面试题：设计基于Redis ASC和DESC选项的复杂动态调整系统架构

一、数据结构设计

Redis Sorted Set：
- 每个排行榜使用一个Redis Sorted Set数据结构。例如，用户活跃度排行榜可以命名为user_activity_rank，内容热度排行榜命名为content_popularity_rank。
- 在Sorted Set中，成员（member）为用户ID或内容ID，分值（score）则根据具体的业务规则来设定，比如用户活跃度排行榜的分值可以是用户在一定时间内的操作次数，内容热度排行榜的分值可以是内容的点赞数、评论数等加权计算的值。
分布式缓存一致性哈希：
- 为了支持分布式环境，采用一致性哈希算法来分配Redis节点。例如使用Consul等工具来管理服务发现和配置，每个Redis节点负责哈希环上的一部分数据。这样当节点数量变化时，只有部分数据需要迁移，减少数据迁移量，保证系统的高可用性和高性能。

数据更新：
- 当用户进行操作（如发布内容、点赞、评论等）时，根据操作类型和相关业务规则，更新对应的排行榜数据。例如，用户发布一篇内容，除了更新内容相关的存储外，还要更新内容热度排行榜的分值。
- 对于用户活跃度排行榜，每次用户操作都要在Redis中使用ZINCRBY命令增加对应的用户ID的分值。例如：ZINCRBY user_activity_rank 1 <user_id>，这里的1表示每次操作活跃度增加1分。
- 对于内容热度排行榜，假设点赞加10分，评论加5分，当有新点赞时执行ZINCRBY content_popularity_rank 10 <content_id>，有新评论时执行ZINCRBY content_popularity_rank 5 <content_id>。
排行榜获取：
- 根据业务需求，使用ZRANGE（ASC排序）或ZREVRANGE（DESC排序）命令获取排行榜。例如，获取用户活跃度排行榜前100名（降序），执行ZREVRANGE user_activity_rank 0 99 WITHSCORES，获取内容热度排行榜前50名（升序），执行ZRANGE content_popularity_rank 0 49 WITHSCORES。
- 在分布式环境下，通过一致性哈希算法定位到存储排行榜数据的Redis节点，然后执行相应的命令获取数据。

节点故障检测：
- 使用监控工具（如Prometheus + Grafana）实时监控Redis节点的健康状态，包括CPU使用率、内存使用率、网络连接等指标。如果某个节点的指标超出正常范围或者无法连接，标记该节点为故障节点。
- 结合服务发现工具（如Consul），当检测到节点故障时，Consul可以自动将该节点从服务列表中移除，通知其他节点进行相应调整。
数据恢复与迁移：
- 对于故障节点上的数据，采用主从复制机制。如果主节点故障，从节点可以晋升为主节点继续提供服务。当故障节点恢复后，可以作为新的从节点加入集群，同步数据。
- 在数据迁移方面，由于采用一致性哈希，当节点故障导致数据迁移时，新节点从原节点复制数据。可以使用Redis的SYNC命令（旧版）或PSYNC命令（新版）进行全量或部分数据同步，减少数据迁移对系统性能的影响。

动态排序需求处理：
- 不同的业务场景可能需要不同的排序方式。例如，在一些活动期间，可能希望展示活跃度增长最快的用户（此时可以根据活跃度增长速度计算分值并使用ASC排序），而在平时则展示总活跃度最高的用户（使用DESC排序）。
- 系统可以根据业务规则的变化，动态选择使用ZRANGE（ASC）或ZREVRANGE（DESC）命令来获取排行榜。例如，在系统配置表中设置一个标志位，用于表示当前排行榜的排序方式。当业务规则变化时，修改这个标志位，获取排行榜的代码根据标志位选择相应的命令。
复杂业务规则结合排序：
- 对于复杂的业务规则，比如在内容热度排行榜中，可能需要考虑不同时间段的热度加权。可以根据时间计算出不同的热度权重，然后更新Sorted Set的分值。在获取排行榜时，根据当前业务需求选择ASC或DESC排序。例如，近一周内新发布内容希望按热度升序展示（方便发现潜力内容），使用ZRANGE；而长期热门内容则按热度降序展示，使用ZREVRANGE。通过这种方式，结合动态分值更新和灵活的排序命令选择，满足各种复杂的动态调整需求。