面试题：如何在Redis AOF重写期间优化系统稳定性，从配置和架构角度分析

Question

当Redis进行AOF重写时，为了最大程度减少对系统稳定性的冲击，从Redis配置参数以及应用架构设计两个层面，你认为可以采取哪些优化措施？

Answer 1

Redis配置参数层面

1. 调整 aof-rewrite-min-size：适当增大该参数值，比如设置为较大的文件尺寸（如 64mb），只有当AOF文件大小达到这个阈值时才触发重写，减少不必要的频繁重写。
2. 调整 aof-rewrite-percentage：合理设置该参数，例如设置为 200，意味着当AOF文件大小超过上次重写后文件大小的2倍时触发重写，避免过于频繁的重写操作。
3. 设置 no-appendfsync-on-rewrite 为 yes：在AOF重写期间，将新的写操作先缓存起来，不进行 fsync 同步到磁盘，等重写完成后再批量同步，减少重写过程中磁盘I/O操作对系统的影响。
4. 调整 aof-rewrite-incremental-fsync：设置为一个合理的值（如 100），表示每写入 100 条命令就进行一次 fsync 操作，在保证数据安全性的同时，降低磁盘I/O频率。

应用架构设计层面

1. 采用主从架构：
   • 主库配置：主库只负责处理写操作，将读操作分流到从库。在AOF重写时，主库可以专注于重写任务，减少因读请求带来的额外压力。
   • 从库协助：从库可以分担读压力，并且在主库进行AOF重写期间，如果主库出现性能问题，从库可以临时承担部分写操作（需要注意数据一致性问题，可采用异步复制等策略）。
2. 读写分离：通过中间件（如Twemproxy、Codis等）实现读写分离，将读请求均匀分配到多个从库，使主库在AOF重写时能有更多资源用于重写任务，降低对业务读写操作的影响。
3. 使用缓存分层：在应用层增加一层本地缓存（如Guava Cache），对于一些高频读数据，先从本地缓存读取，减少对Redis的读请求，从而减轻Redis在AOF重写时的压力。同时，可以结合分布式缓存（如Memcached），进一步分担Redis的读负载。