，保证服务的基本可用。