分布式系统设计（架构能力）

一、微服务架构

1. 服务治理

   • Nacos 注册中心（AP模式）

     • CAP选择：Nacos 默认采用 AP 模式（可用性 + 分区容忍性），通过心跳检测实现服务健康管理。
     • 服务发现：客户端定时拉取服务列表，支持权重路由和元数据过滤。
     • 配置管理：通过 dataId 和 group 动态推送配置，支持灰度发布。

   • Sentinel 熔断规则持久化

     • 规则存储：将流控、熔断规则持久化到 Nacos/ZooKeeper，避免重启丢失。
     • 动态更新：通过 DataSource 接口监听配置中心变化，实时生效。

     // 示例：Sentinel 规则持久化到 Nacos 
     ReadableDataSource<String, List<FlowRule>> flowRuleDataSource = new NacosDataSource<>( nacosServerAddr, groupId, dataId, source -> JSON.parseObject(source, new TypeReference<List<FlowRule>>() {}) ); FlowRuleManager.register2Property(flowRuleDataSource.getProperty());

2. 分布式事务

   • Seata AT模式

     • 两阶段流程：
       1. 一阶段：执行业务 SQL，生成 UNDO_LOG（数据快照）。
       2. 二阶段：提交时删除 UNDO_LOG；回滚时通过 UNDO_LOG 恢复数据。
     • 全局锁：TC（事务协调器）通过全局锁避免脏写。

   • 最大努力通知型事务

     • 适用场景：跨系统最终一致性（如支付成功后通知商户）。
     • 实现步骤：
       1. 本地事务提交后，异步发送通知消息。
       2. 消息队列保证至少一次投递，接收方需幂等处理。

3. 网关设计

   • Spring Cloud Gateway 过滤器链

     • 核心过滤器：
       • GlobalFilter：全局过滤（如鉴权、日志）。
       • GatewayFilter：路由级过滤（如添加请求头）。
     • 自定义过滤器：

       @Component 
       public class AuthFilter implements GlobalFilter { @Override public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) { if (!checkAuth(exchange.getRequest())) { return exchange.getResponse().setComplete(); // 拦截 } return chain.filter(exchange); } }

   • 动态路由配置

     • 基于Nacos：监听 Nacos 配置变化，刷新路由表。
     • API 动态更新：通过 RouteDefinitionRepository 接口实现。

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二、中间件核心

1. Redis

   • 集群模式

     • Cluster分片：
       • 16384个哈希槽，每个节点负责部分槽位。
       • 客户端路由：通过 CRC16(key) % 16384 计算槽位。
     • Codis方案：
       • 代理层（Codis-Proxy）负责分片，依赖 ZooKeeper 维护元数据。

   • 持久化策略

     • RDB：定时快照，恢复快但可能丢失数据。
     • AOF：追加日志，数据安全但文件较大。
     • 混合模式：RDB 全量 + AOF 增量（Redis 4.0+）。

   • 缓存问题解决方案

     • 穿透：布隆过滤器（RedissonBloomFilter）拦截无效请求。
     • 击穿：互斥锁（SET key value NX PX 3000）防止并发重建。
     • 雪崩：随机过期时间（基础过期时间 + 随机偏移量）。

2. Kafka

   • ISR机制

     • In-Sync Replicas：与 Leader 保持同步的副本集合。
     • Leader选举：当 Leader 失效时，从 ISR 中选择新 Leader。

   • 零拷贝技术

     • sendfile系统调用：数据直接从磁盘文件传输到网卡，绕过用户态。

   • Exactly-Once语义

     • 幂等生产者：通过 PID + Sequence Number 去重。
     • 事务消息：跨分区原子性写入（需配合事务协调器）。

3. RocketMQ

   • 事务消息流程

     1. 发送半消息（对消费者不可见）。
     2. 执行本地事务，提交或回滚。
     3. Broker 根据事务状态提交或丢弃消息。

   • 顺序消息实现

     • MessageQueueSelector：通过相同选择策略（如订单ID哈希）将消息发送到同一队列。
     • 消费者单线程顺序消费。

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三、高可用设计

1. 限流降级

   • 滑动窗口算法

     • 实现：将时间划分为多个小窗口，统计窗口内请求量。
     • 优势：比固定窗口更平滑，避免临界突发流量。

   • 令牌桶实现（Resilience4j）

     // 配置每秒10个令牌 
     RateLimiterConfig config = RateLimiterConfig.custom()                     .limitRefreshPeriod(Duration.ofSeconds(1)) .limitForPeriod(10) .build(); 
     RateLimiter limiter = RateLimiter.of("apiLimiter", config);

2. 容灾方案

   • 同城双活

     • 数据同步：基于数据库主从复制或 DRBD 块级同步。
     • 流量切换：DNS 或负载均衡器（如 Nginx）切换流量。

   • 异地多活

     • 单元化路由：按用户 ID 哈希路由到指定机房（如用户A固定访问北京机房）。
     • 数据最终一致：通过消息队列异步同步数据。

3. 压测实战

   • JMeter全链路压测

     1. 脚本录制：使用 JMeter 代理服务器录制用户操作。
     2. 参数化：CSV 文件驱动多用户登录（不同账号）。
     3. 分布式压测：控制机（Master）调度多台压力机（Slave）。
     4. 监控指标：TPS、响应时间、错误率、资源利用率（CPU/内存）。

   • 结果分析

     • 瓶颈定位：数据库慢 SQL、线程池满、缓存命中率低。
     • 优化建议：增加索引、调整线程池参数、预热缓存。

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四、总结与实战案例

案例：电商大促系统设计

• 挑战：秒杀场景下的高并发（10万QPS）、数据一致性。
• 解决方案：
  1. 流量削峰：MQ 队列缓冲请求，异步处理订单。
  2. 库存扣减：Redis Lua 脚本保证原子性，异步同步到数据库。
  3. 降级策略：核心功能（下单）优先，非核心功能（推荐）降级。

通过深入理解上述技术点，并结合实际场景灵活运用，能够设计出高可用、可扩展的分布式系统。