Java面试必备：分布式数据库核心问题深度解析

一、分布式数据库基础理论

1.1 CAP理论深度剖析

CAP理论是分布式数据库设计的基石，它指出一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）中的两项。在Java开发场景中，不同业务对CAP的选择直接影响系统架构：

• 金融系统：通常选择CP（如ZooKeeper），强一致性优先
• 电商系统：往往选择AP（如Cassandra），高可用优先
• 折中方案：BASE理论（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）

// 典型AP系统实现示例
@Repository
public class CassandraOrderRepository implements OrderRepository {
    @Consistency(ConsistencyLevel.QUORUM)
    public Order findById(UUID id) {
        // 最终一致性查询实现
    }
}

1.2 分布式事务解决方案

1.2.1 两阶段提交（2PC）

• 协调者角色关键实现
• 存在单点阻塞问题
• 适用于数据库原生分布式事务

1.2.2 三阶段提交（3PC）

• 引入超时机制解决阻塞
• 增加CanCommit阶段

1.2.3 TCC模式（Try-Confirm-Cancel）

public interface TccOrderService {
    @Transactional
    boolean tryCreateOrder(OrderDTO dto);
    @Transactional
    void confirmCreateOrder(Long orderId);
    @Transactional
    void cancelCreateOrder(Long orderId);
}

二、数据分片与路由策略

2.1 常见分片算法对比

算法类型	优点	缺点	适用场景
范围分片	查询效率高	容易产生热点	时序数据
哈希分片	数据分布均匀	扩容复杂	通用场景
一致性哈希	扩容影响小	实现复杂	动态扩展环境

2.2 分库分表实践要点

• 全局ID生成：Snowflake算法优化（解决时钟回拨）
• 跨库JOIN：使用字段冗余+异步更新
• 分布式查询：ShardingSphere的SQL改写原理

三、高可用与一致性保障

3.1 共识算法实现

3.1.1 Raft协议核心流程

1. Leader选举（Term递增机制）
2. 日志复制（Quorum确认）
3. 安全性约束（Leader完整性）

3.1.2 Paxos工程实践

• Multi-Paxos优化
• 活锁问题解决方案

3.2 读写分离设计

@Configuration
@EnableTransactionManagement
public class ReplicaDataSourceConfig {
    @Bean
    @Primary
    public DataSource routingDataSource() {
        Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
        targetDataSources.put("master", masterDataSource());
        targetDataSources.put("replica", replicaDataSource());
        AbstractRoutingDataSource ds = new AbstractRoutingDataSource() {
            @Override
            protected Object determineCurrentLookupKey() {
                return TransactionSynchronizationManager.isCurrentTransactionReadOnly() 
                       ? "replica" : "master";
            }
        };
        // 其他配置...
    }
}

四、典型面试题精讲

4.1 高频问题清单

1. “如何设计一个支持千万级用户的分布式订单系统？”

   • 分库分表策略（用户ID哈希+时间范围）
   • 异步归档机制
   • 热点账户特殊处理

2. “分布式ID生成方案有哪些？各有什么优劣？”

   • UUID：简单但无序
   • 数据库序列：性能瓶颈
   • Snowflake：推荐方案（时间戳+机器ID+序列号）

3. “MySQL主从延迟怎么解决？”

   • 半同步复制
   • 并行复制
   • 业务层判断（如更新时间戳）

4.2 故障排查类问题

• 脑裂场景：”ZooKeeper如何避免脑裂？”

  • Quorum机制
  • epoch世代控制

• 数据不一致：”Redis集群主从切换导致数据丢失怎么办？”

  • 合理设置min-slaves-to-write
  • 增加异步校验机制

五、进阶考察方向

5.1 新型分布式数据库

• TiDB架构解析：PD-TiKV-TiDB协作流程
• CockroachDB特点：全局时钟实现

5.2 性能优化策略

• 批量操作：Pipeline模式应用
• 索引设计：全局索引与本地索引

面试建议：回答分布式问题时，建议采用”理论+实践”的叙述结构，先说明理论基础（如CAP），再结合具体中间件（如ShardingSphere）的实现细节，最后补充业务场景中的取舍考量。

通过系统掌握这些分布式数据库的核心知识点，Java开发者能够在面试中展现出对分布式系统的深刻理解，同时这些知识对实际架构设计也具有重要指导意义。