面试题：Redis在高并发电商热门商品缓存下的性能优化与集群方案

Question

在高并发的电商场景中，大量用户同时请求热门商品缓存数据，如何对Redis进行性能优化？如果单机Redis无法满足需求，设计一个合适的Redis集群方案，并阐述该方案在数据分布、容错性以及读写性能方面的优势和挑战。

Answer 1

Redis性能优化方法

1. 优化数据结构：
   • 选择合适的数据结构来存储数据，如使用Hash结构存储商品详细信息，相比于String可减少内存占用。例如，商品信息可包含商品ID、名称、价格等字段，以Hash存储可避免每个字段都单独作为一个Key - Value存储。
   • 避免大Key，大Key会导致网络阻塞和内存碎片问题。可将大对象拆分成多个小对象存储。
2. 缓存预热： 在系统上线前或业务低峰期，将热门商品数据提前加载到Redis中，避免高并发时大量的缓存穿透和缓存雪崩问题。可以通过脚本批量从数据库读取热门商品数据并写入Redis。
3. 合理设置过期时间： 为热门商品设置合适的过期时间，既要避免缓存过期导致大量请求穿透到数据库，又要保证数据的实时性。可以采用随机过期时间，如热门商品过期时间在3 - 5分钟内随机设置，防止同一时间大量缓存过期。
4. 使用连接池： 使用连接池管理Redis连接，减少每次请求建立和销毁连接的开销。常见的Java连接池有JedisPool，在应用启动时初始化连接池，如设置最大连接数、最大空闲连接数等参数。

Redis集群方案设计

可以采用Redis Cluster方案。Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本后正式推出。

数据分布

Redis Cluster采用哈希槽（Hash Slot）的方式进行数据分布。整个集群有16384个哈希槽，每个节点负责一部分哈希槽。当写入数据时，根据Key计算CRC16值，再对16384取模，得到该Key应该存储的哈希槽编号，从而确定数据存储的节点。例如，假设有3个节点，节点A负责0 - 5460号哈希槽，节点B负责5461 - 10922号哈希槽，节点C负责10923 - 16383号哈希槽。这种分布方式使得数据分布较为均匀，有利于负载均衡。

容错性

1. 节点故障检测：每个节点会定期向其他节点发送PING消息，若在一定时间内未收到PONG响应，则认为目标节点疑似下线（PFAIL）。当半数以上持有槽的主节点都认为某个主节点疑似下线时，该主节点会被标记为已下线（FAIL）。
2. 故障转移：当主节点下线后，集群会从该主节点的从节点中选举出一个新的主节点来继续提供服务。选举过程采用Raft算法，从节点向其他节点发送选举请求，获得多数投票的从节点成为新的主节点。例如，节点A下线，其有3个从节点，3个从节点中得票最多的成为新的负责A节点哈希槽的主节点。

读写性能优势

1. 读性能：客户端可以向任意节点发起读请求，每个节点都可以处理读操作，实现了读操作的负载均衡。对于热门商品数据，多个节点都可能缓存有副本，可直接从本地节点读取数据，减少网络传输开销，提高读性能。
2. 写性能：数据写入时，通过哈希槽分布到不同节点，避免了单个节点写入压力过大。多个节点可以并行处理写操作，提高整体写性能。例如，多个用户同时购买不同热门商品，写操作可分散到不同节点执行。

读写性能挑战

1. 数据迁移时的性能影响：当集群进行节点添加、删除或重新分配哈希槽时，需要进行数据迁移。数据迁移过程中，可能会占用一定的网络带宽和节点资源，导致读写性能暂时下降。
2. 跨节点操作的复杂性：一些复杂的操作，如事务操作，如果涉及多个节点的数据，实现起来较为复杂，可能需要额外的协调机制，这可能会对性能产生一定影响。例如，在电商场景中，如果一个事务需要对多个商品（分布在不同节点）进行库存扣减等操作，处理起来相对困难。