面试题：基于Redis脚本管理命令的高可用配置管理设计

Question

设计一个基于Redis脚本管理命令的高可用配置管理方案，要求在面对网络分区、节点故障等情况时，配置数据的一致性和可用性不受影响。请详细描述方案架构、使用的Redis脚本命令以及故障恢复机制。

Answer 1

方案架构

1. 多节点部署：采用Redis Cluster模式，部署多个Redis节点，节点之间通过gossip协议交换状态信息。每个节点负责一部分数据分片，数据在集群内自动分布，以提高读写性能和存储能力。
2. 配置数据存储：将配置数据以键值对形式存储在Redis中。例如，配置项的名称作为键，配置的具体内容作为值。
3. 客户端：客户端通过Redis Cluster API连接到集群，对配置数据进行读写操作。客户端需要具备自动重定向功能，当请求的键所在节点发生变化（如网络分区后重新恢复）时，能根据Redis返回的MOVED或ASK错误，自动重定向到正确的节点。

使用的Redis脚本命令

1. 读取配置：

local key = KEYS[1]
return redis.call('GET', key)

通过EVAL命令执行该脚本，KEYS[1]为配置项的键名，该脚本从Redis中获取对应配置项的值。 2. 写入配置：

local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
return redis.call('SET', key, value)

通过EVAL命令执行，KEYS[1]为配置项键名，ARGV[1]为要设置的配置值，此脚本用于更新配置数据。 3. 原子性操作：在更新配置时，若涉及多个相关配置项的一致性更新，可以使用Lua脚本保证原子性。例如：

local key1 = KEYS[1]
local key2 = KEYS[2]
local value1 = ARGV[1]
local value2 = ARGV[2]
redis.call('SET', key1, value1)
return redis.call('SET', key2, value2)

这样可以确保多个相关配置项的更新要么全部成功，要么全部失败。

故障恢复机制

1. 网络分区：
   • 在网络分区发生时，Redis Cluster会将无法通信的节点标记为疑似下线（PFAIL），如果多数节点都认为某个节点疑似下线，则将其标记为下线（FAIL），并自动将其负责的数据分片迁移到其他正常节点。
   • 客户端在遇到网络分区导致的连接错误时，会不断重试连接。当网络分区恢复后，Redis Cluster会自动重新平衡数据分片，保证数据的一致性。客户端通过自动重定向机制，能重新连接到正确的节点获取和更新配置数据。
2. 节点故障：
   • 当某个节点发生故障时，集群中的其他节点会检测到并将其标记为下线。集群会自动将故障节点负责的数据分片重新分配到其他正常节点，以保证数据的可用性。
   • 对于持久化，Redis可采用AOF（Append - Only File）或RDB（Redis Database）持久化方式。AOF会记录每一个写操作，在故障恢复时重放这些操作来恢复数据；RDB则是定期将内存数据快照保存到磁盘，故障恢复时通过加载快照文件恢复数据。可以结合两者使用，在保证数据恢复速度的同时，尽量减少数据丢失。
   • 为了进一步提高可用性，可以配置哨兵（Sentinel）机制。哨兵会监控Redis节点的状态，当主节点发生故障时，哨兵会自动选举一个从节点晋升为主节点，并调整其他从节点的复制关系，确保集群能够继续正常工作。