面试题答案
一键面试设计思路
- 数据同步策略
- 主从复制：采用Redis内置的主从复制机制。主节点负责处理写操作，将写命令同步给从节点。从节点可以分担读压力，并且保证数据一致性。在实时监控系统中，写操作相对较少（如添加新的监控数据），读操作较多（查询监控链表数据），主从复制能很好地适应这种读写模式。
- 双向同步优化：对于一些可能在多个节点同时产生写操作的场景（虽然在监控系统中较少见，但为了完整性考虑），可以引入双向同步机制。不过，这需要解决冲突问题，例如通过给每个写操作加上唯一ID和时间戳，在同步时根据时间戳等规则来判断如何处理冲突。
- 减少性能损耗
- 批量同步：避免频繁的小数据量同步，将多个写操作合并成一批进行同步，减少网络开销。可以通过设置合适的同步阈值，当写操作达到一定数量或者时间间隔达到一定值时，进行批量同步。
- 异步同步：采用异步方式进行数据同步，主节点在处理完写操作后，立即返回给客户端成功响应，同时将同步任务放到后台线程或者消息队列中处理。这样可以避免同步操作阻塞主节点的处理流程，提高系统的响应性能。
技术选型
- Redis Cluster：如果节点数量较多，可以选用Redis Cluster。它采用无中心的分布式架构，数据通过哈希槽进行分布，每个节点负责一部分哈希槽。Redis Cluster内置了数据自动分片和复制功能，能较好地实现数据一致性和负载均衡。
- 消息队列：如Kafka、RabbitMQ等。可以将需要同步的数据发送到消息队列中，各个节点从消息队列中消费数据进行同步。消息队列可以实现异步解耦，并且具备高吞吐量，能有效减少同步带来的性能损耗。同时，消息队列的持久化功能也能保证数据不会丢失。
- 分布式一致性协议：对于一些对数据一致性要求极高的场景，可以考虑引入分布式一致性协议，如Raft、Paxos等。这些协议可以保证在分布式环境下数据的强一致性，但实现相对复杂，会带来一定的性能开销，需要根据实际需求权衡使用。