面试题：Redis集群模式下优化MySQL批量处理任务信息的架构设计与故障处理

Question

假设在一个高并发的系统中，使用Redis集群来存储任务信息以优化MySQL的批量处理。请设计一套完整的架构方案，包括Redis集群的搭建、数据分片策略、与MySQL的交互流程等。同时，阐述在Redis集群出现部分节点故障时，如何保证任务信息不丢失且MySQL批量处理能够继续正常进行，以及可能涉及到的数据恢复和一致性处理机制。

Answer 1

Redis集群搭建

1. 节点选择：选择多台服务器作为Redis集群节点，确保每台服务器有足够的资源（如内存、CPU）来承载预期的负载。
2. 安装Redis：在每个选定的服务器上安装Redis软件，并配置相应的端口（如默认的6379）。
3. 集群配置：修改Redis配置文件，启用集群模式（cluster-enabled yes），并设置集群配置文件路径（cluster-config-file nodes.conf）。
4. 创建集群：使用Redis提供的redis - trib.rb工具（对于Redis 5.0及以上版本，也可使用redis - cli --cluster）来创建集群。例如：redis - trib.rb create --replicas 1 IP1:PORT1 IP2:PORT2... IP6:PORT6，其中--replicas 1表示为每个主节点创建一个从节点。

数据分片策略

1. 哈希槽：Redis集群采用哈希槽（Hash Slot）的方式进行数据分片。集群共有16384个哈希槽，每个键通过CRC16算法计算出哈希值，再对16384取模，得到的结果就是该键应该存储的哈希槽编号。
2. 节点分配：集群中的每个主节点负责一部分哈希槽。例如，假设节点A负责0 - 5460号哈希槽，节点B负责5461 - 10922号哈希槽，节点C负责10923 - 16383号哈希槽。当客户端写入一个键值对时，根据上述哈希槽计算规则，就能确定应该将数据写入哪个节点。

与MySQL的交互流程

1. 任务写入：
   • 客户端将任务信息发送到应用服务器。
   • 应用服务器根据键的哈希槽计算规则，将任务信息写入对应的Redis节点。
2. 任务读取与处理：
   • 应用服务器定时从Redis中读取一定数量的任务（例如，通过扫描哈希槽范围来获取任务）。
   • 将读取到的任务批量组装成SQL语句，然后发送到MySQL进行批量处理。
   • 在MySQL处理完成后，应用服务器可以选择从Redis中删除已处理的任务信息（如果需要保留历史记录，可以考虑先备份到其他存储，如分布式文件系统，再删除）。

节点故障处理

1. 故障检测：Redis集群节点之间通过Gossip协议互相通信，当某个节点发现另一个节点长时间无响应（超过配置的cluster-node-timeout时间，默认15秒），会将其标记为疑似下线（PFAIL）。如果半数以上的主节点都标记某个节点为疑似下线，则该节点会被标记为下线（FAIL）。
2. 故障转移：
   • 当一个主节点故障时，它的从节点会发起选举，尝试成为新的主节点。选举过程中，从节点向其他主节点发送投票请求，获得半数以上主节点投票的从节点将成为新的主节点。
   • 新主节点接管故障主节点负责的哈希槽，继续提供服务。
3. 数据恢复与一致性处理：
   • 数据恢复：在故障转移过程中，从节点复制了主节点的大部分数据，但可能存在部分未同步的数据。Redis集群采用异步复制的方式，新主节点会继续从原主节点的复制积压缓冲区（repl_backlog）中获取未同步的数据进行同步。
   • 一致性处理：对于正在处理任务过程中发生节点故障的情况，应用服务器需要有重试机制。例如，当应用服务器发现从Redis读取任务失败（因为节点故障），可以等待一段时间（如故障转移完成后）重新读取任务。在MySQL批量处理方面，应用服务器可以在写入MySQL之前，先将任务备份到本地（如文件系统），如果写入MySQL失败，可以根据备份重试。同时，为了保证数据一致性，在故障恢复后，可以对Redis和MySQL中的数据进行比对和修复。例如，通过记录任务处理的日志，对比Redis中未处理任务和MySQL中已处理任务，确保没有遗漏或重复处理。