面试题：复杂业务查询中Redis与MySQL数据架构设计

Question

假设一个电商系统，需要支持商品详情查询、热门商品推荐等复杂业务。请设计一个合理的Redis与MySQL结合的数据架构，说明每个部分的作用以及数据的读写流程，包括如何利用Redis的特性提高查询性能。

Answer 1

数据架构设计

1. MySQL：作为关系型数据库，用于存储电商系统的核心数据，如商品的详细信息（包括商品描述、规格、价格、库存等）、用户信息、订单信息等。它提供了数据的持久化存储，确保数据的完整性和一致性，支持复杂的事务处理，比如商品的库存扣减与订单创建的原子操作。
2. Redis：作为缓存数据库，存储高频访问的数据，例如商品详情页数据、热门商品列表等。Redis基于内存存储，读写速度极快，能够显著提高查询性能。同时，Redis支持多种数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（Sorted Set），方便根据不同业务需求进行数据存储和操作。

各部分作用

1. MySQL：
   • 数据持久化：保证数据长期稳定存储，即使系统重启或故障，数据也不会丢失。
   • 复杂数据管理：支持复杂的表结构设计和关系建模，便于处理电商系统中各种复杂业务逻辑，如商品与分类、品牌、供应商的关联关系等。
   • 事务处理：确保涉及多个操作的业务逻辑具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID特性），例如订单创建过程中的库存扣减、金额计算和订单记录插入等操作。
2. Redis：
   • 缓存加速：将频繁访问的数据存放在内存中，大大减少对MySQL的查询压力，提高系统响应速度。例如，商品详情页数据在一段时间内变化不大，可以缓存起来，用户访问时直接从Redis获取，无需查询MySQL。
   • 数据结构灵活：不同的数据结构适用于不同的业务场景。例如，使用哈希（Hash）结构存储商品详情数据，方便根据商品ID快速获取商品的各个属性；使用有序集合（Sorted Set）存储热门商品列表，通过设置商品的热度分数来进行排序推荐。

数据读写流程

1. 读流程：
   • 商品详情查询：
     1. 应用程序首先尝试从Redis中获取商品详情数据。根据商品ID作为键，在Redis中查找对应的哈希数据结构，其中哈希的字段为商品的各个属性（如名称、价格、描述等）。
     2. 如果Redis中存在该商品的缓存数据，则直接返回给应用程序，大大提高查询速度。
     3. 如果Redis中没有命中（即缓存未命中），则查询MySQL数据库。从商品表中根据商品ID获取商品的详细信息。
     4. 将从MySQL获取到的商品详情数据存入Redis中，设置合适的过期时间（例如根据商品的更新频率设置，一般热门商品可以设置较长的过期时间，普通商品设置相对较短的过期时间），以便后续查询能够命中缓存。然后将数据返回给应用程序。
   • 热门商品推荐：
     1. 应用程序从Redis的有序集合（Sorted Set）中获取热门商品列表。有序集合的成员为商品ID，分数为商品的热度值（热度值可以根据商品的浏览量、销量等指标实时更新）。
     2. 根据获取到的商品ID列表，批量从Redis的哈希结构中获取商品的基本信息（如商品名称、图片链接等），直接返回给应用程序展示热门商品推荐。如果Redis中某些商品信息缺失（缓存未命中），则从MySQL中查询并补充到Redis中。
2. 写流程：
   • 商品数据更新：
     1. 当商品信息发生变化（如价格调整、库存变动等）时，首先更新MySQL数据库中的商品表，确保数据的持久化和一致性。
     2. 然后删除Redis中对应的商品缓存数据（通过商品ID作为键删除哈希结构）。这样在下一次查询该商品时，会重新从MySQL获取最新数据并更新缓存，保证数据的实时性。
   • 热门商品热度更新：
     1. 当商品的热度相关指标（如浏览量、销量）发生变化时，在MySQL中更新相应的记录（如在商品表中增加浏览量字段并更新值）。
     2. 同时在Redis的有序集合中更新该商品的热度分数。通过使用ZADD命令，将商品ID作为成员，新的热度值作为分数进行更新，以保证热门商品列表的实时性。

利用Redis特性提高查询性能

1. 缓存机制：通过设置合理的缓存过期时间，将高频访问的数据缓存在Redis内存中，减少对MySQL的磁盘I/O操作，从而极大提高查询速度。对于更新频率低的商品数据，可以设置较长的过期时间；对于更新频繁的商品数据，设置较短的过期时间或采用其他策略（如数据变更时主动更新缓存）。
2. 数据结构优化：根据不同业务场景选择合适的Redis数据结构。例如，使用哈希（Hash）结构存储商品详情数据，因为哈希结构具有高效的键值对存储和检索特性，适合存储对象类型的数据；使用有序集合（Sorted Set）存储热门商品列表，方便按照热度分数进行排序和范围查询，能够快速获取热门商品的排名和列表。
3. 批量操作：Redis支持批量读取和写入操作，如MGET（批量获取多个键的值）和HMGET（批量获取哈希结构中多个字段的值）。在获取多个商品信息时，可以利用这些批量操作减少网络开销，进一步提高查询性能。同时，批量写入操作也可以提高数据更新的效率。
4. 分布式缓存：在高并发、大规模的电商系统中，可以采用分布式缓存架构（如Redis Cluster），将缓存数据分布在多个节点上，提高缓存的存储容量和读写性能，并且具备一定的容错能力，即使部分节点出现故障，系统仍然可以正常运行。