面试题：复杂业务下Redis连锁更新的预防与应急处理

读写分离：
- 主Redis用于写操作，从Redis用于读操作。在实时金融交易系统中，写操作（如记录交易）由主Redis处理，读操作（如查询账户余额）由从Redis分担，减少主Redis压力，降低连锁更新风险。
- 采用异步复制机制，主从之间的数据同步不影响主Redis的写性能。但要注意异步复制可能带来的数据延迟，在对数据一致性要求极高的场景下，可采用半同步复制方式。
缓存分层：
- 引入多级缓存，如本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（Redis）。对于高频读且变动不频繁的数据，先从本地缓存读取，减少对Redis的访问压力。例如，金融产品的基本信息可缓存在本地，定时从Redis更新。
- 不同层次的缓存设置不同的过期策略，避免同时过期导致大量数据回源到数据库，进而引发Redis连锁更新。
数据分片：
- 基于一致性哈希算法或按业务维度（如按交易类型、账户ID等）对数据进行分片存储。在实时金融交易系统中，可按账户ID将数据分布到不同的Redis实例，降低单个实例的负载，避免因单个实例压力过大引发连锁更新。
- 每个分片有独立的主从架构，提高系统的容错性和扩展性。

优化读写逻辑：
- 批量操作：在进行读操作时，尽量使用批量读取命令，如mget。在写操作时，对于相关联的数据更新，使用MULTI和EXEC组成事务，确保原子性，减少多次独立操作引发连锁更新的可能。例如，在更新账户余额和交易记录时，可使用Redis事务保证数据一致性。
- 合理设置过期时间：根据数据的重要性和使用频率设置合适的过期时间。对于关键的交易数据，可设置较长的过期时间或不过期，通过其他机制（如定期清理无效数据）来管理内存。对于非关键数据，如一些临时统计信息，可设置较短的过期时间。
错误处理：
- 在代码中对Redis操作的返回结果进行严格检查，及时处理可能出现的错误。例如，当Redis写操作失败时，记录详细的错误日志，包含操作类型、数据内容、错误信息等，以便快速定位问题。同时，可采用重试机制，但要注意重试次数和间隔，避免过度重试导致系统资源耗尽。
- 对于读操作返回空值的情况，要进行合理的处理，如回源到数据库查询并更新缓存，同时记录日志，防止因空值处理不当导致后续业务逻辑异常，进而引发连锁更新。

监控指标设置：
- 监控Redis的关键指标，如内存使用率、QPS（每秒查询率）、TPS（每秒事务处理数）、连接数等。设置合理的阈值，当内存使用率超过80%、QPS或TPS接近Redis实例的处理能力上限、连接数过高时，及时发出告警。
- 监控缓存命中率，若命中率持续下降，可能意味着缓存数据设置不合理或存在数据一致性问题，需要及时排查。
异常检测与预警：
- 利用监控系统（如Prometheus + Grafana）对Redis的运行状态进行实时监测，通过数据分析发现潜在的连锁更新风险。例如，当发现大量数据在短时间内集中过期，且读请求大量回源到数据库时，可能预示着连锁更新即将发生，及时发出预警。
- 建立日志分析系统，对Redis操作日志进行实时分析，快速定位异常操作和潜在的连锁更新隐患。例如，通过分析日志发现频繁的无效写操作或大量过期数据的同时更新，及时进行处理。

应急处理：
- 立即暂停部分非关键业务的读写操作，减少对Redis的压力。例如，在实时金融交易系统中，暂停一些统计类报表的生成操作，优先保证核心交易业务的稳定运行。
- 启用备用缓存方案，如切换到另一个Redis集群或使用本地缓存暂时替代部分功能，确保系统基本业务功能可用。
数据修复：
- 从数据库中恢复关键数据到Redis，确保数据的一致性和完整性。可采用全量恢复和增量恢复相结合的方式，先进行全量恢复，快速恢复大部分数据，然后根据操作日志进行增量恢复，确保数据的最新状态。
- 对于在连锁更新过程中产生的错误数据，根据业务规则进行修正。例如，在金融交易中，若因连锁更新导致账户余额错误，根据交易记录和业务逻辑进行余额调整。
问题排查与预防：
- 深入分析连锁更新发生的原因，通过查看监控数据、操作日志等，找出引发连锁更新的关键因素，如过期时间设置不合理、高并发下的读写冲突等。
- 针对问题原因进行系统优化，如调整过期时间策略、优化读写逻辑等，防止连锁更新再次发生。同时，对整个系统进行全面的压力测试和容灾测试，确保系统在各种复杂场景下的稳定性。

星途面试题库