面试题：高并发下Redis与MySQL协同优化用户行为数据查询的架构设计

Question

假设在高并发场景下，需要利用Redis缓存策略优化MySQL用户行为数据查询，设计一个完整的系统架构，并详细说明在这个架构中Redis和MySQL如何协同工作，以保证数据的一致性、查询的高效性以及系统的高可用性。

Answer 1

系统架构设计

1. 客户端：发起用户行为数据查询请求。
2. 应用服务器：接收客户端请求，调用缓存层和数据库层获取数据。
3. 缓存层（Redis）：存储热点用户行为数据，提供快速的数据读取服务。
4. 数据库层（MySQL）：持久化存储所有用户行为数据。

Redis 和 MySQL 协同工作

数据一致性

1. 写操作：
   • 先写MySQL，确保数据持久化。
   • 再删除Redis中对应缓存数据，保证下次查询时从MySQL重新加载最新数据。
2. 读操作：
   • 先从Redis读取数据，如果存在则直接返回。
   • 如果Redis中不存在，从MySQL读取数据，返回给客户端，并将数据写入Redis缓存。

查询高效性

1. 热点数据缓存：Redis基于内存存储，读写速度极快。将高频访问的用户行为数据存储在Redis中，减少对MySQL的直接查询压力，提高查询响应速度。
2. 缓存预加载：在系统初始化或业务低峰期，将部分热门数据预先加载到Redis缓存中，确保高并发时能快速响应查询请求。
3. 批量查询：应用服务器可以将多个查询请求合并，一次性从Redis获取多个数据，减少与Redis的交互次数，提高查询效率。

系统高可用性

1. Redis高可用：
   • 使用Redis Cluster或主从复制架构。Redis Cluster通过数据分片和节点自动故障转移机制，保证数据的分布式存储和高可用性。主从复制架构中，主节点负责写操作，从节点复制主节点数据，当主节点故障时，从节点可以晋升为主节点继续提供服务。
   • 配置哨兵（Sentinel），监控Redis节点状态，自动进行故障检测和转移，确保Redis服务的连续性。
2. MySQL高可用：
   • 采用主从复制架构，主库负责写操作，从库复制主库数据，分担读压力。当主库出现故障时，通过手动或自动方式将从库提升为主库。
   • 引入分布式数据库中间件，如MyCAT、ShardingSphere等，实现数据的分片存储和读写分离，提高系统的扩展性和可用性。同时，这些中间件具备故障检测和自动切换功能，保障MySQL服务的高可用性。