分布式系统面试关键点：高可用、缓存与消息队列

"这篇内容主要涉及分布式系统的基础面试题，涵盖了异步处理、系统解耦、流量削峰、发布/订阅等核心概念，并特别讨论了Redis作为缓存的角色及其相关特性，包括Redis的高可用性、持久化机制、数据结构以及集群搭建。此外，还提到了消息队列在分布式系统中的应用以及CAP定理的相关讨论。" 1. **异步处理**：异步处理是分布式系统中常见的一种策略，如日志服务，它将耗时的操作放在后台处理，避免阻塞主线程，提高系统响应速度和整体性能。通常使用消息队列实现异步处理，确保请求被及时处理，同时减少前端响应时间。 2. **应用系统解耦**：遵循单一职责原则，将复杂系统拆分成独立的服务，每个服务专注于特定任务，降低服务之间的耦合。例如，使用线程池进行任务调度，可以防止服务因某一部分功能过于复杂而导致整体性能下降。 3. **流量削峰**：在面临如秒杀活动这样的高并发流量时，系统需要能够平滑处理，避免服务器过载。可以通过限流算法（如漏桶、令牌桶）、缓存和队列等技术来分散或延迟处理请求，例如利用Redis存储临时数据，缓解数据库压力。 4. **发布/订阅模型**：这是一种通信模式，允许消息发布者与多个订阅者之间的一对多关系，如用户付款成功后，系统可以通过消息队列通知相关服务执行后续操作。 5. **Redis作为缓存**：Redis是内存数据库，因为其基于内存的读写操作，相比传统磁盘IO数据库，速度更快。Redis的单线程模型减少了线程切换开销。其底层使用非阻塞的IO多路复用机制，数据结构包括String、List、SortSet等，其中SortSet结合了HashMap和SkipList，支持高效排序和查找。 6. **Redis持久化**：包括RDB（快照）和AOF（Append Only File）两种方式。RDB在指定条件触发时保存内存数据，适合大规模数据恢复；AOF记录每次写操作，保证实时性，但文件体积可能较大。 7. **Redis集群**：Redis-cluster是无中心架构，数据通过槽(slot)分片存储在多个实例上，实现数据分布和负载均衡。异步复制保证高性能，但可能导致短暂的数据不一致。在主从模式中，主节点故障时，从节点可接管服务，但跨机房同步可能牺牲一致性。 8. **CAP定理**：在分布式系统中，一致性（C）、可用性（A）和分区容错性（P）无法同时满足。在Redis集群中，通常选择牺牲一致性以保证可用性和分区容错性。 9. **消息队列的缺点**：使用消息队列可能会引入消息延迟，导致数据不一致。在设计系统时，需要权衡延迟和一致性需求。 以上内容涵盖了分布式系统设计的一些基础要点，包括异步处理、解耦、流量控制、数据存储与分发等方面，对于理解分布式系统的运作和优化具有重要意义。