面试题：高并发下Redis会话存储的优化与故障处理

性能瓶颈

网络延迟：大量并发请求可能导致网络拥塞，增加请求响应时间。
内存不足：会话数据不断增加，可能使Redis内存耗尽。
CPU 过载：高并发读写操作会占用大量CPU资源，导致CPU使用率过高。

故障情况

缓存雪崩：大量会话缓存同时过期，导致大量请求直接访问后端数据库，可能压垮数据库。
缓存穿透：请求的数据在Redis和数据库中都不存在，导致大量无效请求穿透缓存，访问数据库。
Redis 节点故障：单个Redis节点故障可能导致部分会话数据不可用。

优化策略

网络优化：
- 使用连接池：如Jedis连接池，减少频繁创建和销毁连接的开销，示例代码（Java）：

JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(100);
JedisPool jedisPool = new JedisPool(config, "localhost", 6379);
try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
    // 执行Redis操作
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

- **优化网络拓扑**：采用高速网络设备，减少网络跳数。

2. 内存优化： - 数据结构优化：使用合适的数据结构，如哈希表（HSET、HGET 命令）存储会话数据，减少内存占用。例如：

HSET session:1 user_id 123 username "john"
HGET session:1 user_id

- **内存淘汰策略**：合理设置内存淘汰策略，如 `volatile - lru`（对设置了过期时间的键，使用LRU算法淘汰），可通过配置文件或 `CONFIG SET maxmemory - policy volatile - lru` 命令设置。

3. CPU 优化： - 减少大键操作：避免使用如 KEYS 等会阻塞CPU的命令，可使用 SCAN 命令替代。例如：

SCAN 0 MATCH session:* COUNT 100

- **多线程处理**：Redis 6.0 引入多线程I/O，可通过配置文件开启，提高处理性能。

故障处理机制

缓存雪崩：
- 设置随机过期时间：在设置会话过期时间时，添加一定的随机值，避免大量会话同时过期。例如（Python + redis - py）：

import redis
import random

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
expire_time = 3600 + random.randint(0, 600)
r.setex('session:1', expire_time, 'data')

- **使用互斥锁**：在缓存失效时，只允许一个请求去加载数据并回设缓存，其他请求等待。例如（Java）：

public String getSession(String sessionId) {
    String value = jedis.get("session:" + sessionId);
    if (value == null) {
        String lockKey = "lock:session:" + sessionId;
        if (jedis.set(lockKey, "1", "NX", "EX", 10) != null) {
            try {
                // 从数据库加载数据
                value = loadSessionFromDB(sessionId);
                jedis.setex("session:" + sessionId, 3600, value);
            } finally {
                jedis.del(lockKey);
            }
        } else {
            // 等待并重试
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return getSession(sessionId);
        }
    }
    return value;
}

缓存穿透：
- 布隆过滤器：在查询前先通过布隆过滤器判断数据是否存在，减少无效查询。例如（Guava布隆过滤器 + Redis）：

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import redis.clients.jedis.Jedis;

public class BloomFilterExample {
    private static final int expectedInsertions = 1000000;
    private static final double fpp = 0.01;
    private static BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), expectedInsertions, fpp);

    public static boolean mightContain(String key) {
        return bloomFilter.mightContain(key);
    }

    public static void put(String key) {
        bloomFilter.put(key);
        // 同时将数据存储到Redis
        try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
            jedis.set(key, "data");
        }
    }
}

Redis 节点故障：
- 主从复制：配置主从复制，当主节点故障时，从节点可提升为主节点继续提供服务。例如在从节点配置文件中设置 replicaof <masterip> <masterport>。
- 哨兵模式：使用Redis Sentinel监控主从节点，自动进行故障转移。配置Sentinel配置文件，指定监控的主节点：

sentinel monitor mymaster <masterip> <masterport> 2

- **集群模式**：采用Redis Cluster，数据分布在多个节点，部分节点故障不影响整体服务，通过 `redis - trib.rb create` 命令创建集群。

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