分布式系统

分布式系统面试的重点不是背产品名，而是面对网络分区、节点故障、重复消息和并发写入时，能够说明系统要保证什么、放弃什么，以及故障后如何恢复。

推荐学习顺序

1. 分布式基础、一致性与复制

   • 部分失败、故障模型、逻辑时钟；
   • Leader-Follower、Multi-Leader、Leaderless；
   • 线性一致性、因果一致性、最终一致性；
   • CAP、PACELC 与 Quorum。

2. 共识、Raft 与分布式协调

   • 多数派、term、选主和日志复制；
   • Raft 的提交与安全性；
   • 脑裂、租约、分布式锁和 fencing token。

3. 分片、分布式事务与消息

   • 哈希 / 范围 / 一致性哈希分片；
   • 分布式 ID、2PC、TCC、Saga、Outbox；
   • 幂等、消息投递语义、顺序、重试和缓存一致性。

4. 游戏服务器分布式架构

   • 网关、玩家 / 房间分片、Actor mailbox；
   • 状态同步、AOI、跨服迁移和热点房间；
   • 背压、ownership epoch、恢复与尾延迟监控。

一个统一的分析框架

遇到分布式设计题时，按以下顺序展开：

1. 业务不变量：哪些结果绝对不能同时出现，例如同一房间不能有两个写所有者；
2. 一致性要求：需要线性一致、会话一致，还是最终一致；
3. 分片单位：玩家、房间、订单或其他实体如何路由；
4. 故障模型：进程崩溃、网络分区、慢节点和磁盘故障分别如何处理；
5. 写入成功定义：写入本机、持久化、复制到多数派，还是已产生外部效果；
6. 重试与幂等：超时后是否可能重复，如何去重；
7. 顺序与版本：是否需要 sequence、term、epoch 或版本号；
8. 过载策略：队列是否有界，哪些请求可拒绝、合并或丢弃；
9. 恢复目标：RPO、RTO 和迁移 / 回放方案；
10. 可观测性：如何发现热点、积压、脑裂和一致性异常。

高频概念对照

概念	解决的问题	不自动保证什么
复制	冗余、读扩展和故障恢复	不自动提供强一致
分片	容量和吞吐水平扩展	不自动解决热点和跨分片事务
共识	对值或日志顺序达成一致	不等于业务分布式事务
Quorum	用相交集合协调副本	仅靠公式不保证线性一致
分布式锁	临界区所有权协调	TTL 本身不能隔离旧持有者
消息队列	解耦、削峰和异步传播	不自动保证端到端恰好一次
Saga	多个本地事务的补偿流程	不提供普通 ACID 回滚和隔离
一致性哈希	降低扩缩容数据迁移	不解决单个热 key

面试表达原则

• 先给结论，再说明适用前提和失败场景；
• 不说“绝对不丢”“天然有序”“完全一致”，除非能给出协议边界；
• 区分平均情况、最坏情况和分区期间行为；
• 所有超时重试都追问一次：“原操作可能已经成功吗？”；
• 所有租约和 Leader 都追问一次：“旧持有者恢复后如何被拒绝？”；
• 所有消息语义都追问一次：“外部副作用是否也在保证范围内？”