面试题：复杂业务逻辑下Redis与MySQL协同减轻写压力的优化策略

Question

在一个具有复杂业务逻辑的系统中，如电商的订单处理系统，涉及库存扣减、订单创建、支付状态更新等多个关联操作。此时利用Redis缓存减轻MySQL写压力，如何设计一套优化策略，确保在满足业务一致性要求的同时，最大程度降低MySQL的写负载，并且要考虑到分布式环境下可能出现的问题及解决方案。

Answer 1

1. 整体优化策略

1. 缓存写入优先：在处理订单相关操作时，优先将数据写入 Redis 缓存。例如，在库存扣减时，先在 Redis 中对库存数量进行扣减操作。因为 Redis 具有极高的读写性能，能快速响应此类操作。
2. 异步更新 MySQL：使用异步任务（如消息队列，如 RabbitMQ、Kafka 等）将 Redis 中的数据批量、异步地同步到 MySQL 中。这样可以避免每次操作都直接写 MySQL，减少 MySQL 的写压力。例如，订单创建成功后，将订单数据写入 Redis 并发送一条消息到消息队列，由消费者从消息队列中获取数据并写入 MySQL。

2. 业务一致性保证

1. 数据校验：在将 Redis 数据同步到 MySQL 之前，进行数据校验。例如，再次检查库存扣减后数量是否符合预期等业务规则，防止脏数据写入 MySQL。
2. 事务机制：对于订单创建、库存扣减、支付状态更新等关联操作，在 Redis 中利用 MULTI 和 EXEC 命令实现事务操作，保证这些操作要么全部成功，要么全部失败，确保 Redis 数据的一致性。在 MySQL 中，利用数据库自身的事务机制，确保多个关联操作在数据库层面的一致性。

3. 分布式环境下的问题及解决方案

1. 缓存一致性问题
   • 问题：在分布式环境中，多个节点同时操作 Redis 缓存和 MySQL 数据库，可能导致缓存和数据库数据不一致。
   • 解决方案：采用缓存更新策略，如读写锁（Read - Write Lock）。读操作可以并发进行，而写操作时需要获取写锁，确保只有一个节点能进行写操作，避免数据不一致。另外，可以使用分布式缓存一致性协议，如 Redisson 的分布式锁来保证同一时间只有一个实例对缓存和数据库进行写操作。
2. 高可用和容错
   • 问题：如果 Redis 节点或消息队列节点出现故障，可能导致数据丢失或系统不可用。
   • 解决方案：对于 Redis，采用 Redis Cluster 集群模式，它提供自动故障转移功能，当某个节点出现故障时，集群能够自动将请求重定向到其他可用节点。对于消息队列，采用多副本机制，如 RabbitMQ 的镜像队列，Kafka 的多副本机制，确保即使部分节点故障，数据也不会丢失，系统依然可用。
3. 分布式事务问题
   • 问题：在分布式环境下，订单处理涉及多个服务，不同服务操作不同的数据库（如库存服务操作库存数据库，订单服务操作订单数据库），传统的本地事务无法满足需求，可能出现部分操作成功，部分操作失败的情况。
   • 解决方案：采用分布式事务框架，如 Seata。Seata 提供 AT、TCC、SAGA 等多种事务模式，可以根据业务场景选择合适的模式来保证分布式事务的一致性。例如，在电商订单处理系统中，可以使用 Seata 的 AT 模式，它对业务代码侵入性较小，通过自动生成回滚日志，在发生异常时能够自动回滚分布式事务。