面试题答案
一键面试自动扩缩容与微服务负载均衡协同工作原理
- 负载均衡监控与反馈:负载均衡器持续监测各个微服务实例的负载情况,如 CPU 使用率、内存使用率、请求响应时间、并发连接数等指标。当负载均衡器检测到整体负载过高或过低时,会将相关负载信息反馈给自动扩缩容组件。
- 自动扩缩容决策:自动扩缩容组件依据负载均衡器提供的负载数据,按照预设的规则(如 CPU 使用率超过 80% 则扩容,低于 30% 则缩容)做出扩缩容决策。例如,如果发现某个微服务实例的 CPU 使用率长期维持在高位,自动扩缩容组件决定启动新的微服务实例;若负载持续处于低位,则关闭部分实例。
- 新实例注册与负载分配:扩容时,新启动的微服务实例会向服务注册中心注册自己的信息。负载均衡器从服务注册中心获取到新实例的信息后,将其纳入负载均衡池,并开始按照负载均衡算法(如轮询、加权轮询、最少连接数等)将请求分配给新实例以及原有的实例,以达到均衡负载的目的。缩容时,负载均衡器逐渐减少分配给即将被关闭实例的请求,确保在关闭实例前,已处理完其当前的请求,避免请求丢失。
自动扩缩容的作用
- 应对流量波动:在业务高峰时,通过自动扩容增加微服务实例数量,以处理大量涌入的请求,保证系统的响应速度和可用性,避免因负载过高导致服务崩溃。在业务低谷时,自动缩容减少实例数量,降低资源消耗,节省成本。
- 优化资源利用:根据实际负载动态调整资源,避免资源的过度配置或不足配置,提高资源的使用效率,使资源始终与业务需求相匹配。
微服务负载均衡的作用
- 提高系统性能:将客户端请求均匀分配到多个微服务实例上,避免单个实例因负载过重而性能下降,充分利用各个实例的处理能力,从而提升整个系统的吞吐量和响应速度。
- 增强系统可靠性:当部分微服务实例出现故障时,负载均衡器能够自动检测并将请求转发到其他正常实例上,保证服务的连续性,避免单点故障对系统造成严重影响,提高系统的容错能力和可用性。