面试题：Redis预计算系统架构设计对MySQL实时数据分析的性能影响

Question

设计一个基于Redis预计算结果加快MySQL实时数据分析的系统架构，阐述架构中各组件的功能及交互方式。同时分析在高并发场景下，该架构可能面临的性能瓶颈以及相应的优化策略。

Answer 1

系统架构设计

1. 数据源层：MySQL数据库，存储业务的原始数据，提供数据持久化功能，供实时数据分析时读取。
2. 计算层
   • 实时计算模块：负责从MySQL实时读取数据，并进行实时分析计算，例如聚合操作、统计分析等。
   • 预计算模块：定期（或基于事件触发）从MySQL读取数据，进行复杂的预计算，如每日销售总额、每月活跃用户数等，并将结果存入Redis。
3. 缓存层：Redis，存储预计算的结果数据。在实时数据分析请求到来时，优先从Redis中获取数据，若不存在再从实时计算模块获取。
4. 应用层：接收外部数据分析请求，首先查询Redis缓存，若缓存命中则直接返回结果；若缓存未命中，则触发实时计算模块进行计算，计算完成后返回结果并将结果存入Redis缓存以便后续使用。

各组件功能及交互方式

1. 预计算模块与MySQL交互：预计算模块按照设定的时间间隔（如每天凌晨）或基于特定事件（如数据量达到一定阈值），从MySQL查询相关数据进行预计算，计算完成后将结果存入Redis。
2. 实时计算模块与MySQL交互：实时计算模块在应用层请求缓存未命中时，实时从MySQL读取数据进行分析计算，计算结果返回给应用层，并可选择是否将结果临时存入Redis。
3. 应用层与Redis交互：应用层接收到数据分析请求，立即查询Redis缓存。若缓存命中，直接返回结果给请求方；若未命中，则请求实时计算模块或等待预计算模块完成计算并更新缓存后再获取数据。

高并发场景下性能瓶颈及优化策略

1. 性能瓶颈
   • Redis缓存压力：高并发时，大量请求同时访问Redis，可能导致Redis性能下降，甚至出现缓存雪崩、缓存穿透等问题。
   • MySQL负载过高：实时计算模块频繁从MySQL读取数据，在高并发下可能使MySQL的I/O和CPU负载过高，影响数据库整体性能。
   • 计算资源瓶颈：高并发场景下，实时计算模块和预计算模块的计算资源可能不足，导致计算延迟增加。
2. 优化策略
   • Redis优化
     • 缓存分片：将数据分散存储在多个Redis实例上，减轻单个实例的压力。
     • 设置合理的缓存过期时间：避免大量缓存同时过期导致缓存雪崩，可采用随机过期时间。
     • 布隆过滤器：防止缓存穿透，通过布隆过滤器判断数据是否存在，避免无效查询穿透到数据库。
   • MySQL优化
     • 数据库连接池：使用连接池管理与MySQL的连接，减少连接创建和销毁的开销。
     • 索引优化：对实时计算模块查询的字段建立合适的索引，提高查询效率。
     • 读写分离：主库负责写操作，从库负责读操作，将读压力分散到多个从库。
   • 计算资源优化
     • 资源隔离：对实时计算模块和预计算模块分配独立的计算资源，避免相互干扰。
     • 分布式计算：采用分布式计算框架（如Spark），将计算任务分布到多个节点上，提高计算效率。