面试题：在高并发场景下，基于Redis缓存优化MySQL历史数据查询的架构设计及挑战

Question

在高并发场景中，利用Redis缓存优化MySQL历史数据查询，设计一套完整的系统架构，并分析在这个架构下，从数据同步、缓存雪崩、缓存穿透等方面可能遇到的挑战以及相应的解决方案。

Answer 1

系统架构设计

1. 客户端：发起历史数据查询请求。
2. 应用服务器：接收请求，首先检查Redis缓存中是否有对应数据。如果有，直接返回；若没有，则查询MySQL数据库，将查询结果存入Redis缓存后再返回给客户端。
3. Redis缓存：存储经常查询的历史数据，减轻MySQL压力。
4. MySQL数据库：作为历史数据的持久化存储。

挑战及解决方案

数据同步

1. 挑战：MySQL数据更新后，如何保证Redis缓存数据也及时更新，避免数据不一致。
2. 解决方案：
   • 双写模式：在更新MySQL数据时，同时更新Redis缓存。但要注意更新顺序，先更新MySQL再更新Redis，防止并发情况下出现缓存和数据库不一致。
   • 异步消息队列：使用消息队列（如Kafka），当MySQL数据更新后，发送一条消息到队列，由消费者从队列中获取消息并更新Redis缓存。这样可以解耦数据库和缓存的更新操作，提高系统的稳定性和性能。

缓存雪崩

1. 挑战：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接打到MySQL数据库，可能使数据库崩溃。
2. 解决方案：
   • 设置不同过期时间：对缓存数据设置不同的过期时间，避免集中过期。例如，可以在原本设置的过期时间基础上，加上一个随机的时间偏移量。
   • 使用互斥锁：当缓存过期后，只有一个请求能获取到互斥锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。这样可以防止大量请求同时查询数据库。
   • 持久化缓存：部分关键数据设置为永不过期，或者使用Redis的持久化机制（RDB、AOF），即使Redis重启也能快速恢复数据。

缓存穿透

1. 挑战：查询不存在的数据，每次都绕过缓存直接查询数据库，可能导致数据库压力过大甚至被拖垮。
2. 解决方案：
   • 布隆过滤器：在查询前使用布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询数据库。布隆过滤器可以显著减少对不存在数据的查询请求。
   • 空值缓存：当查询数据库发现数据不存在时，也将这个空值缓存起来，并设置一个较短的过期时间，这样后续相同的查询就可以直接从缓存中获取空值，避免查询数据库。