面试题：在高并发业务场景下，如何优化Redis集群以避免ASK错误频繁出现？

Question

描述一个高并发的Redis集群业务场景，从集群架构设计、节点配置、客户端策略等多个维度，提出具体的优化方案来有效避免ASK错误在这种场景下频繁发生，并说明每个优化点的原理和预期效果。

Answer 1

高并发Redis集群业务场景

以电商秒杀活动为例，大量用户同时请求抢购商品，此时对Redis集群的读写操作极为频繁。

集群架构设计优化

1. 增加副本数量
   • 优化点：适当增加每个主节点的副本数量。例如，原本每个主节点配置1个副本，可增加至2 - 3个副本。
   • 原理：当主节点负载过高时，部分读请求可以分流到副本节点，降低主节点压力，减少因主节点忙导致的ASK错误。
   • 预期效果：读请求的响应速度加快，ASK错误发生频率降低，系统整体的读性能提升。
2. 合理分配节点
   • 优化点：根据业务数据的访问特点，将热点数据均匀分布在不同的主节点上。比如，将不同品类的秒杀商品数据分布在不同主节点。
   • 原理：避免单个主节点因集中处理大量热点数据请求而产生ASK错误，实现负载均衡。
   • 预期效果：各个主节点负载相对均衡，系统整体稳定性增强，ASK错误减少。

节点配置优化

1. 调整超时时间
   • 优化点：适当增加节点间的连接超时时间和响应超时时间。例如，将连接超时时间从默认的2秒增加到5秒，响应超时时间从1秒增加到3秒。
   • 原理：在高并发场景下，网络延迟可能会增加，适当延长超时时间可以避免因短暂网络波动导致的ASK错误。
   • 预期效果：减少因网络问题导致的ASK错误，提高系统的容错能力。
2. 优化内存配置
   • 优化点：根据业务预估，为每个节点分配合理的内存大小，并开启内存淘汰策略（如volatile - lru）。
   • 原理：避免因节点内存不足导致数据无法写入或读取异常，引发ASK错误。合理的内存淘汰策略可以在内存紧张时淘汰不常用数据，保证系统正常运行。
   • 预期效果：减少因内存问题导致的ASK错误，确保系统在高并发下稳定运行。

客户端策略优化

1. 使用连接池
   • 优化点：在客户端使用连接池技术，如Jedis连接池，设置合适的最大连接数和最小空闲连接数。例如，最大连接数设置为1000，最小空闲连接数设置为100。
   • 原理：减少客户端频繁创建和销毁连接的开销，保证在高并发时客户端有足够的连接可用，避免因连接不足导致ASK错误。
   • 预期效果：提高客户端连接的复用率，降低系统资源消耗，减少ASK错误发生概率。
2. 重试机制
   • 优化点：在客户端代码中实现ASK错误重试逻辑，当捕获到ASK错误时，进行一定次数（如3次）的重试，每次重试间隔适当时间（如100毫秒）。
   • 原理：部分ASK错误可能是由于网络瞬时波动或节点短暂忙导致的，重试机制可以在一定程度上解决这类临时问题。
   • 预期效果：提高系统的容错性，对于一些可恢复的ASK错误，通过重试保证业务的正常执行，减少因ASK错误导致的业务失败。