面试题：缓存设计之Redis分布式缓存架构

Question

设计一个基于Redis的分布式缓存架构，以支持大规模后端应用。要求考虑缓存的一致性、高可用性和扩展性。请描述整体架构设计，包括使用的Redis集群模式（如Redis Cluster、主从复制、哨兵模式等）、数据分片策略、缓存失效策略以及如何处理跨节点的数据一致性问题。同时，阐述在该架构下如何进行缓存预热和缓存迁移。

Answer 1

整体架构设计

1. Redis集群模式：采用Redis Cluster模式，它是Redis的分布式解决方案，内置数据分片和高可用机制。在这种模式下，Redis节点通过Gossip协议交换状态信息，自动发现和维护节点关系。每个节点负责一部分数据槽（共16384个），数据通过CRC16算法计算后对16384取模，决定存储在哪个槽中。这种模式无需代理，客户端可以直接与任何节点通信，具备较好的扩展性和高可用性。
2. 数据分片策略：基于Redis Cluster的内置数据分片机制，即按照数据槽分配数据。这种方式将数据均匀分布在各个节点上，每个节点负责管理一部分数据槽，避免了数据集中在某些节点上，提升了整体存储和读写能力。
3. 缓存失效策略：
   • 定时过期：对每个缓存数据设置过期时间，当到达过期时间时，该数据会被自动删除。可以在设置缓存时使用EXPIRE命令指定过期时间（单位为秒）。
   • 惰性删除：当客户端读取已过期的数据时，Redis会检查数据是否过期，如果过期则删除该数据，并返回空值。这种策略减少了删除过期数据的开销，但可能会导致过期数据在一段时间内仍然占用内存。
   • 定期删除：Redis会定期随机抽取一些键检查是否过期，如果过期则删除。通过调整定期删除的频率，可以在内存和CPU开销之间找到平衡。
4. 跨节点数据一致性问题处理：
   • 异步复制：Redis Cluster采用异步复制方式，主节点将写操作异步复制给从节点。虽然存在短暂的数据不一致，但这种方式保证了较高的写性能。从节点会尽可能快地同步主节点的数据。
   • Gossip协议：节点间通过Gossip协议交换状态信息，包括数据槽的分配、节点状态等。当节点状态发生变化（如主从切换）时，通过Gossip协议快速传播到其他节点，确保集群状态的一致性。

缓存预热

1. 批量加载：在应用启动前，通过编写脚本从数据源（如数据库）中批量读取热点数据，并设置到Redis缓存中。可以使用Redis的MSET等批量操作命令，提高加载效率。
2. 预加载任务：可以将缓存预热任务作为一个定时任务，在系统负载较低的时间段执行，避免对正常业务造成影响。例如，每天凌晨批量加载当天可能会频繁访问的数据。

缓存迁移

1. 在线迁移：如果是在Redis Cluster内部节点之间迁移数据，可以使用Redis Cluster提供的CLUSTER SETSLOT <slot> IMPORTING <source_node_id>和CLUSTER SETSLOT <slot> MIGRATING <target_node_id>命令，在不停止服务的情况下，将数据从一个节点迁移到另一个节点。迁移过程中，客户端仍然可以正常读写数据，Redis会自动处理数据的重定向。
2. 数据同步：如果是从一个Redis集群迁移到另一个Redis集群，可以使用工具如redis - rdb - tools先将源集群的数据导出为RDB文件，然后将RDB文件导入到目标集群。或者使用Redis的SYNC命令进行数据同步，但这种方式可能会对源集群的性能产生一定影响，需要在合适的时间进行操作。同时，在迁移过程中，要注意处理好缓存的一致性问题，例如在迁移完成后，更新应用程序的配置，指向新的Redis集群。