面试题答案
一键面试1. 缓存更新策略
- 读写锁策略：在对缓存进行读写操作时，使用读写锁。读操作可以并发进行，而写操作则需要获取排他锁，确保在写操作时没有其他读或写操作同时进行，避免脏读和不一致问题。例如在Java中可以使用
ReentrantReadWriteLock。 - 失效时间设置：为缓存数据设置合理的失效时间。对于不经常变化的数据，可以设置较长的失效时间；对于变化频繁的数据，设置较短的失效时间，以保证数据能及时更新。比如商品的基本信息（不常变）可设数小时失效，而商品库存（变化频繁）设数分钟失效。
2. 缓存同步机制
- 异步更新：使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来异步更新缓存。当数据发生变化时，先将更新操作发送到消息队列，各服务节点从消息队列中获取更新消息来更新本地缓存。这样可以减少同步更新带来的性能开销，同时提高系统的可扩展性。例如，当商品价格更新时，系统发送一条消息到消息队列，各个服务节点消费该消息并更新对应的缓存数据。
- 分布式一致性协议：对于一些关键数据，可以采用分布式一致性协议如Paxos、Raft来保证缓存一致性。这些协议可以确保在多个节点间达成一致状态，但实现相对复杂，通常用于对一致性要求极高的场景。
3. 缓存架构设计
- 多级缓存：采用多级缓存架构，如本地缓存（如Guava Cache）和分布式缓存（如Redis）结合。本地缓存可以快速响应请求，减少对分布式缓存的压力；分布式缓存用于数据的持久化和跨节点共享。当本地缓存失效时，再从分布式缓存中获取数据并更新本地缓存。例如，Web服务节点可以先从本地缓存获取商品信息，如果没有则从Redis中获取并更新本地缓存。
- 缓存分区：将缓存数据按照一定规则进行分区，每个服务节点负责更新和维护自己分区内的数据。这样可以减少不同节点间缓存更新的冲突，提高系统的并发处理能力和可扩展性。比如按照商品类别对缓存进行分区，不同服务节点负责不同类别的商品缓存更新。
4. 监控与补偿机制
- 缓存监控：建立缓存监控系统，实时监测缓存的命中率、失效情况、一致性状态等指标。通过监控数据，可以及时发现缓存一致性问题并进行调整。例如，当发现某个缓存数据的命中率持续下降，可能意味着缓存一致性出现问题，需要进一步排查。
- 数据补偿：设计数据补偿机制，当检测到缓存不一致时，能够自动或手动触发数据修复操作。比如定期对缓存数据和数据库进行比对，发现不一致时从数据库中重新加载数据到缓存。