面试题：Redis缓存淘汰策略与分布式架构结合时的挑战及解决方案

Question

在分布式系统中使用Redis作为缓存，并且采用缓存淘汰策略。请阐述可能面临的挑战，例如不同节点间缓存数据一致性问题、缓存雪崩对整个分布式系统的冲击等。针对这些挑战，提出详细的解决方案和优化思路，包括但不限于如何调整缓存淘汰策略、采用何种分布式缓存架构等。

Answer 1

可能面临的挑战

1. 不同节点间缓存数据一致性问题：在分布式系统中，多个节点可能同时访问和修改缓存数据，容易出现数据不一致的情况。
2. 缓存雪崩：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接穿透缓存到后端数据库，对数据库造成巨大压力，甚至可能使数据库崩溃，从而影响整个分布式系统的正常运行。
3. 缓存穿透：查询一个不存在的数据，每次都会穿过缓存直接查询数据库，如果这类请求大量存在，会对数据库造成压力。
4. 缓存击穿：一个设置了过期时间的 key，在某个时间点过期，此时大量并发请求同时访问该 key，这些请求会同时穿过缓存查询数据库，对数据库造成瞬时压力。

解决方案和优化思路

1. 解决不同节点间缓存数据一致性问题
   • 分布式锁：在更新缓存数据时，使用分布式锁保证同一时间只有一个节点能修改数据，避免并发修改导致的数据不一致。例如可以使用 Redis 的 SETNX 命令实现简单的分布式锁。
   • 使用发布 - 订阅模式：当一个节点更新了缓存数据，通过 Redis 的发布 - 订阅功能，通知其他节点更新缓存。
2. 应对缓存雪崩
   • 随机化过期时间：为缓存数据设置一个随机的过期时间，避免大量数据同时过期。比如原本设置过期时间为 1 小时，可以改为 50 分钟到 70 分钟之间的随机值。
   • 热点数据不过期：对于一些热点数据，不设置过期时间，定期在后台异步更新缓存数据，确保数据的实时性。
   • 构建多级缓存：可以设置一级缓存（如本地缓存）和二级缓存（Redis 缓存），当一级缓存未命中时，再去查询二级缓存，这样可以减轻 Redis 的压力，即使 Redis 出现大量缓存过期，部分请求还能从一级缓存获取数据。
3. 应对缓存穿透
   • 布隆过滤器：在查询数据前，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。布隆过滤器可以快速判断一个元素一定不存在或者可能存在，将不存在的数据直接拦截在缓存之外，避免查询数据库。
   • 空值缓存：当查询到数据库中不存在的数据时，也将其缓存起来，设置一个较短的过期时间，这样后续相同的查询请求可以直接从缓存获取空值，而不会穿透到数据库。
4. 应对缓存击穿
   • 互斥锁：在缓存过期时，只允许一个请求去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。可以使用 Redis 的 SETNX 命令实现互斥锁。
   • 热点数据永不过期：同缓存雪崩解决方案中的热点数据不过期思路，确保热点数据不会因过期而出现击穿问题。

缓存淘汰策略调整

1. LRU（最近最少使用）：Redis 默认的淘汰策略之一。当缓存达到最大内存限制时，Redis 会淘汰最长时间没有被访问的数据。适用于存在热点数据的场景，能保证热点数据始终留在缓存中。
2. LFU（最不经常使用）：淘汰一段时间内使用次数最少的数据。相比于 LRU，LFU 更注重数据的使用频率，在数据访问模式复杂，热点数据不明显的场景下可能更有效。
3. Random：随机淘汰数据。适用于对数据访问没有明显规律，且缓存数据对业务影响不大的场景。
4. TTL：优先淘汰剩余时间（TTL）最短的数据。适用于有时间敏感性的数据缓存场景。

分布式缓存架构选择

1. Redis Cluster：Redis 官方提供的分布式解决方案，采用无中心的架构，每个节点负责一部分数据，具有自动故障转移和数据分片功能，能提高缓存的读写性能和扩展性。
2. Codis：由豌豆荚开源的 Redis 分布式解决方案，采用代理的方式，支持动态添加和删除 Redis 节点，易于管理和维护，同时对客户端透明，客户端无需感知分布式架构的细节。
3. Twemproxy：一个轻量级的 Redis 代理，通过代理将请求均匀分配到多个 Redis 实例上，实现分布式缓存。它可以对客户端屏蔽后端 Redis 实例的细节，但是不支持动态扩容和缩容。