面试题：缓存设计：Redis Cluster在复杂业务场景下的分片与扩展性实践

Question

假设存在一个电商业务，包含商品信息、用户购物车、订单等数据，在使用Redis Cluster进行缓存设计时，如何根据业务特点进行合理的分片，以满足高并发、大数据量下的扩展性需求？并阐述可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

合理分片策略

1. 按商品ID分片：
   • 原理：以商品ID作为分片键，通过哈希函数将商品ID映射到不同的Redis节点。例如使用CRC16哈希算法对商品ID进行计算，然后对Redis节点数量取模，决定数据存储在哪个节点。
   • 优势：适合商品信息的缓存，同一商品的所有相关操作（如查询商品详情、库存等）都能定位到同一节点，提高缓存命中率，减少跨节点查询开销。在高并发读取商品信息时，能有效分散负载。
   • 应用场景：商品详情页展示、商品库存查询等频繁读取商品数据的场景。
2. 按用户ID分片：
   • 原理：以用户ID作为分片键，同样通过哈希函数映射到Redis节点。
   • 优势：对于用户购物车和订单数据，同一用户的所有购物车和订单相关操作都集中在一个节点，方便管理和维护用户状态。比如用户添加商品到购物车、修改购物车商品数量、下单等操作，都能在一个节点完成，保证数据一致性，也利于在高并发下处理用户的个性化操作。
   • 应用场景：购物车操作、订单创建与查询等与用户紧密相关的业务场景。
3. 复合分片：
   • 原理：结合商品ID和用户ID等多个维度进行分片。例如先根据用户ID进行粗粒度分片，在每个用户对应的节点内，再根据商品ID进行细粒度分片。
   • 优势：综合了按商品ID和按用户ID分片的优点，在处理一些涉及用户与商品交互的复杂业务时更灵活，如用户查看自己购物车中某商品的优惠信息，既能快速定位到用户相关节点，又能在该节点内找到具体商品数据，进一步提高缓存命中率和并发处理能力。
   • 应用场景：复杂的电商业务逻辑，如购物车内商品的个性化促销活动计算等。

可能遇到的问题及解决方案

1. 数据倾斜：
   • 问题描述：某些节点存储的数据量和负载远高于其他节点，导致部分节点压力过大，影响整体性能。例如热门商品ID经过哈希后集中到少数几个节点，使得这些节点成为瓶颈。
   • 解决方案：
     • 虚拟节点：引入虚拟节点概念，每个物理节点对应多个虚拟节点。在计算分片时，先将数据映射到虚拟节点，再由虚拟节点映射到物理节点。这样能更均匀地分配数据，减少数据倾斜。
     • 动态调整：定期监控节点负载情况，当发现某个节点负载过高时，动态将部分数据迁移到负载较低的节点。Redis Cluster本身支持节点间的数据迁移，但需要合理设置迁移策略和阈值。
2. 缓存穿透：
   • 问题描述：查询一个不存在的数据，每次都穿透缓存到数据库查询，增加数据库压力。比如恶意用户频繁查询不存在的商品ID。
   • 解决方案：
     • 布隆过滤器：在缓存之前使用布隆过滤器，将所有可能存在的键值对提前存储在布隆过滤器中。查询时先通过布隆过滤器判断，如果不存在则直接返回，不查询数据库。虽然布隆过滤器可能存在误判，但能有效减少大部分无效查询。
     • 空值缓存：当查询结果为空时，也将空值缓存起来，并设置较短的过期时间，下次查询相同数据时直接从缓存获取空值，避免查询数据库。
3. 缓存雪崩：
   • 问题描述：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接打到数据库，造成数据库压力过大甚至崩溃。
   • 解决方案：
     • 随机过期时间：设置缓存过期时间时，在一个合理范围内设置随机值。例如原本设置缓存过期时间为1小时，可以改为在50分钟到70分钟之间随机取值，避免大量缓存同时过期。
     • 二级缓存：采用二级缓存架构，一级缓存失效后，先从二级缓存获取数据。二级缓存可以采用不同的过期策略或存储介质，如使用本地缓存（如Guava Cache）作为二级缓存，减轻数据库压力。
4. 网络分区：
   • 问题描述：由于网络故障等原因，Redis Cluster被分割成多个独立的子网，不同子网内的节点无法通信，导致数据不一致和部分节点不可用。
   • 解决方案：
     • 配置合适的参数：合理设置Redis Cluster的节点超时时间（cluster-node-timeout）等参数，当节点在规定时间内无法通信时，集群能够自动进行故障检测和转移。
     • 多副本和自动故障转移：Redis Cluster本身支持每个主节点有多个从节点，当主节点出现故障（如因网络分区导致不可达）时，从节点能够自动晋升为主节点，保证服务的可用性。同时，需要监控集群状态，及时处理网络恢复后的集群合并问题，确保数据一致性。