面试题：Redis与MySQL结合应对大数据量查询场景的架构优化

Question

假设你正在负责一个高并发、大数据量查询的项目，目前使用Redis与MySQL结合的架构。随着业务发展，系统性能逐渐出现瓶颈。请从整体架构层面出发，提出一系列优化方案，包括但不限于Redis的集群部署方式选择、MySQL的分库分表策略以及两者之间数据同步机制的优化等，并阐述各方案实施过程中可能遇到的技术挑战及应对措施。

Answer 1

Redis优化

集群部署方式选择

1. 主从复制
   • 方案：一个主节点负责写操作，多个从节点复制主节点数据，读操作可分摊到从节点。
   • 技术挑战：主节点故障时，需要手动或通过 Sentinel 进行故障转移；数据同步存在延迟。
   • 应对措施：采用 Sentinel 自动故障转移机制；合理设置复制延迟监控，在业务允许范围内接受一定延迟。
2. Cluster 集群
   • 方案：数据按哈希槽分布在多个节点，每个节点负责部分哈希槽，支持动态扩展和收缩。
   • 技术挑战：客户端需要理解 Cluster 协议，进行节点重定向等操作；集群脑裂问题。
   • 应对措施：使用成熟的客户端库，简化 Cluster 操作；设置合适的节点超时时间和最小存活节点数，避免脑裂影响业务。

MySQL优化

分库分表策略

1. 垂直分库
   • 方案：按业务模块将不同的表分到不同数据库，减少单库压力。
   • 技术挑战：跨库事务处理复杂；查询涉及多库时性能问题。
   • 应对措施：采用柔性事务解决方案，如 TCC、Saga 等；使用 ES 等搜索引擎辅助多库复杂查询。
2. 水平分表
   • 方案：根据某一字段（如用户ID、时间等）进行哈希或范围分区，将数据分散到多个表。
   • 技术挑战：自增主键处理困难；数据迁移和扩容复杂。
   • 应对措施：使用分布式 ID 生成器；采用平滑迁移方案，如双写 + 影子表方式。
3. 水平分库
   • 方案：将数据按某种规则（如按地区、按用户ID哈希等）分到不同数据库。
   • 技术挑战：跨库关联查询复杂；数据一致性维护困难。
   • 应对措施：尽量避免跨库关联，在应用层进行数据组装；使用消息队列进行数据同步，保证最终一致性。

数据同步机制优化

1. 基于 Binlog 的同步
   • 方案：MySQL 开启 Binlog，通过 Canal 等工具模拟 Slave 读取 Binlog，解析后同步到 Redis。
   • 技术挑战：Binlog 格式解析复杂；同步延迟问题。
   • 应对措施：使用成熟的 Binlog 解析工具；优化 Canal 配置，设置合理的队列大小和消费速度。
2. 双写模式
   • 方案：在业务代码中，对数据的写操作同时更新 MySQL 和 Redis。
   • 技术挑战：数据一致性难以保证，可能出现先写 Redis 成功，写 MySQL 失败的情况。
   • 应对措施：采用事务机制，将 MySQL 和 Redis 操作放在同一事务中（若 Redis 支持事务）；或者使用消息队列进行重试补偿机制，保证数据最终一致性。