面试题：基于Redis和MySQL构建高可用、高性能数据查询架构的优化策略

Question

假设要构建一个面向海量用户的高可用、高性能数据查询架构，以Redis作为缓存，MySQL作为持久化存储。请从数据一致性、缓存穿透、缓存雪崩、读写性能等多方面详细阐述你的整体架构设计以及对应的优化策略，并分析不同场景下这些策略的优缺点。

Answer 1

整体架构设计

1. 读写流程
   • 读操作：应用程序首先尝试从 Redis 缓存中读取数据。如果缓存命中，直接返回数据；若缓存未命中，则从 MySQL 数据库中查询数据，将查询结果写入 Redis 缓存（设置合适的过期时间），然后返回给应用程序。
   • 写操作：先更新 MySQL 数据库，成功后再删除 Redis 缓存。这样确保下次读操作时能从数据库加载最新数据到缓存。
2. 缓存分层
   • 可以采用多级缓存，如本地缓存（如 Guava Cache） + Redis 分布式缓存。本地缓存用于存储访问频率极高且数据相对稳定的数据，减少对 Redis 和数据库的压力。

优化策略及对应分析

1. 数据一致性
   • 策略：采用先更新数据库，再删除缓存的方式。为了应对高并发场景下可能出现的问题，可引入延迟双删策略。即更新数据库后，先删除缓存，稍作延迟（如 500ms）后再次删除缓存，以确保可能在缓存删除前读取旧数据并写入缓存的操作失效。
   • 优点：在大多数情况下能保证数据的最终一致性，实现相对简单。
   • 缺点：延迟双删策略增加了代码复杂度和操作时间，并且延迟时间较难精准控制，设置过短可能无法解决问题，过长则影响系统性能。
2. 缓存穿透
   • 策略：
     • 布隆过滤器：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器是一种概率型数据结构，将所有可能查询的键值对提前存入布隆过滤器。如果布隆过滤器判断数据不存在，则直接返回，不再查询数据库。
     • 空值缓存：当查询数据库未命中时，将空值也存入 Redis 缓存（设置较短的过期时间），下次查询相同数据时，直接从缓存返回空值，避免再次查询数据库。
   • 优点：布隆过滤器能有效减少数据库压力，对于不存在的数据查询直接拦截；空值缓存实现简单，能在一定程度上防止缓存穿透。
   • 缺点：布隆过滤器存在误判率，可能将不存在的数据误判为存在；空值缓存占用一定的缓存空间，并且过期时间设置不合理可能导致短暂的缓存穿透。
3. 缓存雪崩
   • 策略：
     • 均匀设置过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期，将缓存的过期时间设置为一个随机值，在一定时间范围内（如原过期时间的 80% - 120%）波动。
     • 缓存降级：当出现大量缓存失效，系统压力过大时，采用缓存降级策略，即部分非核心业务直接返回默认值或提示信息，保证核心业务的正常运行。
     • 构建多级缓存：如前面提到的本地缓存 + Redis 分布式缓存，本地缓存可以在 Redis 出现问题时，提供一定的数据缓冲。
   • 优点：均匀设置过期时间简单有效，能分散缓存过期压力；缓存降级能确保核心业务可用；多级缓存增加了系统的容错能力。
   • 缺点：均匀设置过期时间不能完全避免缓存雪崩的极端情况；缓存降级影响部分业务体验；多级缓存增加了系统复杂度和维护成本。
4. 读写性能
   • 读性能优化：
     • 缓存预热：系统启动时，提前将热点数据加载到 Redis 缓存中，避免大量冷数据查询导致缓存未命中。
     • 批量查询：对于需要多次查询相同类型数据的场景，采用批量查询方式，减少与 Redis 和数据库的交互次数。
     • 优化 Redis 配置：如合理设置 Redis 的内存、线程数、持久化策略等，提高 Redis 的读写性能。
   • 写性能优化：
     • 异步写缓存：将写缓存操作异步化，如使用消息队列（如 Kafka），应用程序在更新数据库后，将删除缓存的操作发送到消息队列，由消息队列异步处理，减少写操作的响应时间。
     • 批量写操作：对于批量数据更新，将多个写操作合并为一个，减少数据库和缓存的操作次数。
   • 优点：缓存预热提高系统初始响应速度；批量查询和写操作减少交互次数，提升性能；异步写缓存减少响应时间。
   • 缺点：缓存预热需要提前了解热点数据，可能存在不准确的情况；异步写缓存增加了系统的复杂性和数据一致性的管理难度。