数据分片、一致性哈希、虚拟节点与再平衡面试题
本页只放标准回答、追问和原理跳转。
1. 分片和复制有什么区别
标准回答： 分片把不同数据分到不同逻辑 Partition/节点，用于扩展容量和吞吐；复制为同一分片保存多个副本，用于容灾和读取。一致性哈希解决路由映射，不自动完成副本一致性和故障切换。
原理：分片对象
2. 为什么 hash(key) % N 不利于扩容
标准回答： N 从 4 变 5 时大量 Key 的余数都会变化，并非只迁移新增节点应承担的数据，因此会造成缓存集中 Miss 或数据库大规模搬迁。可引入固定逻辑 Slot，再把 Slot 映射到物理节点。
原理：取模分片
3. Redis Cluster 为什么使用16384个Slot
标准回答： 固定 Slot 把 Key 到逻辑桶与逻辑桶到节点的映射解耦，扩缩容迁移选定 Slot 而不直接改变 %节点数。具体 Slot 数是 Redis 协议设计选择，不代表所有系统都应使用 16384。
原理：固定逻辑Slot
4. 一致性哈希扩容时迁移哪些Key
标准回答： Key 顺时针映射第一个节点。新增节点 X 主要接管其前驱到 X 的环区间；理想均匀情况下预期约 1/(N+1) Key 迁移。比例是统计期望，少量物理节点且无虚拟节点时可能严重不均。
原理：一致性哈希环
5. 为什么需要虚拟节点
标准回答： 少量物理节点在环上的位置可能不均，虚拟节点把每个物理节点映射成多个点，打散区间并可近似权重。数量过多会增加路由表、状态传播和迁移碎片，副本还要考虑地域/机架故障域。
原理：虚拟节点
6. Rendezvous Hash 和一致性哈希有什么区别
标准回答： Rendezvous 对 Key 与每个候选节点计算分数并选最高者，不维护环，新增节点只接管它成为最高分的 Key，删除节点则选择第二高分。朴素计算是 O(N)，加权实现应采用经过证明的公式，不能简单乘权重。
7. Kafka Partition 和 Redis Slot 是一回事吗
标准回答： 不是。Redis Slot 是 Key 路由桶，迁移时有 MOVED/ASK；Kafka Partition 是持久化有序日志、并行消费和副本 Leader 的边界。增加 Broker 不自动增加 Partition，增加 Partition 可能改变 Key 映射和局部顺序。
8. 一致性哈希能否解决热点Key
标准回答： 不能。算法可能让 Key 数量均匀，但单个热 Key 仍只映射一个主节点。需要多级缓存、请求合并、拆 Key、只读副本、限流或业务分区；大租户可用目录路由单独迁移。
原理：热点与倾斜
9. 扩容迁移为什么不建议无事务双写
标准回答： 源和目标两次写无法原子提交，一边成功一边失败会产生分叉。应保持单一事实源，通过 WAL/CDC/Outbox 增量复制，目标按版本幂等应用；切换时发布 Routing Version 并处理旧客户端。
原理：迁移状态机
10. 迁移校验为什么不能只比较行数
标准回答： 行数相同仍可能字段错误、版本落后或两边各缺不同记录。应按主键范围比较数量、最大版本、摘要和业务抽样，并保留无法自动合并的冲突明细。
原理：迁移失败窗口
11. 发布新路由后为什么旧分片又出现数据
标准回答： 客户端缓存、旧路由版本、长连接和在途请求仍可能写源分片。请求应携带 Routing Version，旧分片校验归属后拒绝、转发或重定向，不能静默接受；切换后还要连接排空和观察窗口。
原理：迁移状态机
12. 分片不均或路由错误怎样排查
标准回答： 先确定业务 Key、逻辑 Partition、路由版本和实际节点；核对哈希、字符编码、Hash Tag 和跨语言实现；再查数据量/QPS TopN、路由传播、CDC Lag、校验摘要和迁移并发，不能只看平均分片大小。
原理：分片生产Runbook