面试题：Redis定期复制MySQL数据到Redis的压缩存储之高并发处理

Question

当系统处于高并发场景下，MySQL数据持续更新，同时要定期将数据复制到Redis进行压缩存储。请详细阐述你会如何设计系统架构，以确保在高并发情况下数据复制和压缩存储的高效性、稳定性，并且避免数据丢失或不一致问题。

Answer 1

1. 整体架构设计

1. 数据更新模块：应用程序直接与MySQL交互进行数据更新操作。在MySQL层面，采用InnoDB存储引擎，利用其支持事务、行级锁等特性，保证高并发下数据更新的一致性与完整性。同时，开启二进制日志（binlog），记录所有数据更改操作，为后续的数据复制提供基础。
2. 数据复制模块：使用MySQL的主从复制机制，将主库（负责处理应用程序的写操作）的binlog同步到从库。从库专门用于数据复制到Redis的操作，这样可以避免主库在高并发写操作时因数据复制任务而影响性能。
3. 数据压缩与存储模块：在从库上部署一个数据同步服务，该服务监听从库的binlog事件。当有新的binlog事件产生时，解析出数据变更内容。对于更新的数据，先进行压缩处理，可采用如Snappy、Gzip等高效的压缩算法。然后将压缩后的数据写入Redis。
4. 缓存一致性保证模块：引入分布式锁机制，如使用Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁。在数据更新到Redis前，先获取锁，确保同一时间只有一个线程在进行数据同步操作，防止数据不一致。同时，在应用程序读取数据时，采用“Cache Aside”模式，先从Redis读取数据，若不存在则从MySQL读取并回设到Redis。

2. 具体实现细节

1. binlog解析：可以使用开源工具如Canal，它模拟MySQL从库的交互协议，伪装成MySQL从库向主库发送dump协议，主库收到dump请求后，将binlog以事件的形式发送给Canal。Canal解析binlog事件，提取出数据的增删改操作，传递给数据同步服务。
2. 数据压缩：以Snappy为例，在Java中可以使用Snappy-java库。对于要写入Redis的数据，先将其转换为字节数组，然后使用Snappy.compress方法进行压缩。

import org.xerial.snappy.Snappy;
byte[] originalData = "your data here".getBytes();
byte[] compressedData = Snappy.compress(originalData);

3. Redis写入：使用Jedis等Redis客户端，将压缩后的数据写入Redis。可以采用管道（Pipeline）技术批量写入，提高写入效率。

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
Pipeline pipeline = jedis.pipelined();
pipeline.set("key", compressedData);
pipeline.sync();

4. 分布式锁实现：在Java中使用Jedis实现分布式锁如下：

public boolean tryGetDistributedLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
    String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "EX", expireTime);
    return "OK".equals(result);
}

在数据同步服务中，在处理数据前先尝试获取锁，处理完成后释放锁。

3. 监控与容错

1. 监控：设置监控指标，如MySQL的写入性能指标（如TPS、QPS）、Redis的写入性能指标（如写入延迟、写入吞吐量）、数据同步服务的处理速度等。使用如Prometheus + Grafana组合进行实时监控与可视化展示。
2. 容错：在数据同步服务中，采用重试机制。若在数据压缩或写入Redis过程中出现异常，记录异常日志，按照一定的重试策略进行重试。同时，对MySQL和Redis设置多副本，以应对节点故障。例如，Redis可以采用哨兵（Sentinel）或Cluster模式保证高可用性。