面试题：设计一个基于Redis缓存分片技术应对超大规模数据场景的高并发读写架构

Question

假设现在要处理超大规模数据场景下的高并发读写请求，要求设计一个基于Redis缓存分片技术的架构。请阐述整体架构设计思路，包括但不限于如何进行数据分片、如何处理读写冲突、如何优化缓存命中率以应对高并发，并且说明架构在扩展性、容错性方面的考虑。

Answer 1

整体架构设计思路

1. 数据分片：
   • 哈希分片：采用一致性哈希算法，将数据的键通过哈希函数映射到一个固定的哈希环上。例如，对键使用 CRC16 等哈希算法计算哈希值，根据哈希值在环上确定存储节点。这样当节点增加或减少时，只有部分数据需要迁移，减少数据重分布的开销。
   • 范围分片：按照数据的某个属性范围进行分片，如时间范围、ID 范围等。例如按时间将数据分为不同时间段，每个时间段的数据存储在不同的 Redis 分片上。这种方式适用于有明显范围特征的数据。
2. 处理读写冲突：
   • 读写锁：使用 Redis 的 SETNX 命令实现简单的读写锁机制。写操作前获取写锁，读操作可在写锁未被占用时获取读锁。写锁独占资源，读锁可共享。但这种方式性能有一定局限，在高并发下锁竞争可能严重。
   • 乐观锁：对每个数据设置版本号，写操作时比较版本号。例如，读取数据时同时获取版本号 V1，写操作时带上 V1，如果当前版本号还是 V1，则更新数据并更新版本号；否则重试。这样可减少锁的争用，提高并发性能。
3. 优化缓存命中率以应对高并发：
   • 预取策略：根据业务规律，提前将可能被访问的数据加载到缓存中。如在电商促销前，提前将热门商品信息缓存。
   • 缓存淘汰策略：使用 LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）等策略。LRU 淘汰最长时间未被访问的数据；LFU 淘汰访问频率最低的数据。根据业务数据访问特点选择合适策略，如对于热点数据适合 LFU，普通数据 LRU 即可。
   • 分级缓存：采用多级缓存，如一级缓存使用内存更快的 Redis，二级缓存使用容量更大但速度稍慢的分布式缓存（如 Memcached）。先从一级缓存读取，未命中再访问二级缓存，减少对后端存储的压力。

扩展性方面的考虑

1. 水平扩展：基于一致性哈希的数据分片方式，在需要扩展时，可直接添加 Redis 节点。一致性哈希算法能自动将部分数据迁移到新节点，对业务透明。例如当业务量增长，添加新的 Redis 服务器节点，只需将其加入哈希环，系统会自动调整数据分布。
2. 负载均衡：使用专门的负载均衡器（如 Nginx、HAProxy 等）将读写请求均匀分配到各个 Redis 分片节点上。负载均衡器可根据节点的负载情况动态调整请求分配，保证每个节点的负载相对均衡，提高整体性能。

容错性方面的考虑

1. 主从复制：每个 Redis 分片节点采用主从复制架构，主节点负责读写，从节点复制主节点数据。当主节点故障时，从节点可通过选举机制晋升为主节点，保证服务的可用性。例如 Redis Sentinel 可自动监控主节点状态，在主节点故障时自动进行故障转移。
2. 数据持久化：采用 RDB（快照）和 AOF（追加式文件）两种持久化方式。RDB 定期对内存数据进行快照保存，AOF 记录每一个写操作。这样即使节点故障重启，也能通过持久化文件恢复数据，减少数据丢失。