面试题：分布式环境下 Redis LIMIT 分页数据缓存的架构设计与数据同步

Question

在分布式系统中，多个服务节点都需要访问 Redis 进行分页数据缓存，基于 LIMIT 选项实现。请设计一个完整的架构，考虑如何避免缓存击穿、缓存雪崩等问题，以及不同节点间缓存数据的一致性和同步机制。详细描述各个组件的功能、交互流程，以及可能面临的挑战和解决方案。同时，说明如何评估和监控该架构下 Redis 分页数据缓存的整体性能和稳定性。

Answer 1

架构设计

1. 客户端：
   • 功能：发起分页数据请求，接收服务节点返回的分页数据。
   • 交互流程：向服务节点发送分页数据请求，等待服务节点返回数据。
2. 服务节点：
   • 功能：接收客户端请求，查询 Redis 缓存，若缓存未命中则查询数据库并将结果写入缓存。同时处理缓存击穿、雪崩等问题，并与其他节点协调缓存同步。
   • 交互流程：
     • 接收客户端请求，根据请求参数生成 Redis 缓存 key。
     • 尝试从 Redis 获取缓存数据，若命中则直接返回给客户端。
     • 若缓存未命中，查询数据库获取分页数据。
     • 将获取到的数据写入 Redis 缓存，并返回给客户端。
3. Redis 集群：
   • 功能：存储分页数据缓存，提供高可用性和数据冗余。
   • 交互流程：服务节点与之进行读写操作。
4. 分布式缓存同步机制（如使用 Redis 发布/订阅）：
   • 功能：当某个服务节点更新了 Redis 缓存数据时，通过发布/订阅机制通知其他节点，使其更新本地缓存，保证数据一致性。
   • 交互流程：
     • 当一个服务节点更新缓存后，向 Redis 发布一个更新消息，消息内容包含缓存 key 等相关信息。
     • 其他服务节点订阅该消息，接收到消息后，根据消息内容更新本地缓存。

缓存击穿、雪崩问题解决方案

1. 缓存击穿：
   • 挑战：单个热点 key 在缓存过期瞬间大量请求涌入数据库。
   • 解决方案：
     • 使用互斥锁（如 Redis 的 SETNX 命令），在缓存过期时，只有一个请求能获取锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。
     • 热点数据永不过期，在数据更新时主动更新缓存。
2. 缓存雪崩：
   • 挑战：大量缓存同时过期，导致大量请求直接访问数据库，可能压垮数据库。
   • 解决方案：
     • 为缓存设置不同的过期时间，避免集中过期。
     • 搭建多级缓存，如在应用层设置本地缓存，分担 Redis 压力。
     • 启用 Redis 集群的持久化机制，在重启后能快速恢复部分缓存数据。

缓存数据一致性和同步机制

1. 挑战：不同服务节点可能存在缓存数据不一致的情况。
2. 解决方案：
   • 使用上述的发布/订阅机制，实时同步缓存更新。
   • 引入分布式锁，在更新缓存时获取锁，保证同一时间只有一个节点能更新，避免并发更新导致数据不一致。

性能和稳定性评估监控

1. 性能评估：
   • 缓存命中率：通过统计缓存命中次数与总请求次数的比例来衡量，命中率越高说明缓存效果越好。
   • 响应时间：记录从客户端发起请求到接收到响应的时间，通过监控平均响应时间、最大响应时间等指标评估性能。
   • 吞吐量：统计单位时间内系统能处理的请求数量。
2. 稳定性监控：
   • Redis 状态监控：监控 Redis 的内存使用、连接数、CPU 使用率等指标，及时发现 Redis 性能瓶颈。
   • 服务节点状态监控：监控服务节点的 CPU、内存、网络等资源使用情况，以及服务节点的可用性，若有节点故障及时报警并进行故障转移。
   • 缓存数据一致性监控：定期检查不同服务节点缓存数据是否一致，可通过抽样对比等方式实现。