面试题：如何在应用层有效处理Redis集群的ASK错误

Question

假设你正在开发一个使用Redis集群的应用程序，描述你会采取哪些策略和技术手段，在应用层来透明且高效地处理ASK错误，以保证业务的连续性和性能不受较大影响，需涉及重试机制、节点映射维护等方面的思路。

Answer 1

1. 重试机制：
   • 立即重试：当应用程序接收到ASK错误时，首先尝试立即重试该操作。因为ASK错误通常表示目标键在当前节点的哈希槽映射暂时不正确，立即重试有可能该节点已经更新了哈希槽映射，能够正确处理请求。
   • 延迟重试：如果立即重试失败，可以引入一个指数退避的延迟重试策略。例如，第一次重试延迟100毫秒，第二次延迟200毫秒，第三次延迟400毫秒等，以避免过于频繁地重试对系统造成过大压力。同时设置一个最大重试次数，如3 - 5次，超过最大重试次数后，如果仍然失败，则向业务层抛出异常或采取其他处理措施，如记录日志、进行故障报警等。
2. 节点映射维护：
   • 客户端缓存：在应用层客户端维护一个节点映射表，记录哈希槽到节点的映射关系。当应用程序启动时，从Redis集群获取初始的哈希槽映射信息并缓存起来。每次成功执行命令后，检查返回结果中是否包含有关哈希槽映射的更新信息（例如ASK错误中的重定向信息），如果有则更新本地的节点映射表。
   • 定期刷新：为了确保节点映射表的准确性，设置一个定期任务（如每5 - 10分钟），主动从Redis集群获取最新的哈希槽映射信息，并与本地缓存的映射表进行比对。如果发现不一致，及时更新本地映射表，以保证后续请求能够准确地发送到目标节点。
3. 重定向处理优化：
   • 批量操作优化：如果应用程序涉及批量操作（如MGET、MSET等），在遇到ASK错误时，对于受影响的键，不要对每个键单独进行重试。而是将这些键重新组织，按照新的节点映射关系，批量发送到正确的节点，减少网络开销和重试次数。
   • 异步处理：对于一些非关键的操作，可以将重试操作放到异步线程或任务队列中执行，避免阻塞主线程，保证业务的连续性。这样即使重试过程出现延迟或失败，也不会影响主线程中其他业务逻辑的执行。