面试题：Redis预计算优化MySQL复杂查询的架构设计

Question

假设你正在负责一个高并发且有大量复杂MySQL查询的项目，计划使用Redis预计算结果提升性能，请设计一个详细的架构方案，包括Redis数据结构选择、预计算任务调度、缓存更新策略等，并说明如何应对Redis数据丢失对MySQL查询性能的影响。

Answer 1

架构方案

1. Redis数据结构选择：
   • 哈希表（Hash）：适用于存储预计算结果。例如，如果预计算的是某个用户相关的复杂查询结果，以用户ID作为哈希表的键，查询结果以字段 - 值对的形式存储在哈希表中。这样可以方便地根据用户ID快速获取对应的数据，并且哈希表内部结构紧凑，内存利用率较高。
   • 有序集合（Sorted Set）：当预计算结果需要按照某种顺序（如时间、热度等）排序时使用。比如，对于热门查询结果，以分数表示热度，成员为具体的查询结果数据，这样可以根据热度快速获取热门的预计算结果。
2. 预计算任务调度：
   • 定时任务：对于一些周期性的复杂查询，如每日统计报表相关的查询，使用定时任务调度工具（如Linux的Cron，或Java中的Quartz）定期执行预计算任务。在任务执行时，查询MySQL数据库，进行复杂计算，然后将结果存储到Redis中。
   • 事件驱动：对于一些实时性要求较高的查询，例如用户登录后展示的个性化数据。可以利用消息队列（如Kafka、RabbitMQ），当用户登录事件发生时，将预计算任务发送到消息队列，消费者从队列中获取任务，执行MySQL查询和预计算，再将结果存入Redis。
3. 缓存更新策略：
   • 写后更新：在MySQL数据发生变化后，立即触发更新Redis缓存的操作。例如，使用MySQL的触发器，当数据插入、更新或删除时，通过触发器调用外部程序（如通过HTTP请求调用一个更新Redis的服务），保证Redis缓存数据与MySQL数据的一致性。
   • 失效策略：为Redis中的预计算结果设置合理的过期时间。对于变化频率较低的数据，设置较长的过期时间；对于变化频繁的数据，设置较短的过期时间。当缓存过期后，下次查询时重新进行预计算并更新缓存。

应对Redis数据丢失对MySQL查询性能的影响

1. 持久化机制：
   • RDB（Redis Database）：定期生成全量数据快照，在Redis重启时可以快速恢复数据。虽然RDB可能会丢失最近一次快照后的部分数据，但可以在一定程度上减少数据丢失量。配置合适的快照保存策略，如save 900 1表示900秒内如果至少有1个键被修改，则进行快照。
   • AOF（Append - Only File）：以日志的形式记录Redis服务器执行的所有写操作。AOF可以设置不同的同步策略，如always（每次写操作都同步到AOF文件）、everysec（每秒同步一次）、no（由操作系统决定何时同步）。通过AOF可以最大程度减少数据丢失，但可能会因为日志文件较大而影响Redis性能。
2. 主从复制与哨兵机制：
   • 主从复制：设置多个从节点复制主节点的数据，当主节点发生数据丢失时，可以将从节点提升为主节点继续提供服务。从节点可以分担读请求，提高系统整体的读性能。
   • 哨兵机制：监控主从节点的运行状态，当主节点出现故障时，自动进行故障转移，将从节点提升为主节点，并通知应用程序新的主节点地址。哨兵机制还可以对节点进行健康检查，确保系统的高可用性。
3. 缓存重建策略：
   • 后台重建：当发现Redis数据丢失（如缓存未命中且Redis中无数据）时，启动一个后台线程进行预计算和缓存重建。在重建过程中，仍然可以从MySQL查询数据返回给用户，只是性能可能会有所下降。待缓存重建完成后，后续查询即可从Redis获取数据，恢复高性能。
   • 逐步重建：对于大量数据的缓存重建，可以采用逐步重建的方式。例如，每次查询时，除了返回MySQL数据外，同时更新部分Redis缓存，这样随着查询的进行，Redis缓存逐渐恢复，减少对MySQL查询性能的影响。