面试题：优化Redis在MySQL读写分离架构中的内存使用

Question

在大规模数据的MySQL读写分离场景下，Redis内存使用成为关键问题。请详细说明如何通过合理配置Redis参数、选择合适的数据结构以及设计缓存淘汰策略，来优化Redis内存使用，同时确保MySQL读写分离架构的高效运行。

Answer 1

合理配置Redis参数

1. maxmemory：
   • 设置合适的值：根据服务器内存情况设置maxmemory参数，限制Redis使用的最大内存。例如，如果服务器有8GB内存，并且其他进程预计使用2GB，那么可以将maxmemory设置为6GB。计算公式为：maxmemory = 服务器总内存 - 其他进程预计使用内存。
   • 动态调整：在运行过程中，可根据实际内存使用情况，通过CONFIG SET maxmemory <new_value>命令动态调整该值。
2. maxmemory-policy：
   • 选择合适策略：
     • volatile - lru：从设置了过期时间的键中，使用LRU（最近最少使用）算法淘汰键。适用于大部分数据有过期时间，且希望优先淘汰不常用的过期数据的场景。
     • allkeys - lru：从所有键中，使用LRU算法淘汰键。当数据大部分不会主动设置过期时间，且希望通过淘汰不常用数据来释放内存时使用。
     • volatile - ttl：从设置了过期时间的键中，优先淘汰剩余存活时间TTL（Time To Live）短的数据。适用于希望优先淘汰即将过期数据的场景。
   • 调整策略：根据业务场景，通过CONFIG SET maxmemory - policy <new_policy>命令调整该策略。

选择合适的数据结构

1. 字符串（String）：
   • 适用场景：简单的键值对存储，如缓存用户信息中的单个字段，像用户昵称、用户ID等。如果MySQL中某张用户表的用户ID为12345，其昵称为“张三”，可以在Redis中存储为SET user:12345:nickname 张三。
   • 优点：简单高效，占用内存相对较少。
2. 哈希（Hash）：
   • 适用场景：存储对象类型的数据，如完整的用户信息。假设用户表有字段id、name、age、email，可以在Redis中使用哈希结构存储为HSET user:12345 id 12345 name 张三 age 25 email [e-mail]。
   • 优点：相比多个字符串存储对象，哈希结构在内存使用上更紧凑，因为它将多个字段存储在一个键下，减少了键的数量。
3. 集合（Set）：
   • 适用场景：用于存储无序且不重复的数据集合，如某用户的所有关注用户ID集合。可以通过SADD user:12345:followed_users 54321 67890等命令添加关注用户ID。
   • 优点：适合去重场景，并且可以方便地进行集合操作，如交集、并集、差集运算。
4. 有序集合（Sorted Set）：
   • 适用场景：当需要对数据进行排序时使用，如按照用户积分对用户进行排名。可以使用ZADD user_scores 100 12345 200 67890，这里12345和67890是用户ID，100和200是对应的积分。
   • 优点：在实现排序功能的同时，内存使用相对合理。

设计缓存淘汰策略

1. 基于业务热度：
   • 识别热点数据：通过分析MySQL的查询日志，统计不同数据的查询频率。例如，对于电商系统，热门商品的查询频率会远高于普通商品。可以使用工具如pt - query - digest分析MySQL查询日志。
   • 设置不同过期时间：对于热点数据，设置较长的过期时间，减少从MySQL读取的次数；对于非热点数据，设置较短的过期时间，以便在内存紧张时优先淘汰。如热门商品缓存设置过期时间为1小时，普通商品缓存设置过期时间为10分钟。
2. 分层缓存：
   • 构建多层缓存：可以构建两级缓存，一级缓存使用Redis的内存缓存，二级缓存可以使用磁盘缓存（如Redis的AOF或RDB持久化文件，或者使用其他基于磁盘的缓存系统如Memcached的磁盘扩展模块）。
   • 缓存读取逻辑：先从一级缓存读取数据，如果未命中，再从二级缓存读取。如果二级缓存也未命中，才从MySQL读取，并将数据同时写入一级和二级缓存。这样可以在保证性能的同时，减少对Redis内存的依赖。
3. 定期清理：
   • 主动删除无用数据：通过编写脚本，定期扫描Redis中的数据，删除不再使用的数据。例如，对于一些时效性很强的数据，如限时活动的缓存数据，在活动结束后，通过脚本主动删除相关缓存键。
   • 结合过期时间：配合Redis的过期时间设置，让Redis自动清理过期数据，减少手动清理的工作量。