面试题：Redis缓存MySQL热点数据的成本效益与数据一致性权衡

Question

假设在一个高并发读写场景中，使用Redis缓存MySQL热点数据。从成本效益角度出发，如何设计一种机制，既能保证数据在一定程度上的一致性，又能控制因频繁同步数据带来的成本开销？请详细说明设计思路及涉及到的技术要点。

Answer 1

设计思路

1. 读写策略：
   • 读操作：优先从Redis读取数据。若Redis中存在数据，直接返回；若不存在，再从MySQL读取，并将数据写入Redis，设置合适的过期时间。这样可以最大程度利用缓存，减少对MySQL的读压力。
   • 写操作：对MySQL执行写操作成功后，同步更新Redis数据。为防止更新Redis失败导致数据不一致，可采用重试机制。例如，设置三次重试，每次重试间隔一定时间（如100ms），若三次都失败，则记录日志并采取人工干预措施。
2. 缓存过期策略：
   • 设置合理的过期时间：根据热点数据的更新频率设置Redis缓存的过期时间。对于更新频率低的数据，可设置较长的过期时间，如数小时甚至一天；对于更新频率高的数据，设置较短的过期时间，如几分钟。这样在保证一定数据一致性的同时，减少因频繁同步带来的开销。
   • 主动刷新：在业务层面，当某些关键操作导致数据发生变化时，主动刷新相关缓存数据。例如，在电商系统中，商品库存更新后，立即刷新商品详情页缓存。
3. 异步更新：
   • 使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ等）：当MySQL数据发生变化时，写操作完成后发送一条消息到消息队列。由专门的消费者从消息队列中读取消息，并负责更新Redis数据。这样可以将更新操作异步化，减少对主业务流程的影响，提高系统整体性能。同时，消息队列可以起到削峰填谷的作用，避免瞬间大量更新请求对Redis造成压力。

技术要点

1. Redis事务：在更新Redis数据时，使用Redis事务确保多个操作的原子性。例如，在更新商品信息时，可能需要同时更新商品的多个属性，使用事务可以保证这些操作要么全部成功，要么全部失败，防止部分数据更新导致数据不一致。
2. 数据版本控制：在MySQL表中增加一个版本字段，每次数据更新时版本号递增。在读取数据时，将版本号一并读取并存储到Redis中。当再次从MySQL读取数据更新Redis时，先比较版本号，若版本号一致，则说明数据未被其他操作修改，可直接更新；若不一致，则重新从MySQL读取最新数据。
3. 缓存雪崩处理：为防止大量缓存同时过期导致MySQL压力瞬间增大（缓存雪崩），在设置缓存过期时间时，可在基础过期时间上增加一个随机的小偏移量。例如，基础过期时间为1小时，随机偏移量为0 - 10分钟，这样可以分散缓存过期时间，降低缓存雪崩的风险。
4. 监控与报警：建立监控系统，实时监控Redis和MySQL的性能指标，如命中率、读写延迟、连接数等。当指标出现异常时，及时报警通知运维人员。例如，当Redis命中率突然下降，可能意味着缓存数据一致性出现问题，需要及时排查处理。