面试题答案
一键面试1. 集群拓扑优化
- 策略：
- 增加节点连接：在数据中心内部及跨数据中心间，增加Redis节点之间的连接数量。例如原本每个节点只与相邻的2个节点连接，可增加至与4 - 5个节点连接。这样在请求转发时，有更多路径可选，降低ASK错误出现概率。
- 合理划分数据中心：根据业务流量来源和分布，合理划分数据中心。比如将来自同一地区的大部分业务请求分配到距离该地区较近的数据中心，减少跨数据中心的请求，降低网络延迟带来的影响。
- 优点：
- 增加节点连接：提高了集群的容错能力和请求转发的灵活性，能有效减少ASK错误。
- 合理划分数据中心：从源头上减少跨数据中心请求，降低因网络延迟和带宽限制导致的ASK错误。
- 缺点：
- 增加节点连接：增加了网络开销和节点间维护成本，过多连接可能导致网络拥塞。
- 合理划分数据中心：需要对业务流量有深入且准确的分析，划分不合理可能适得其反。
- 适用场景：
- 增加节点连接：适用于对可用性和稳定性要求极高，且网络资源相对充足的场景。
- 合理划分数据中心：适用于业务流量有明显地域分布特征的场景。
2. 客户端配置调整
- 策略：
- 调整请求超时时间：适当增加客户端向Redis节点发送请求的超时时间。例如，从默认的1秒增加到3 - 5秒，给请求在跨数据中心传输和处理足够的时间，避免因超时被判定为ASK错误。
- 启用客户端缓存：客户端缓存部分经常访问的数据。对于读多写少的场景，客户端先从本地缓存查询数据，若命中则直接返回，减少对Redis集群的请求，降低ASK错误风险。
- 优点：
- 调整请求超时时间：简单直接，能快速缓解因网络延迟导致的ASK错误。
- 启用客户端缓存：有效减轻集群负载，特别是读压力，降低ASK错误出现频率。
- 缺点：
- 调整请求超时时间：可能会使客户端等待时间过长，影响用户体验，且对于严重网络问题无法根本解决。
- 启用客户端缓存：需要处理缓存一致性问题，增加了客户端逻辑复杂度，写操作时若未及时更新缓存，可能导致数据不一致。
- 适用场景：
- 调整请求超时时间：适用于网络延迟偶尔较高但不频繁，且对响应时间要求不是极严格的场景。
- 启用客户端缓存：适用于读多写少，且对数据一致性要求不是绝对实时的场景。
3. 负载均衡策略
- 策略：
- 基于权重的负载均衡：根据每个Redis节点的处理能力、网络带宽等因素设置权重。处理能力强、带宽高的节点权重设高，在分配请求时，按照权重比例将请求分配到各个节点，避免部分节点因过载导致ASK错误。
- 动态负载均衡：实时监控节点的负载情况，如CPU使用率、内存使用率、网络流量等。当某个节点负载过高时，动态调整负载均衡策略，将部分请求转移到负载较低的节点。
- 优点：
- 基于权重的负载均衡：能充分利用节点资源，合理分配请求，降低ASK错误风险。
- 动态负载均衡：能根据实际情况实时调整，更灵活地应对节点负载变化，有效减少ASK错误。
- 缺点：
- 基于权重的负载均衡：权重设置需要对节点资源有准确评估，设置不当可能无法达到预期效果。
- 动态负载均衡：需要额外的监控和调度组件，增加了系统复杂度和维护成本。
- 适用场景：
- 基于权重的负载均衡：适用于节点资源差异较大且相对稳定的场景。
- 动态负载均衡：适用于负载变化频繁且对系统稳定性要求较高的场景。