面试题：高并发场景下 Redis LIMIT 实现分页数据缓存的性能优化与故障处理

Question

在高并发的 Web 应用中，使用 Redis LIMIT 实现分页数据缓存。但随着并发量增加，性能出现瓶颈。请分析可能导致性能问题的原因，并阐述你会采取哪些优化措施来提升缓存读取和更新的性能。此外，如果 Redis 出现短暂故障，如何设计缓存策略保证分页数据展示不受太大影响，且在 Redis 恢复后能快速恢复正常缓存机制？

Answer 1

可能导致性能问题的原因

1. 网络延迟：高并发下网络请求增多，网络延迟可能成为性能瓶颈，导致 Redis 响应变慢。
2. LIMIT 操作本身：在大数据集上使用 LIMIT 进行分页，每次获取数据都需要遍历整个数据集，时间复杂度较高，尤其在数据量较大时性能较差。
3. 缓存更新策略：频繁的缓存更新操作（如数据新增、修改、删除）可能会影响读取性能，特别是在更新操作未优化时。
4. Redis 单线程模型：虽然 Redis 是单线程模型，在高并发下可能会出现请求排队等待处理的情况，导致响应延迟。

优化措施

1. 优化 LIMIT 操作
   • 使用游标：采用 Redis 的 SCAN 命令结合游标方式实现分页，避免全量遍历。例如，使用 SCAN cursor MATCH pattern COUNT count，通过每次返回的新游标继续获取下一页数据。
   • 基于偏移量的缓存：在应用层维护分页偏移量，将偏移量和分页大小作为缓存键的一部分。如缓存键格式为 page:offset:size，这样可以快速定位缓存数据。
2. 优化网络
   • 连接池优化：合理配置 Redis 连接池，增加连接数，减少连接创建和销毁的开销。
   • 使用本地缓存：在应用服务器本地缓存部分热点数据，如 Guava Cache 等，减少对 Redis 的请求，降低网络压力。
3. 缓存更新策略优化
   • 批量操作：对于数据更新操作，尽量批量进行，减少 Redis 写操作次数。
   • 异步更新：使用消息队列（如 Kafka）异步处理缓存更新任务，避免更新操作阻塞读操作。
4. 利用 Redis 多实例：采用 Redis 集群模式，将数据分布到多个实例上，提高读写性能和并发处理能力。

Redis 短暂故障时的缓存策略

1. 本地缓存兜底：在应用服务器本地缓存（如 Guava Cache）中保留一份最近访问的分页数据。当 Redis 故障时，优先从本地缓存获取数据展示给用户，以保证分页数据的基本可用性。
2. 故障监控与重试：使用监控工具（如 Prometheus + Grafana）实时监控 Redis 状态。一旦发现 Redis 故障，应用程序开始定时重试连接 Redis，获取最新数据更新本地缓存。
3. 数据持久化：确保 Redis 开启 AOF 或 RDB 持久化，以便在 Redis 恢复后能够快速恢复缓存数据。在 Redis 恢复后，首先加载持久化数据，然后结合应用层缓存中的数据，逐步恢复正常缓存机制。同时，可以利用发布 - 订阅机制通知相关服务 Redis 已恢复，以便重新同步缓存。