数据结构选型

• 选择 HSET 的 value 存储试卷的 json 数据，key 为日期+上/下午标识，即 202309010 为上午卷，202309011 为下午卷，field 为试卷编号。例 HSET 202309010 20230901234“[{\“xxx\”,\”yyy\”}]”

理由：1.用日期+上下午标识，可以由服务端根据当前服务器时间查找相应的试卷编号返回

2. 服务端可以根据当前时间，决定清空或加载某批试卷到 redis 服务端可直接返回 value 存储的

json 数据给客户端处理，减少读取时仍要序 列化对服务端 CPU 的消耗

存储容量推算

• 背景：以大学期末考试作为背景

• 分析：

1. 大学共有 4 个年级，1000 万学生平均到每个年级里是 250 万。每个年级平均有 500 学生，那 250 万/500 可得学校数量为 5000。

2. 每个学生 1 学期平均 20 门课，则每个学校 4 个年级的试卷加起来为 80 套，向上取整为 100 套。

3. 每天考 4 个科目，因此每天的试卷数量为 5000 所学校*4 个年级*4 套试卷=80000 份试卷

4. 每套试卷有共 44 道题，按 50 道计算，每道题占存储空间为 2KB，因此每天存储试卷的空间为 80000*50*2KB≈8GB

5. 考试分为上下午，因此每个时段只需在考试前提前加载一半的试卷，即 40000 份试卷到 redis，所以实际需要的内存空间为 4G 即可

Redis 存储方案

• 选用 sentinel 方案实现存储高可用，一主处理读写流量，二从处理读流量，实现计算高性能

• 冗余存储空间，各分配 10G 内存给主机和从机

• 三台 sentinel 主机各分配 2G 内存

• 存储架构图如下：

数据读写流程

1. 试卷内容先写到关系型数据库，如 MySQL

2. 试卷内容通过定时器或管理员操作从 MySQL 加载到 redis

3. 定时器在加载试卷前会根据当前时间戳，清理已过考试时间的试卷，根据 HSET 的 key，即日期+上/下午标识清理

4. 客户端发送考生 ID 到考试服务，考试服务查找考生当前的考试编码，再用考试编码请求试卷服务获取试卷

5. 试卷服务会根据当前时间，计算出 HSET key 的值，然后利用考试编码查找相应的试卷内容返回