面试题：高并发场景下Redis与MySQL数据同步错误的处理策略

Question

在高并发环境中，Redis与MySQL数据同步可能会面临更复杂的错误情况，例如数据一致性问题、大量请求导致的同步延迟等。请详细说明你会采取哪些策略来处理这些错误，以确保数据的准确同步。

Answer 1

处理数据一致性问题策略

1. 读写分离与双写方案
   • 先写MySQL再写Redis：在写操作时，先将数据写入MySQL，成功后再更新Redis。这样能保证MySQL作为数据源的准确性，缺点是如果写Redis失败，可能导致数据不一致。可通过重试机制解决，例如设置3次重试，每次间隔100ms，若重试失败则记录日志并报警，人工介入处理。
   • 先写Redis再写MySQL：在高并发读场景下，先更新Redis可快速响应读请求。但如果写MySQL失败，需通过补偿机制，如消息队列（MQ）记录失败操作，后续由MQ消费者重试写MySQL操作。
2. 缓存失效策略
   • 设置合理的缓存过期时间：根据业务场景，对于变化不频繁的数据设置较长的过期时间，如商品基本信息设置为24小时；对于变化频繁的数据设置较短的过期时间，如实时库存设置为1分钟。当缓存过期时，再次读取数据会从MySQL加载并更新Redis，保证数据一致性。
   • 主动失效：在数据发生变更时，不仅更新MySQL，同时主动使Redis中相关缓存失效。例如，商品价格更新后，立即删除Redis中该商品价格相关的缓存数据，下次读取时会重新从MySQL加载并更新Redis。

处理同步延迟策略

1. 优化Redis性能
   • 使用合适的数据结构：根据业务需求选择数据结构，如对于简单的键值对存储使用String类型，对于具有关系的数据使用Hash类型，以提高读写效率。
   • 增加Redis集群节点：采用主从复制或哨兵模式，将读请求分摊到多个从节点，减轻主节点压力，提高整体读取性能。同时，哨兵模式可实现主节点故障自动转移，保证高可用性。
2. 优化MySQL性能
   • 索引优化：分析业务查询语句，为经常查询的字段建立合适的索引。例如，在商品查询中，为商品名称、分类等字段建立索引，提高查询速度。
   • 分库分表：对于数据量庞大的表，按照一定规则（如按时间、按地区等）进行分库分表。如订单表按年份分表，减少单表数据量，提高查询和写入性能。
3. 异步同步机制
   • 使用消息队列：在写操作时，将数据同步任务发送到MQ，如Kafka、RabbitMQ等。应用程序将写请求写入MQ后立即返回，由MQ消费者异步处理数据同步到Redis和MySQL的操作。这样可以削峰填谷，减轻数据库瞬间压力，同时提高系统的响应速度。
   • 批量处理：MQ消费者在处理同步任务时，采用批量处理的方式。例如，每次从MQ中获取10条同步任务，批量写入MySQL和Redis，减少数据库和Redis的I/O次数，提高同步效率。