面试题：Redis集合命令在高并发数据去重与交集计算中的架构设计

Question

假设你正在负责一个大型分布式系统的开发，该系统涉及海量数据的实时去重和交集计算。系统中的数据来源广泛且并发量极高，使用Redis作为数据存储和计算工具。请阐述你将如何设计整体架构，以确保在高并发情况下，Redis集合命令能够高效稳定地完成数据去重与交集计算任务。详细说明涉及的Redis集群方案、数据分片策略、并发控制机制以及故障恢复策略等方面。

Answer 1

Redis集群方案

1. 选择合适的集群模式：鉴于系统的高并发和海量数据特性，采用Redis Cluster模式。它能自动进行数据分片，将数据分布在多个节点上，具备去中心化的优点，可有效提升读写性能和扩展性。
2. 节点数量规划：根据预估的数据量和并发请求数，合理规划节点数量。一般建议初始阶段选择奇数个节点，以保证在部分节点故障时仍能正常工作。例如，初期可选择3 - 5个节点，后续根据业务增长逐步扩展。

数据分片策略

1. 哈希分片：使用一致性哈希算法对数据进行分片。对于每个需要存储到Redis的数据，通过对其唯一标识（如主键）进行哈希计算，得到一个哈希值，然后将该哈希值映射到Redis Cluster的哈希槽上。这样，数据能均匀分布在各个节点上，减少数据倾斜问题。
2. 动态调整：Redis Cluster支持动态添加和删除节点。当需要扩展集群时，新节点加入后，集群会自动将部分哈希槽的数据迁移到新节点；当节点故障或需要缩减集群时，也能将故障节点的数据迁移到其他节点，保证数据的可用性和均衡分布。

并发控制机制

1. 乐观锁：在执行去重和交集计算操作前，获取当前数据版本号（可通过Redis的INCR命令实现自增版本号）。操作完成后，再次获取版本号并与操作前的版本号比较，如果一致则说明数据在操作期间未被其他进程修改，可提交操作；否则，重新获取数据并进行操作。
2. Lua脚本：将去重和交集计算等相关操作封装成Lua脚本。因为Redis执行Lua脚本是原子性的，可避免并发操作导致的数据不一致问题。例如，将SADD（去重）和SINTER（交集计算）等命令组合在一个Lua脚本中执行。
3. 队列化处理：对于高并发的请求，可使用Redis的List数据结构作为队列，将请求依次加入队列。然后使用单个线程或少量线程从队列中取出请求并按顺序处理，确保同一时间只有一个请求在操作数据，避免并发冲突。

故障恢复策略

1. 节点自动故障检测与转移：Redis Cluster内置了节点故障检测机制，每个节点会定期向其他节点发送PING消息，若在一定时间内未收到PONG响应，则判定该节点疑似下线。当超过半数的主节点都认为某个节点疑似下线时，该节点会被标记为已下线，并触发故障转移。从节点会自动选举一个新的主节点，继续提供服务。
2. 数据备份与恢复：为防止数据丢失，开启Redis的AOF（Append - Only File）持久化模式。AOF会以日志的形式记录每次写操作，在Redis重启时，通过重放AOF日志来恢复数据。同时，可定期进行RDB（Redis Database）快照，作为数据的全量备份。当发生故障导致数据丢失时，可先使用RDB快照恢复大部分数据，再重放AOF日志来恢复最新的数据修改。
3. 监控与报警：部署监控系统（如Prometheus + Grafana）对Redis集群进行实时监控，监测指标包括节点状态、内存使用、网络流量、命令执行次数等。当出现异常情况（如节点故障、内存使用率过高）时，及时发送报警信息（如通过邮件、短信），以便运维人员及时处理。