面试题：高并发下Redis多维度限流权重动态调整策略

Question

在高并发的互联网应用场景下，使用Redis实现多维度限流且权重需要根据实时业务情况动态调整。例如，业务促销期间某些维度的限流权重需加大。请设计一套完整的权重动态调整策略，包括触发条件判断、调整算法、对Redis性能的影响及优化措施，同时分析在集群环境下该策略的可扩展性和一致性保障。

Answer 1

权重动态调整策略

触发条件判断

1. 基于时间周期：例如在业务促销活动开始和结束时间点，设定定时任务来触发权重调整。可以使用Linux的Cron表达式或应用内的定时任务框架（如Spring Task）。
2. 基于业务指标：通过监控业务相关指标，如订单量、访问量等。当指标达到一定阈值时触发权重调整。可以利用Prometheus等监控工具结合Grafana进行指标监控和阈值报警，通过Webhook将报警信息发送到应用程序，触发权重调整逻辑。

调整算法

1. 线性调整：根据业务需求，按照固定比例对不同维度的限流权重进行增加或减少。例如，在促销期间，将商品详情页维度的限流权重线性增加50%。假设原权重为 weight，调整后的权重 newWeight = weight * (1 + 0.5)。
2. 基于优先级调整：为不同维度设置优先级。在动态调整时，优先调整高优先级维度的权重。例如，在促销期间，订单提交维度优先级最高，先按照业务需求调整订单提交维度的权重，再依次调整其他维度。可以使用优先级队列（如Java中的PriorityQueue）来管理维度的优先级。

对Redis性能的影响及优化措施

1. 影响：频繁地修改Redis中的权重数据会增加写操作，可能导致网络带宽占用增加和Redis的写性能下降。同时，如果权重数据存储结构设计不合理，查询权重时可能会增加Redis的读操作负担。
2. 优化措施
   • 批量操作：尽量将多个权重调整操作合并为一次批量操作，减少网络交互次数。Redis提供了 MSET 和 HMSET 等命令用于批量设置值。例如，使用 HMSET 命令一次设置多个维度的权重。
   • 合理的数据结构：使用Redis的哈希（Hash）结构存储权重数据，每个维度作为哈希的一个字段，权重作为字段的值。这样在查询和更新权重时，只需要操作一个哈希对象，减少键的数量，提高查询和更新效率。例如，使用 HSET 命令更新单个维度的权重，使用 HGETALL 命令获取所有维度的权重。
   • 缓存预热：在系统启动或权重调整前，将权重数据提前加载到应用程序的本地缓存（如Guava Cache）中。当需要获取权重时，先从本地缓存获取，减少对Redis的读操作。只有当本地缓存中没有数据或数据过期时，才从Redis获取并更新本地缓存。

集群环境下的可扩展性和一致性保障

可扩展性

1. 数据分片：在Redis集群中，数据是按照哈希槽（Hash Slot）进行分片存储的。当需要增加或减少节点时，Redis集群会自动重新分配哈希槽，从而实现数据的自动扩展和收缩。对于权重数据，可以根据维度的标识（如维度ID）进行哈希计算，将不同维度的权重数据均匀分布到各个节点上。这样在集群规模扩大时，每个节点的负载相对均衡，提高系统的可扩展性。
2. 读写分离：可以使用Redis Sentinel或Redis Cluster的读写分离功能，将读操作分配到从节点上，减轻主节点的读压力。在权重调整过程中，写操作主要在主节点进行，读操作可以分散到从节点，提高系统的并发处理能力，进一步增强可扩展性。

一致性保障

1. 同步复制：在Redis集群中，可以配置主从节点之间的同步策略为同步复制（sync replication）。当主节点接收到权重调整的写操作时，会等待至少一个从节点确认已接收到写操作后才返回成功。这样可以保证在部分节点故障时，数据的一致性。不过，同步复制会稍微降低写性能，需要根据实际业务场景权衡。
2. 分布式锁：在进行权重调整操作时，为了避免多个节点同时调整权重导致数据不一致，可以使用Redis的分布式锁。例如，使用 SETNX 命令实现简单的分布式锁。在调整权重前，先获取分布式锁，调整完成后释放锁。这样可以保证在同一时间只有一个节点能够进行权重调整操作，确保数据的一致性。但需要注意分布式锁的超时时间设置，避免死锁问题。