面试题：Redis复杂缓存策略适配MySQL高并发业务增长场景

Question

在高并发的社交媒体平台中，MySQL用于存储用户动态等数据。随着用户活跃度提升，业务增长迅速，出现了缓存雪崩、缓存击穿等问题。请详细说明如何设计Redis缓存策略来解决这些问题，如何保证缓存与MySQL数据一致性，以及如何根据业务特点动态调整缓存策略。

Answer 1

解决缓存雪崩问题

1. 设置不同过期时间：
   • 避免大量缓存同时过期。对不同的用户动态数据设置一个随机的过期时间范围，例如原本过期时间是60分钟，可以设置为50 - 70分钟之间的随机值。这样即使有大量缓存数据同时创建，也不会在同一时间过期，从而降低缓存雪崩的风险。
2. 二级缓存：
   • 可以使用两级缓存结构，一级缓存使用内存占用小、读写速度极快的如TinyLFU算法实现的缓存，二级缓存使用普通的Redis缓存。当一级缓存未命中时，再访问二级缓存。如果二级缓存也未命中，才查询数据库。这样在一级缓存失效时，二级缓存能起到一定的缓冲作用，减轻数据库压力。
3. 缓存永不过期：
   • 对于一些非常重要且不经常变化的数据（如社交媒体平台中某些基本配置信息等），可以设置缓存永不过期。定期在后台使用异步任务去更新这些缓存数据，确保数据的一致性。

解决缓存击穿问题

1. 互斥锁：
   • 当缓存失效时，在查询数据库之前，先获取一个互斥锁（例如使用SETNX命令在Redis中创建一个临时锁）。只有获取到锁的线程可以查询数据库并更新缓存，其他线程等待。当获取锁的线程完成数据库查询和缓存更新后，释放锁，其他等待的线程再尝试获取锁并检查缓存是否已更新，若已更新则直接从缓存获取数据。
2. 热点数据不过期：
   • 对于社交媒体平台中频繁访问的热点用户动态数据（如明星发布的动态等），设置缓存不过期。同时使用一个后台线程定期更新这些热点数据的缓存，确保数据的及时性和一致性。

保证缓存与MySQL数据一致性

1. 读写操作顺序：
   • 写操作：先更新MySQL数据库，成功后再删除Redis缓存。这样在下次读取数据时，由于缓存已删除，会重新从数据库读取并更新缓存，保证数据一致性。例如在用户发布新动态时，先将动态数据写入MySQL，成功后删除对应缓存。
   • 读操作：先从Redis缓存读取数据，如果缓存命中则直接返回；若未命中，从MySQL读取数据，然后将数据写入Redis缓存并返回。
2. 使用消息队列（MQ）：
   • 在更新MySQL数据时，同时发送一条消息到MQ。由MQ的消费者负责删除Redis缓存。这样可以将缓存更新操作异步化，减少数据库操作的阻塞时间，同时保证数据一致性。例如在用户修改动态内容时，MySQL更新成功后，向MQ发送一条消息，MQ消费者接收到消息后删除Redis中对应的缓存数据。

根据业务特点动态调整缓存策略

1. 数据访问频率分析：
   • 通过分析日志或使用专门的监控工具，统计不同类型用户动态数据的访问频率。对于访问频率高的热门数据，适当延长缓存时间，或者采用热点数据不过期策略。对于访问频率低的冷门数据，可以缩短缓存时间，减少内存占用。
2. 数据更新频率分析：
   • 分析不同类型数据的更新频率。对于更新频繁的数据，如用户实时点赞数等，采用先更新数据库再删除缓存的策略，并适当缩短缓存时间，保证数据的及时性。对于更新不频繁的数据，如用户简介等，可以适当延长缓存时间。
3. 业务高峰低谷分析：
   • 在社交媒体平台业务高峰时段（如晚上用户活跃度高），为了防止缓存雪崩和击穿，进一步分散缓存过期时间，加强互斥锁等机制的使用。在业务低谷时段，可以适当调整缓存策略，例如进行缓存数据的全量或增量更新，优化缓存结构等，以提高系统整体性能。