面试题：大规模场景下Redis助力MySQL热点数据缓存的性能优化与架构设计

Question

假设面对一个大规模数据且高并发访问的业务场景，MySQL搭配Redis进行热点数据缓存。请从Redis的架构选型（如单节点、集群等）、数据分区策略、缓存淘汰算法优化以及与MySQL的交互机制等方面，阐述如何进行全面的性能优化与架构设计，以确保系统的高效稳定运行。

Answer 1

Redis架构选型

1. 单节点：适用于数据量较小、并发不是特别高的初期阶段。优点是简单直接，维护成本低。但在大规模数据和高并发场景下，存在性能瓶颈和单点故障问题。
2. 集群：
   • 主从复制集群：一个主节点负责写操作，多个从节点负责读操作。可以提高读性能，同时从节点作为备份，增强系统的可用性。但写操作仍受限于主节点性能。
   • 分片集群：如Redis Cluster，数据分布在多个节点上，每个节点负责一部分数据。通过数据分片扩展了存储能力和并发处理能力，适合大规模数据和高并发场景。

数据分区策略

1. 哈希分区：通过对键进行哈希运算，将数据均匀分布到不同节点。例如使用CRC16等哈希函数。优点是简单高效，能均匀分布数据。缺点是当节点数量变化时，需要重新进行数据迁移（如增加或减少节点）。
2. 范围分区：按照数据的某个范围进行分区，比如按时间范围。适用于对数据有范围查询需求的场景，便于数据管理和维护，但可能导致数据分布不均匀。

缓存淘汰算法优化

1. LRU（最近最少使用）：淘汰最长时间未被使用的数据。Redis的LRU是近似LRU，通过随机采样部分数据进行淘汰，可通过调整采样数量（如maxmemory-samples参数）优化。
2. LFU（最不经常使用）：淘汰使用频率最低的数据。相比LRU，更关注数据的使用频率，能更好地适应访问模式变化，在Redis 4.0 引入。
3. FIFO（先进先出）：淘汰最先进入缓存的数据，简单直接，但没有考虑数据的访问频率和最近使用情况。根据业务场景合理选择，如对于一些固定有效期的缓存数据，FIFO可能更合适。

与MySQL的交互机制

1. 缓存更新策略：
   • 先更新数据库，再更新缓存：可能出现缓存更新失败，导致数据不一致。
   • 先删除缓存，再更新数据库：可能出现高并发下缓存重建不一致问题，如缓存删除后，数据库更新前有读请求，重建了旧数据缓存。
   • 先更新数据库，再删除缓存：相对常用，虽有短暂不一致窗口，但概率较低。同时结合缓存过期时间设置，可降低不一致风险。
2. 缓存预热：系统启动时，提前将热点数据加载到Redis缓存中，避免首次请求时才从MySQL加载，减少用户等待时间。可以通过定时任务或在系统初始化时批量读取MySQL数据写入Redis。
3. 缓存穿透、击穿和雪崩处理：
   • 缓存穿透：查询不存在的数据每次都穿透到数据库。解决方案有布隆过滤器，在查询前先判断数据是否存在；也可将不存在的数据也缓存起来（设置较短过期时间）。
   • 缓存击穿：热点数据过期瞬间，大量请求同时访问数据库。可使用互斥锁，只允许一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待；也可设置热点数据永不过期，定期异步更新。
   • 缓存雪崩：大量缓存同时过期，导致数据库压力骤增。可将缓存过期时间打散，避免集中过期；也可使用二级缓存，如一层Redis，一层Memcached，当Redis失效时，Memcached作为备用。