面试题答案
一键面试一、Redis慢查询记录索引建立方案
- 记录结构设计
- 通用记录结构：为每个慢查询创建一个唯一标识（如时间戳+自增ID）。对于每个慢查询记录，存储以下信息：查询语句、执行时间、涉及的商品类别（如果有）、关联的用户会话ID（如果有）。
- 示例：使用Redis的Hash结构存储慢查询记录，例如
HSET slow_query:{unique_id} query "GET key" execution_time 100 category "electronics" session_id "session123"
- 商品类别索引
- 使用Sorted Set：以商品类别为键，慢查询记录的唯一标识为成员，执行时间为分数。
- 添加索引操作：当记录一个慢查询时，如果涉及商品类别，将该慢查询的唯一标识和执行时间添加到对应的Sorted Set中。例如
ZADD category_slow_query:electronics 100 slow_query:123，其中100是执行时间，slow_query:123是慢查询记录的唯一标识。 - 查询操作：要查询特定商品类别且执行时间超过一定阈值的慢查询，使用
ZREVRANGEBYSCORE category_slow_query:{category} +inf {threshold}，返回执行时间大于阈值的慢查询记录标识，再根据标识获取详细记录。
- 用户会话索引
- 同样使用Sorted Set：以用户会话ID为键，慢查询记录的唯一标识为成员，执行时间为分数。
- 添加索引操作：当记录一个慢查询时，如果涉及用户会话，将该慢查询的唯一标识和执行时间添加到对应的Sorted Set中。例如
ZADD session_slow_query:session123 100 slow_query:123 - 查询操作：要查询特定用户会话相关的慢查询，使用
ZREVRANGEBYSCORE session_slow_query:{session_id} +inf 0，获取该用户会话的所有慢查询记录标识，再获取详细记录。
二、索引维护问题应对
- 定期清理过期记录：设置一个定期任务（如使用Linux的Cron或其他调度工具），根据慢查询记录的存储时间需求，删除过期的慢查询记录及其相关索引。例如，每天凌晨删除超过一周的慢查询记录。对于Hash结构的慢查询记录，使用
DEL slow_query:{unique_id}删除，同时从对应的Sorted Set中移除相关成员，如ZREM category_slow_query:{category} slow_query:{unique_id}和ZREM session_slow_query:{session_id} slow_query:{unique_id}。 - 动态调整索引：如果业务需求变化，例如商品类别结构调整或用户会话管理方式改变，需要相应调整索引。对于商品类别调整，可以先将旧类别下的慢查询记录标识迁移到新类别对应的Sorted Set中，再删除旧类别的Sorted Set。对于用户会话管理方式改变，如果涉及会话ID变更，需要更新所有相关的索引。
三、高可用问题应对
- 主从复制：配置Redis主从复制，主节点负责处理写操作（记录慢查询和更新索引），从节点负责读操作（查询慢查询）。这样可以提高系统的读性能，并且在主节点故障时，从节点可以晋升为主节点，保证服务的可用性。例如，在Redis配置文件中设置
slaveof <master_ip> <master_port>来配置从节点。 - 哨兵模式：引入Redis Sentinel，它可以监控主从节点的状态，当主节点出现故障时，自动进行故障转移，选举一个从节点成为新的主节点。同时，Sentinel可以提供服务发现功能，客户端可以通过Sentinel获取当前主节点的地址。在Sentinel配置文件中设置要监控的主节点，如
sentinel monitor mymaster <master_ip> <master_port> 2，其中2表示需要两个Sentinel节点同意才能进行故障转移。 - 集群模式：如果数据量和查询量非常大，可以考虑使用Redis Cluster。它将数据分布在多个节点上，提高系统的可扩展性。每个节点都可以处理读写操作，并且支持自动故障转移。在搭建Redis Cluster时，需要合理规划节点数量和数据分片，确保系统的性能和可用性。