面试题答案
一键面试架构设计优化策略
- 读写分离架构
- 策略：在Redis和MySQL之间，明确划分读操作和写操作。读请求优先从Redis缓存读取数据，如果缓存命中则直接返回，减少对MySQL的压力。写请求先写入MySQL，成功后再更新Redis缓存。
- 优势：极大减轻MySQL读压力，提升系统整体读性能。同时，通过Redis的高速读写能力，加快数据读取响应速度。
- 潜在风险：可能存在数据一致性问题，如写操作成功更新MySQL但在更新Redis缓存时失败，导致缓存与数据库数据不一致。
- 多级缓存架构
- 策略：除Redis外，增加本地缓存（如Ehcache）。对于一些访问频繁且不经常变化的数据，首先从本地缓存读取，若未命中再从Redis读取，最后从MySQL读取。
- 优势：进一步减少对Redis和MySQL的请求次数，提升响应速度。本地缓存访问速度极快，对于高并发场景能有效缓解后端压力。
- 潜在风险：维护多级缓存的一致性难度加大，若本地缓存、Redis缓存和MySQL数据不一致，排查和修复问题较为复杂。同时，本地缓存会占用应用服务器内存资源，可能影响应用性能。
- 负载均衡
- 策略：在Redis集群和MySQL集群前分别部署负载均衡器。对于Redis，可采用一致性哈希算法实现请求均匀分配到各个Redis节点；对于MySQL，根据读/写请求类型分配到相应的读库或写库。
- 优势：避免单个节点负载过高，提升系统的可扩展性和稳定性。能充分利用集群中各个节点的资源，提高整体处理能力。
- 潜在风险：负载均衡器本身可能成为单点故障，如果负载均衡器出现问题，整个系统的请求分发将受影响。此外，一致性哈希算法在节点数量变化时可能导致数据迁移，影响缓存命中率。
缓存策略优化策略
- 缓存过期策略
- 策略：采用合理的缓存过期时间设置。对于不经常变化的数据设置较长的过期时间，如一些配置信息；对于经常变化的数据设置较短的过期时间，如实时统计数据。同时，可结合定期更新策略，在缓存过期前主动更新数据。
- 优势：既能保证缓存数据的时效性，又能减少不必要的数据库查询。避免因缓存数据长期不更新导致的业务逻辑错误。
- 潜在风险：如果过期时间设置不当，可能导致频繁的缓存穿透（查询不存在的数据每次都穿透到数据库）或缓存雪崩（大量缓存同时过期，导致数据库瞬间压力过大）问题。
- 缓存淘汰策略
- 策略：根据Redis支持的淘汰策略（如LRU、LFU等），结合业务特点选择合适的策略。对于热点数据，尽量使其不会被轻易淘汰。例如，若业务对近期访问的数据更敏感，可选择LRU策略。
- 优势：有效利用Redis的内存空间，保证缓存中始终存放热点数据，提高缓存命中率。
- 潜在风险：不同淘汰策略在某些场景下可能误淘汰有用数据。例如LRU策略可能淘汰掉虽然近期未访问但后续可能高频访问的数据。
数据同步机制优化策略
- 异步更新
- 策略：使用消息队列（如Kafka）实现MySQL和Redis数据同步。写操作成功后，将更新缓存的任务发送到消息队列，由消息队列异步处理缓存更新。
- 优势：减少写操作的响应时间，提高系统并发处理能力。同时，消息队列的可靠机制可保证缓存更新任务不会丢失。
- 潜在风险：引入消息队列增加了系统复杂度，可能出现消息积压、消息重复消费等问题，导致缓存更新异常。
- 双写一致性保障
- 策略：采用重试机制和数据校验机制。若缓存更新失败，进行多次重试。同时，定期对MySQL和Redis数据进行一致性校验，发现不一致及时修复。
- 优势：最大程度保证数据一致性，减少因数据不一致导致的业务问题。
- 潜在风险：重试机制可能增加系统处理时间，尤其在重试次数过多时。数据校验机制需要额外的计算资源和时间，可能影响系统性能。