面试题：缓存设计之基于缓存的会话管理方案中等难度题

Question

在基于缓存的会话管理方案中，假设使用Redis作为缓存，当会话数据量较大时，如何设计缓存结构以提高查询和更新效率？

Answer 1

1. 使用哈希结构存储会话数据：
   • 以会话ID作为Redis的键，每个会话的数据以哈希（Hash）结构存储为值。例如，使用hset命令设置会话数据，hget命令获取数据。这样可以将一个会话的所有相关信息（如用户ID、用户角色、登录时间等）集中存储在一个哈希对象中，查询和更新单个会话数据时效率较高。例如：

   # 设置会话数据
   hset session:1 user_id 123 role admin login_time 1680000000
   # 获取会话中的user_id
   hget session:1 user_id
   

2. 分区策略：
   • 按业务维度分区：如果会话数据具有明显的业务维度，比如不同业务模块的会话数据，可以按业务模块对会话数据进行分区。例如，将用户管理模块的会话数据存储在以user_session:为前缀的键空间，订单管理模块的会话数据存储在以order_session:为前缀的键空间。这样在查询特定业务模块的会话数据时，可以缩小查询范围，提高效率。
   • 按哈希取模分区：对于大量会话数据，可以根据会话ID的哈希值对Redis实例（或节点）进行取模，将不同会话数据分布到不同的Redis实例（或节点）上。这可以通过一致性哈希算法等更优化的方式实现，确保数据均匀分布，减轻单个实例的负载，提高整体查询和更新效率。
3. 设置合理的过期时间：
   • 为每个会话数据设置合适的过期时间，使用expire命令。例如，对于一般的用户会话，可以设置30分钟的过期时间。这样可以自动清理过期的会话数据，避免缓存中积累大量无用数据，从而提高缓存利用率和查询效率。

   expire session:1 1800
   

4. 索引辅助查询：
   • 如果需要根据特定字段（如用户ID）快速查询会话数据，可以创建辅助索引。例如，使用Redis的Sorted Set结构，以用户ID为成员，会话ID为分数（或者反过来）。这样可以通过zrangebyscore等命令快速获取特定用户ID相关的会话ID，进而查询到完整的会话数据。

   # 假设user_id为123，会话ID为session:1
   zadd user_session_index 123 session:1
   # 通过用户ID获取会话ID
   zrangebyscore user_session_index 123 123