面试题：缓存设计：Redis GEO模块与复杂业务场景结合

Question

在一个共享出行系统中，需要实时缓存车辆的位置信息，并实现一些复杂功能，如按照用户当前位置查找附近可用车辆，同时要考虑车辆的状态（可用、占用等），并且在高并发场景下保证数据的一致性和查询的高性能。请详细描述如何基于Redis GEO模块设计缓存方案，包括数据存储结构、读写操作逻辑以及应对高并发的策略。

Answer 1

数据存储结构

1. 车辆位置信息存储：
   • 使用Redis的GEOADD命令将车辆的位置信息（经度、纬度）存储到GEO数据结构中。例如，假设车辆ID为vehicle:1，其经度为longitude，纬度为latitude，可以执行GEOADD vehicle_locations longitude latitude vehicle:1，这里vehicle_locations是GEO集合的名称。
2. 车辆状态存储：
   • 利用Redis的哈希（Hash）结构来存储车辆的状态信息。例如，对于车辆vehicle:1，可以使用HSET vehicle_status:vehicle:1 status available来记录其状态为可用。这里vehicle_status:vehicle:1是哈希表的键，status是字段，available是值。

读写操作逻辑

1. 写入操作：
   • 位置更新：当车辆位置发生变化时，重新执行GEOADD命令更新其在vehicle_locations中的位置。例如，若车辆vehicle:1移动到新的位置new_longitude和new_latitude，执行GEOADD vehicle_locations new_longitude new_latitude vehicle:1。
   • 状态更新：通过HSET命令更新车辆在哈希表vehicle_status:vehicle:1中的状态。比如车辆从可用变为占用，执行HSET vehicle_status:vehicle:1 status occupied。
2. 读取操作：
   • 查找附近可用车辆：
     • 首先使用GEORADIUS命令查找用户当前位置附近的车辆。假设用户位置为user_longitude，user_latitude，要查找半径为radius（单位根据GEOADD时的设置，如米）内的车辆，执行GEORADIUS vehicle_locations user_longitude user_latitude radius unit WITHCOORD WITHDIST，这会返回附近车辆的距离和坐标信息。
     • 然后，对于返回的每一辆车，根据车辆ID从vehicle_status:vehicle_id哈希表中通过HGET命令获取其状态，过滤掉状态不为可用的车辆，从而得到附近可用车辆列表。

应对高并发的策略

1. 缓存分片：
   • 将车辆数据按照一定规则（如地区、车辆类型等）进行分片存储到多个Redis实例中，避免单个实例的高并发压力。例如，按照城市区域划分，不同区域的车辆数据存储在不同的Redis实例上。
2. 读写分离：
   • 对于读操作（如查找附近可用车辆），可以使用Redis的从节点来分担读压力。配置多个从节点，将读请求分发到从节点上，主节点专注于处理写操作，这样可以提高系统的整体并发处理能力。
3. 事务与锁机制：
   • 事务：在更新车辆位置和状态等相关操作时，使用Redis的事务（MULTI - EXEC）来确保数据的一致性。例如，同时更新车辆位置和状态时，将相关的GEOADD和HSET命令放在一个事务中执行，保证要么都成功，要么都失败。
   • 锁机制：对于一些关键操作（如改变车辆状态），可以使用Redis的分布式锁（如SETNX命令实现简单的锁）。在执行状态更新操作前先获取锁，操作完成后释放锁，防止高并发场景下多个请求同时修改车辆状态导致数据不一致。
4. 连接池优化：
   • 使用连接池来管理与Redis的连接，减少高并发场景下频繁创建和销毁连接的开销。配置合理的连接池大小，根据系统的并发量和资源情况动态调整连接池参数，以提高连接的复用率和系统的性能。