分布式系统常见问题总结（一）

1.分布式系统中的缓存

a.CDN：缓存一些静态资源，距离用户最近的网络提供商提供。

b.反向代理：缓存静态资源，访问网站数据中心前访问。

c.本地缓存：缓存在本地的访问内容，常用的本地缓存开源框架有JCache，LocalCache。

d.分布式缓存：缓存在分布式缓存集群中，常用的分布式缓存开源框架有redis，memcache。

2.缓存和DB的数据不一致

a.更新DB后需要同步更新缓存，如果更新缓存失败，会导致数据不一致，可以加入retry机制，如果一直不成功，缓存服务器可能出问题了。

b.设置缓存过期时间，对于一些业务允许出现短期不一致的情况可以这样做。

3.缓存扩容：一致性Hash算法

缓存扩容需要满足两个需求：

a.命中率不能变低，比如原来有三台缓存服务器，需要增加一台，增加一台后，在以前的服务器上都找不到以前存的缓存了，这样肯定不行。

b.各个缓存的压力需要保持一致，缓存需要分散在每个缓存服务器上。

从网上找了个图，看下面的hash环，区间是0到2的32次方，node1至node4代表四台服务器，我们先计算数据Key的hash值，看这个hash值离哪个node节点要近一些就存放在那台机器上。如果添加一个node5只要放在hash环上就行了。比如我们放在node1和node2之间，则只会影响node1和node2之间的缓存命中率。但有一个问题，缓存压力没有分散在各个缓存服务器上。

改进的一致性hash算法：加入虚拟节点的概念，node1的虚拟节点有V0-V10，node2的虚拟节点有V10-V20以此类推，把虚拟节点分散到hash环上，先计算Key的hash值在离哪个虚拟节点近，然后通过虚拟节点找到真实的缓存服务器。新加的服务器同样把它对应的虚拟节点分散在Hash环上，这样可以同时保证命中率和各个服务器缓存压力一致。

4.分布式下的Session问题

a.Session复制：对于少量服务器可以这样做。

b.Session绑定：同一IP或者同一用户的请求发送到同一个服务器。

c.Session服务器：专门的服务器基础来管理Session，最好采用这种方案，除了管理Session，当然可以在Session中加入SSO（单点登录），用户服务等功能。

5.数据库读写分离，数据复制延迟。

首先我们要知道，主从数据库由于网络原因等其它原因，一定会出现主从数据库短时间的数据不一致的情况。对于某些业务需要强调强一致的，我们可以让他从主数据库读取（我发了一篇文章，我需要马上看到），对于对一致性要求不高的，我们可以从从数据库读取（我发了一篇文章，别人看）。

7.负载均衡算法实现

a.轮询

b.加权轮询

c.随机

d.最少连接

e.源地址散列