面试题：Redis限流熔断下服务快速恢复的策略优化

Question

假设系统因Redis限流熔断而暂停部分服务，从数据结构选择、缓存策略调整以及与其他组件协同工作等方面，谈谈如何优化服务快速恢复的策略，以应对高并发场景。

Answer 1

数据结构选择

1. 哈希表（Hash Table）：在Redis中，可利用哈希表存储限流相关信息，如每个用户或IP的请求计数。哈希表具有O(1)的查找和插入时间复杂度，能快速判断请求是否超出限流阈值。例如，以用户ID为键，请求计数为值，存储在哈希表中。
2. 有序集合（Sorted Set）：若限流规则涉及按请求频率等指标对请求源进行排序，有序集合非常合适。它可以根据分数（如请求频率）对元素进行排序。比如，可按每分钟请求次数对IP地址进行排序，方便找出高频请求源并采取更严格的限流措施。

缓存策略调整

1. 动态限流阈值：摒弃固定的限流阈值，根据系统当前的负载、资源情况动态调整。可利用Redis的发布订阅功能，当系统资源（如CPU、内存利用率）达到一定阈值时，发布消息通知调整限流策略，降低限流阈值；当资源充足时，适当提高阈值，允许更多请求通过，使系统能灵活应对高并发变化。
2. 分级缓存：采用多级缓存策略。除Redis外，在应用层设置本地缓存（如Guava Cache），处理一些高频且数据变动不大的请求，减轻Redis压力。对于需要实时性较高的数据，仍依赖Redis。同时，设置合理的缓存过期时间，对于限流数据，可使用较短的过期时间（如按分钟级设置），确保限流能及时更新以适应流量变化。

与其他组件协同工作

1. 消息队列（MQ）：引入消息队列如Kafka。当系统因限流熔断暂停部分服务时，将无法处理的请求发送到MQ中暂存。后端服务从MQ中按一定速率消费请求，进行处理，避免瞬间高并发流量直接冲击系统。例如，电商秒杀场景中，大量请求涌入时，先将请求存入MQ，再由后台服务逐步处理，防止系统崩溃。
2. 负载均衡器：与负载均衡器（如Nginx）协同。负载均衡器可以根据Redis中存储的限流信息，对请求进行分流。对于超出限流的请求源，引导到特定的降级页面或返回友好的提示信息，而正常请求则均匀分配到后端多个服务实例上，提高整体系统的可用性和稳定性。