面试题：Redis：复杂业务逻辑下定期复制MySQL数据到Redis的架构设计

Question

假设业务场景涉及多张MySQL表的关联数据，且数据之间存在复杂的业务规则。设计一个能定期将这些数据准确且高效地复制到Redis的架构，要求详细说明数据同步流程、异常处理机制以及可扩展性的设计思路。

Answer 1

架构设计

1. 数据抽取层：使用 MySQL Binlog 或 ETL 工具（如 Sqoop）从多张关联的 MySQL 表中抽取数据。Binlog 基于日志的方式能实时捕获数据变化，ETL 工具则适合定期批量抽取。
2. 数据处理层：利用 Python 或 Java 等编程语言编写处理逻辑。根据复杂的业务规则对抽取的数据进行转换、清洗等操作，确保数据符合 Redis 存储的要求。
3. 数据同步层：使用 Redis 客户端库将处理后的数据写入 Redis。可以采用 Pipeline 方式批量写入，提高写入效率。

数据同步流程

1. 初始化：
   • 确定初始同步点，如使用 Binlog 时记录当前日志位置，或 ETL 时记录上次同步的时间戳。
   • 读取 MySQL 表结构信息，以便后续处理。
2. 数据抽取：
   • 若使用 Binlog，通过 Binlog 解析工具（如 Canal）实时监听 MySQL 数据变更。
   • 若采用 ETL，按照设定的时间间隔（如每天凌晨）运行脚本从 MySQL 表中查询关联数据。
3. 数据处理：
   • 依据业务规则对抽取的数据进行计算、转换。例如，对某些字段进行加密，或者根据多个字段生成新的标识。
   • 验证数据的完整性和准确性，如检查必填字段是否为空。
4. 数据写入：
   • 将处理后的数据按照 Redis 的数据结构（如 Hash、List 等）进行组织。
   • 使用 Pipeline 批量写入 Redis，减少网络开销。

异常处理机制

1. 抽取异常：
   • 如果 Binlog 解析失败或 ETL 查询出错，记录错误日志，包括错误信息、发生时间、涉及的表等。
   • 尝试自动重试一定次数（如 3 次），若仍失败，发送警报通知运维人员。
2. 处理异常：
   • 数据处理过程中若出现不符合业务规则的情况，记录异常数据及其上下文信息。
   • 对于可修复的异常（如格式错误），尝试修复后继续处理；对于不可修复的异常，跳过该数据并记录。
3. 写入异常：
   • Redis 写入失败时，记录错误信息，如网络故障、Redis 服务过载等。
   • 先将数据暂存到本地文件或消息队列（如 Kafka），待 Redis 恢复正常后重新写入。

可扩展性设计思路

1. 水平扩展：
   • 数据抽取层：若使用 ETL，可以在多台机器上部署 ETL 任务，分别处理不同范围的数据，如按表分区或按时间范围划分。对于 Binlog，可以部署多个 Canal 实例，监听不同的 MySQL 库或表。
   • 数据处理层：将处理逻辑封装成微服务，使用容器化技术（如 Docker）部署多个实例。通过负载均衡器（如 Nginx）分配任务，提高处理能力。
   • 数据同步层：增加 Redis 集群节点，通过 Redis Cluster 实现数据的分布式存储和读写，提高写入性能和可用性。
2. 垂直扩展：
   • 硬件升级：对运行数据抽取、处理和同步的服务器增加 CPU、内存等资源，提升单个节点的处理能力。
   • 优化代码：对数据处理逻辑进行性能调优，如使用更高效的算法、减少不必要的计算等。优化 Redis 写入操作，合理设置 Pipeline 批量大小。