面试题：缓存设计：Redis Sentinel与Cluster模式下复杂业务场景的优化策略

Question

在一个涉及电商商品库存、订单缓存以及用户信息缓存的复杂业务场景中，既要保证高可用，又要兼顾读写性能和数据一致性。请详细阐述如何在Redis Sentinel与Cluster模式之间做出选择，以及针对选定模式，如何通过配置优化、数据结构设计、集群拓扑规划等手段来满足业务需求。

Answer 1

Redis Sentinel与Cluster模式选择

1. 业务规模与数据量
   • Sentinel模式：适用于中小型电商业务场景，数据量相对较小，例如商品库存、订单缓存和用户信息缓存总量在GB级别，节点数量较少（一般建议不超过10个主节点）。因为Sentinel主要用于主从架构的高可用，在扩展性上相对Cluster模式较弱。
   • Cluster模式：适合大型电商业务，数据量较大且预计有持续增长趋势，如数据量达到TB级别甚至更高。Cluster模式能够通过将数据分布在多个节点上，实现水平扩展，满足大规模数据存储和读写需求。
2. 读写性能需求
   • Sentinel模式：读性能方面，由于有多个从节点可以分担读请求，在合理配置下能提供不错的读性能。但写操作只能在主节点进行，若写操作频繁，主节点可能成为性能瓶颈。对于读写比例适中，写操作不太密集的业务场景较适用。
   • Cluster模式：通过数据分片，写操作可以分散到不同节点，在大规模数据读写场景下，读写性能优势明显。适合高并发读写的电商业务，如大量用户同时下单（写操作），同时又有众多用户查询商品库存和订单状态（读操作）的场景。
3. 数据一致性要求
   • Sentinel模式：主从复制存在一定的数据同步延迟，在主从切换时可能会丢失少量数据。对于数据一致性要求不是极其严格，允许短时间内数据有一定程度不一致的业务场景，如电商的商品浏览量统计等场景较为适用。
   • Cluster模式：提供了更严格的数据一致性保证，通过配置可以选择同步写操作到多个节点，减少数据丢失风险。对于订单缓存和用户信息缓存这种对数据一致性要求较高的场景，Cluster模式更为合适。

选定Cluster模式的优化手段

1. 配置优化
   • 节点配置：合理设置每个节点的内存限制，根据业务预估的数据量和增长趋势，为每个节点分配足够但不过量的内存，避免因内存不足导致数据丢失或性能下降。例如，对于商品库存数据量较大的节点，可以适当增加内存配置。
   • 网络配置：优化节点间的网络连接，确保节点之间的通信带宽足够，降低网络延迟。可以采用高速网络设备，如10Gbps甚至更高带宽的网卡，减少数据传输时间。
   • 持久化配置：根据业务需求选择合适的持久化策略，如RDB和AOF。对于电商业务，建议采用AOF持久化，因为它能提供更高的数据安全性，在故障恢复时可以尽可能减少数据丢失。同时，可以适当调整AOF重写频率，避免频繁重写影响性能。
2. 数据结构设计
   • 商品库存：可以使用Hash数据结构，将商品ID作为Hash的key，库存数量、锁定数量等信息作为Hash的field - value对。这样可以方便地对单个商品的库存进行查询、更新操作，并且Hash结构在内存占用上相对紧凑。
   • 订单缓存：采用List数据结构，按照订单创建时间顺序将订单信息存储在List中。这样可以方便地实现订单的分页查询，并且List结构在追加元素时性能较高，适合订单不断生成的场景。
   • 用户信息缓存：同样使用Hash数据结构，以用户ID为key，用户的基本信息、登录状态等作为field - value对。方便对用户信息进行整体查询和部分字段更新。
3. 集群拓扑规划
   • 节点数量与分布：根据预估的数据量和业务并发量确定节点数量。一般建议在初期规划时预留一定的扩展空间，如预估业务量需要10个节点，可先部署12 - 15个节点。节点分布要考虑物理位置，尽量避免将所有节点部署在同一机房或同一机架，以降低因机房故障等导致整个集群不可用的风险。例如，可以将节点分布在多个不同地理位置的数据中心。
   • 分片规则：采用合理的分片规则，确保数据均匀分布在各个节点上。对于电商业务，可以根据商品类别、用户ID哈希等方式进行分片。例如，将热门商品类别分布在不同节点，避免热点数据集中在少数节点上，导致这些节点负载过高。同时，在进行订单缓存分片时，可以按照订单创建时间的哈希值进行分片，使得不同时间段的订单均匀分布在各个节点。