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第四章:透明多级分流系统_《凤凰架构:构建可靠的大型分布式系统》

第四章:透明多级分流系统


一、客户端缓存

核心目标:减少重复请求,降低服务端压力。

1. 强制缓存
  • 定义:客户端直接根据缓存规则决定是否使用本地缓存,无需与服务端交互。
  • 关键HTTP头
    • Cache-Control:优先级最高,如 max-age=3600(缓存1小时)。
    • Expires:绝对时间戳(HTTP/1.0遗留字段)。
  • 缓存策略
    • 资源未过期时直接使用本地缓存(状态码200,标记为from cache)。
    • 资源过期后重新请求服务端。
2. 协商缓存
  • 定义:客户端需携带验证信息(如时间戳、哈希值)到服务端,由服务端决定是否使用缓存。
  • 关键HTTP头
    • Last-Modified(服务端返回)与 If-Modified-Since(客户端发送):基于时间戳验证。
    • ETag(服务端返回)与 If-None-Match(客户端发送):基于哈希值验证。
  • 状态码:若资源未修改,返回304 Not Modified,客户端使用本地缓存。

难点

  • 强制缓存与协商缓存的优先级关系(强制缓存优先)。
  • ETag的生成算法对性能的影响(如使用强校验还是弱校验)。

二、域名解析(DNS)

核心目标:将域名映射为IP地址,实现流量初步分流。

1. DNS解析流程
  1. 浏览器缓存 → 本地Host文件 → 本地DNS服务器 → 根DNS → 权威DNS。
  2. 递归查询与迭代查询的区别。
2. DNS负载均衡
  • 轮询策略:将同一域名解析为多个IP地址,实现简单负载均衡。
  • 智能DNS:基于地理位置、网络质量动态返回最优IP。
3. 安全问题
  • DNS劫持:篡改解析结果,需通过HTTPS或DNS over HTTPS(DoH)防范。
  • TTL设置:过短的TTL增加DNS查询压力,过长的TTL降低灵活性。

三、传输链路优化

核心目标:提升网络传输效率与可靠性。

1. 连接数优化
  • HTTP/1.1 Keep-Alive:复用TCP连接,减少握手开销。
  • HTTP/2多路复用:单连接上并行传输多个请求,解决队头阻塞问题。
  • HTTP/3 QUIC:基于UDP,解决TCP队头阻塞,支持0-RTT握手。
2. 传输压缩
  • 内容编码gzipbrotli等算法压缩响应体。
  • 传输编码:分块传输(Transfer-Encoding: chunked)支持流式传输。
  • 头部压缩:HTTP/2使用HPACK算法压缩头部字段。
3. QUIC协议优势
  • 0-RTT连接建立:减少握手延迟。
  • 前向纠错(FEC):降低数据包重传概率。
  • 连接迁移:IP变化时仍保持连接(适用于移动端)。

四、内容分发网络(CDN)

核心目标:将资源缓存到边缘节点,就近响应用户请求。

1. CDN路由解析
  • DNS调度:根据用户IP返回最近的边缘节点IP。
  • Anycast技术:同一IP地址广播到多个节点,路由选择最优路径。
2. 缓存策略
  • 缓存预热:提前将资源推送到CDN节点。
  • 缓存淘汰:基于LRU、TTL等算法更新资源。
  • 动态内容加速:通过边缘计算处理动态请求(如API Gateway)。
3. CDN应用场景
  • 静态资源加速:图片、CSS、JavaScript等。
  • 流媒体分发:视频切片(HLS/DASH)、直播推流。
  • 安全防护:DDoS防御、WAF集成。

五、负载均衡

核心目标:将请求分发到多个服务实例,提升系统吞吐与可用性。

1. 负载均衡层级
  • 四层(L4):基于IP+端口(如Nginx的stream模块)。
  • 七层(L7):基于HTTP头部、URL路径(如Nginx的http模块)。
2. 负载均衡算法
  • 轮询(Round Robin):简单轮转,适用于实例性能均等。
  • 加权轮询(Weighted RR):根据实例权重分配流量。
  • 最少连接(Least Connections):优先选择连接数少的实例。
  • 一致性哈希:相同请求路由到固定实例,适合有状态服务。
3. 会话保持(Session Affinity)
  • Cookie注入:在响应中插入会话标识(如JSESSIONID)。
  • IP哈希:基于客户端IP计算哈希值,固定路由。

六、服务端缓存

核心目标:减少数据库或计算密集型操作的压力。

1. 缓存分类
  • 本地缓存:如Guava Cache、Caffeine(单机使用,无一致性保证)。
  • 分布式缓存:如Redis、Memcached(多节点共享,需解决一致性)。
2. 缓存策略
  • 过期策略
    • TTL(Time-To-Live):固定时间后失效。
    • 惰性过期:访问时检查是否过期。
    • 定期清理:后台线程扫描过期键。
  • 淘汰策略:LRU、LFU、FIFO等。
3. 缓存问题与解决方案
  • 缓存穿透:大量请求不存在的Key → 布隆过滤器拦截非法请求。
  • 缓存雪崩:大量Key同时失效 → 随机化TTL或熔断降级。
  • 缓存击穿:热点Key失效 → 互斥锁(如Redis的SETNX)或永不过期。

七、总结与设计要点
  1. 多级分流协同:客户端缓存 → CDN → 负载均衡 → 服务端缓存,逐级减少请求压力。
  2. 性能与一致性的权衡:缓存时间越长,性能越好,但可能牺牲数据一致性。
  3. 动态内容处理:边缘计算(如CDN的Lambda@Edge)支持动态请求加速。
  4. 协议选择:HTTP/2/3的普及对连接管理和传输效率有显著提升。
  5. 容灾设计:DNS故障切换、负载均衡健康检查、缓存降级策略。

多选题


一、客户端缓存相关
  1. 关于协商缓存机制的描述,正确的是:
    A. 通过Cache-Control: max-age=3600控制
    B. 使用ETagLast-Modified验证资源新鲜度
    C. 响应状态码为200 (from cache)时触发
    D. 需要服务器验证资源是否过期
    答案:B、D
    解析:协商缓存通过ETag/Last-Modified与服务端验证资源是否更新,状态码为304 Not ModifiedCache-Control属于强制缓存,200 (from cache)是强制缓存命中。

  2. 强制缓存可能导致的问题包括:
    A. 客户端无法及时获取更新后的资源
    B. 服务器负载增加
    C. 浏览器重复发送验证请求
    D. CDN边缘节点缓存过期不一致
    答案:A、D
    解析:强制缓存跳过服务端验证,可能导致客户端资源过期(A)。CDN节点缓存时间不一致会导致用户获取不同版本资源(D)。B错误(强制缓存减少服务端负载),C是协商缓存的特点。


二、域名解析与传输链路
  1. DNS负载均衡的局限性包括:
    A. 无法感知后端服务器的实时状态
    B. 不支持基于地理位置的解析
    C. 仅支持A记录类型
    D. DNS记录TTL影响灵活性
    答案:A、D
    解析:DNS负载均衡无法动态感知服务器状态(A),且TTL过长会导致解析延迟(D)。B错误(支持地理位置解析),C错误(支持CNAME、SRV等)。

  2. 关于QUIC协议,正确的说法是:
    A. 基于TCP实现可靠传输
    B. 默认启用TLS 1.3加密
    C. 解决队头阻塞问题
    D. 握手延迟低于HTTP/2
    答案:B、C、D
    解析:QUIC基于UDP(A错误),默认加密(B),多路复用无队头阻塞(C),0-RTT握手降低延迟(D)。


三、CDN与负载均衡
  1. CDN路由解析可能采用的技术包括:
    A. DNS解析返回最优边缘节点IP
    B. Anycast IP地址广播
    C. HTTP重定向到最近节点
    D. 客户端IP地理数据库匹配
    答案:A、B、C
    解析:DNS解析(A)、Anycast(B)、HTTP 302重定向(C)均为CDN路由策略。D是客户端自主行为,非CDN实现。

  2. 应用层负载均衡(如Nginx)的优势包括:
    A. 支持基于HTTP头的路由规则
    B. 可解析SSL/TLS加密流量
    C. 高性能,仅依赖IP和端口转发
    D. 实现会话保持(Session Persistence)
    答案:A、B、D
    解析:应用层负载均衡可解析HTTP头(A)、解密SSL(B)、会话保持(D)。C是网络层负载均衡的特点。


四、服务端缓存与风险
  1. 缓存击穿的解决方案包括:
    A. 设置随机过期时间
    B. 使用互斥锁(Mutex Lock)重建缓存
    C. 布隆过滤器拦截无效查询
    D. 缓存空值(Null Object)
    答案:B、D
    解析:缓存击穿指热点key失效后高并发请求穿透到DB。互斥锁(B)和缓存空值(D)可缓解。A是缓存雪崩方案,C是缓存穿透方案。

  2. 关于缓存一致性的描述,正确的是:
    A. 强一致性可通过同步更新DB和缓存实现
    B. 最终一致性模型中可能存在短暂脏数据
    C. 写穿透(Write-Through)策略优先更新缓存
    D. 延迟双删策略可解决并发写问题
    答案:A、B、C
    解析:强一致性需同步更新(A),最终一致性允许短暂不一致(B),写穿透先更新缓存(C)。D错误(延迟双删解决缓存失效后重建问题)。


五、综合设计
  1. 设计高可用传输链路时,必要的措施包括:
    A. 启用HTTP/2多路复用减少连接数
    B. 使用Brotli压缩替代Gzip
    C. 配置TCP Fast Open(TFO)
    D. 开启TLS会话恢复(Session Resumption)
    答案:A、C、D
    解析:HTTP/2多路复用(A)、TFO减少握手(C)、TLS会话恢复(D)提升性能。B是可选项,非必要。

  2. 在微服务架构中,服务端缓存设计需考虑:
    A. 分布式锁实现原子性操作
    B. 缓存分区避免单点故障
    C. 本地缓存与远程缓存的多级分层
    D. 使用一致性哈希均衡负载
    答案:A、B、C、D
    解析:分布式锁(A)、缓存分区(B)、多级缓存(C)、一致性哈希(D)均为微服务缓存设计要点。


答案与解析总结

  1. 客户端缓存:区分强制缓存(状态码200)与协商缓存(304),ETag/Last-Modified用于验证。
  2. 域名解析:DNS负载均衡依赖TTL和记录类型,无法动态感知服务器状态。
  3. 传输链路:QUIC基于UDP,解决队头阻塞,0-RTT握手;HTTP/2多路复用减少连接数。
  4. CDN:路由策略包括DNS、Anycast、HTTP重定向;负载均衡需考虑应用层规则。
  5. 服务端缓存:缓存击穿(互斥锁)、雪崩(随机过期)、穿透(布隆过滤器);一致性模型需权衡强一致与最终一致。
  6. 系统设计:多级缓存、分布式锁、一致性哈希是微服务缓存核心设计模式。

通过以上题目可全面覆盖第四章的核心技术点,重点考察对缓存策略、传输协议、负载均衡机制及分布式系统设计原则的理解深度。

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马吕斯定律&#xff08;Maluss Law&#xff09;详解 马吕斯定律是偏振光学中的基本定律&#xff0c;由法国物理学家**tienne-Louis Malus**于1809年发现&#xff0c;描述了**线偏振光**通过检偏器后的光强变化规律。 2. 实验验证 3. 数学推导 4. 关键应用 5. 特殊情况讨论 …...

大厂算法面试 7 天冲刺:第6天-树与图深度剖析——高频算法面试题 Java 实战

&#x1f9e0; 第6天&#xff1a;树与图深度剖析——高频算法面试题 & Java 实战 &#x1f4da; 一、核心知识概览 Overview 1. 树&#xff08;Tree&#xff09; 树是一种非线性数据结构&#xff0c;常见于面试中的二叉树&#xff08;Binary Tree&#xff09;、二叉搜索树…...

C语言编译和链接错题

一、错题重现 1.用在switch语句中的关键字不包含哪个&#xff1f;( ) A.continue B.break C.default D.case 2.下面代码的结果是&#xff1a;( ) A.3 B.4 C.随机值 D.5 3.下面那个不是转义字符&#xff1f; A.\n B.\060 C.\q D.\b 二、错因分析及思考 1.题目看…...

吴恩达深度学习复盘(7)一个简单训练示例

简介 本篇简单讲解简单的神经网络训练。通过回顾逻辑回归模型训练&#xff0c;了解神经网络训练的相关内容。比如训练步骤、损失函数、优化算法以及深度学习库的使用&#xff0c;了解训练过程中的相关概念。 例子 手写数字识别&#xff08;判断是 0 还是 1&#xff09;。这是…...