面试题：大规模数据下Redis预计算对MySQL数据洞察架构优化

Question

假设面对超大规模的MySQL数据，要利用Redis预计算提升数据洞察能力，从系统架构层面出发，如何设计一个高可用、高性能且可扩展的架构？请阐述整体架构思路，包括Redis集群的搭建、数据分片策略、与MySQL交互机制以及应对高并发读写的方案等。

Answer 1

整体架构思路

1. 分层架构：构建包含应用层、缓存层（Redis）、存储层（MySQL）的三层架构。应用层接收请求，先查询缓存层，若未命中再查询存储层，并将结果回种到缓存层。
2. 读写分离：在MySQL层面采用主从复制实现读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，减轻主库压力。

Redis集群搭建

1. 使用Redis Cluster：它是Redis的分布式解决方案，自带数据分片和高可用功能。每个节点负责一部分数据，节点之间通过Gossip协议交换状态信息。
2. 节点部署：建议部署奇数个节点，如3个或5个，以确保在部分节点故障时仍能正常工作。可采用多机多节点部署方式提高可靠性。

数据分片策略

1. 哈希分片：使用CRC16算法对数据的键进行哈希计算，再对节点数量取模，决定数据存储在哪个节点上。这种方式简单且分布均匀。
2. 一致性哈希：引入虚拟节点概念，将数据键和节点映射到一个哈希环上。数据根据哈希值落在环上，顺时针找到的第一个节点即为存储节点。一致性哈希在节点增减时，仅影响少量数据的迁移。

与MySQL交互机制

1. 缓存预热：系统启动时，将部分热点数据从MySQL加载到Redis中，减少首次查询的延迟。
2. 写操作：应用层接收到写请求，先写MySQL主库，成功后再更新Redis缓存，确保数据一致性。可采用事务机制保证MySQL写操作的原子性。
3. 读操作：应用层先查询Redis，若命中则直接返回；若未命中，查询MySQL从库，将结果存入Redis并返回。

应对高并发读写的方案

1. 批量操作：在Redis中，使用管道（Pipeline）技术进行批量读写，减少网络开销，提高读写效率。
2. 异步处理：对于写操作，可采用异步队列（如Kafka），将写请求先放入队列，再由后台线程异步处理，减轻应用层压力。
3. 缓存雪崩：为Redis中的缓存设置不同的过期时间，避免大量缓存同时过期导致的高并发查询直接穿透到MySQL。可采用随机过期时间或阶梯式过期时间。
4. 缓存穿透：使用布隆过滤器（Bloom Filter），在查询Redis前先判断数据是否存在，避免无效查询穿透到MySQL。布隆过滤器通过多个哈希函数将数据映射到一个位数组中，查询时判断数据对应的位是否都为1。