面试题：Redis批量数据处理对MySQL写入性能优化的权衡

Question

在利用Redis存储批量数据优化MySQL写入性能时，会涉及到数据一致性、内存占用等方面的权衡。请详细阐述如何在保证MySQL写入性能提升的同时，尽可能减少数据不一致的风险，并且合理控制Redis内存占用，列举至少两种具体措施及原理。

Answer 1

保证数据一致性

1. 使用事务（Lua脚本）
   • 措施：将Redis数据的读取、修改以及标记操作封装在Lua脚本中，利用Redis的单线程特性保证脚本内操作的原子性。在脚本中先读取Redis数据，根据业务逻辑修改数据，同时设置一个标记（例如一个新的key-value对，标记本次操作已完成）。当MySQL写入成功后，再删除这个标记。如果MySQL写入失败，通过检查标记可以知道哪些数据在Redis中已修改但未成功同步到MySQL，从而进行补偿操作。
   • 原理：Redis执行Lua脚本时会单线程顺序执行，不会被其他命令打断，保证了数据操作的原子性，避免在多操作过程中其他客户端读取到不一致的数据状态。并且通过标记可以追踪数据同步状态，便于处理异常情况恢复数据一致性。
2. 设置合理的过期时间
   • 措施：为Redis中的数据设置一个相对较短且合理的过期时间。例如，对于一些时效性较强的缓存数据，设置几分钟到几小时不等的过期时间。当数据过期后，再次读取时就会从MySQL重新加载并更新到Redis，确保Redis中的数据与MySQL中的数据不会长时间不一致。
   • 原理：过期机制使得Redis中的数据在一定时间后自动失效，迫使系统重新从数据源（MySQL）获取最新数据，从而降低数据不一致的时间窗口。

控制Redis内存占用

1. 使用数据结构优化
   • 措施：根据数据特点选择合适的数据结构。例如，如果存储的是简单的键值对，且值为整数类型，可使用Redis的整数集合（intset）；如果是海量的简单字符串键值对，可考虑使用压缩列表（ziplist）。对于批量数据，如果数据之间存在一定层次关系，可使用哈希表（hash）结构，将相关数据存储在一个哈希表中，减少键的数量。
   • 原理：不同的数据结构在内存占用上有较大差异。intset和ziplist通过紧凑的存储方式节省内存，哈希表可以将多个相关数据聚合存储，减少键值对数量，从而降低内存占用。
2. 定期清理无用数据
   • 措施：定期扫描Redis中的数据，删除那些不再使用或者已经过期的键值对。可以使用Redis的SCAN命令遍历键空间，结合业务逻辑判断哪些数据不再需要，然后使用DEL命令删除这些键值对。例如，在每天业务低峰期执行清理操作。
   • 原理：及时清理无用数据可以释放Redis占用的内存空间，避免随着时间推移，Redis内存不断增长直至耗尽。