面试题：大规模复杂业务下Redis与MySQL集群的协同优化

Question

对于一个具有海量数据和高并发请求的复杂业务系统，使用Redis集群和MySQL集群。请描述如何对这两个集群进行协同优化，以应对复杂业务查询需求，包括但不限于数据分片、负载均衡、故障恢复等方面的策略和实现方式。

Answer 1

数据分片

1. Redis集群数据分片
   • 哈希分片：使用一致性哈希算法，例如Redis Cluster默认采用的哈希槽（hash slot）机制。将整个键空间划分为16384个哈希槽，每个Redis节点负责一部分哈希槽。当写入数据时，通过对键进行CRC16算法计算，再对16384取模，得到该键应该存储的哈希槽，进而找到对应的Redis节点。这种方式在节点增加或减少时，只需移动部分哈希槽的数据，减少数据迁移量。
   • 按业务规则分片：根据业务特点，例如按用户ID的范围、地域等进行分片。比如，按照用户ID的奇偶性将数据分别存储到不同的Redis节点，适用于对特定用户相关数据集中访问的场景。
2. MySQL集群数据分片
   • 水平分片：按照数据的某个维度（如时间、用户ID等）将数据分散到不同的MySQL节点。例如，按时间分片，将一年的数据按月份划分，每个月的数据存储在不同的节点上，对于时间序列相关的业务查询很有效。
   • 垂直分片：根据业务表的功能进行拆分，将不同功能模块的表存储到不同的MySQL节点。比如，将用户信息表和订单信息表分别存储在不同节点，减轻单个节点的负载，提高查询性能。

负载均衡

1. Redis集群负载均衡
   • 客户端负载均衡：在客户端实现负载均衡逻辑，客户端维护一个Redis节点列表，根据一致性哈希算法计算出请求应发往的节点。像Jedis客户端在连接Redis Cluster时就支持这种方式。优点是减少了中间代理的性能损耗，但需要在每个客户端实现负载均衡逻辑。
   • 代理层负载均衡：使用专门的代理（如Twemproxy），客户端将请求发送到代理，代理根据配置的规则将请求转发到合适的Redis节点。代理可以对节点的状态进行监控，当某个节点负载过高时，动态调整请求的转发策略，实现负载均衡。
2. MySQL集群负载均衡
   • 基于SQL语句的负载均衡：在应用层根据SQL语句的类型（读、写）进行负载均衡。对于读请求，分发到多个从节点；对于写请求，发送到主节点。可以通过在应用代码中使用数据库连接池，并配置多个数据库连接，根据SQL类型选择连接不同的MySQL节点。
   • 使用专门的负载均衡器：如HAProxy、Mycat等。HAProxy可以基于TCP或HTTP协议进行负载均衡，通过配置规则将数据库请求转发到不同的MySQL节点。Mycat不仅支持负载均衡，还提供了数据分片等更多功能，适用于复杂的MySQL集群架构。

故障恢复

1. Redis集群故障恢复
   • 自动故障检测与转移：Redis Cluster采用Gossip协议，节点之间相互通信，交换彼此的状态信息。当某个节点出现故障时，其他节点会检测到，并通过投票机制选举出一个从节点晋升为主节点，继续提供服务。例如，如果一个主节点在规定时间内没有响应心跳消息，就会被判定为故障，从节点开始发起选举。
   • 数据备份与恢复：通过AOF（Append - Only File）和RDB（Redis Database）持久化机制，在故障恢复时可以从备份文件中恢复数据。AOF记录写操作命令，RDB定期对数据进行快照。可以配置不同的持久化策略，如AOF每秒同步一次数据，RDB根据时间和数据量触发快照。
2. MySQL集群故障恢复
   • 主从复制恢复：在MySQL主从复制架构中，当主节点出现故障时，需要手动或自动将一个从节点提升为主节点。手动方式是管理员通过命令行操作将从节点切换为主节点；自动方式可以使用MHA（Master High Availability）等工具，它可以实时监控主节点状态，当主节点故障时，自动选择一个从节点晋升为主节点，并重新配置其他从节点指向新的主节点。
   • 数据恢复：通过二进制日志（binlog）进行数据恢复。从节点在复制过程中记录主节点发送的binlog，当出现故障恢复时，可以应用这些binlog来恢复数据到故障前的状态。同时，也可以结合定期的全量备份和增量备份来进一步确保数据的完整性和可恢复性。

协同优化策略

1. 缓存预热：在系统启动时，预先将一些热点数据从MySQL加载到Redis中，避免首次请求时从MySQL读取数据带来的延迟。例如，在电商系统中，将热门商品信息提前加载到Redis。
2. 读写策略：对于读多写少的业务场景，优先从Redis读取数据，只有当Redis中不存在该数据时，再从MySQL读取，并将读取到的数据写入Redis，设置合适的过期时间。对于写操作，先更新MySQL，再更新Redis，确保数据一致性。但在高并发场景下，可能会出现缓存与数据库不一致的问题，可以通过延时双删等策略解决，即先删除Redis缓存，更新MySQL，再延迟一定时间后再次删除Redis缓存，减少不一致的窗口时间。
3. 数据一致性维护：除了上述读写策略中的操作，还可以利用消息队列（如Kafka）。当MySQL数据发生变化时，发送消息到消息队列，由消息队列消费者负责更新Redis缓存，确保数据的最终一致性。这种方式可以解耦数据库和缓存的更新操作，提高系统的稳定性和可扩展性。