面试题：微服务架构中Spring Cloud分布式系统的缓存策略与性能优化

Question

在Spring Cloud构建的微服务分布式系统里，为提升性能常使用缓存。请详细说明如何选择合适的缓存策略（如本地缓存、分布式缓存），并以实际业务场景为例，设计一个缓存方案，同时阐述缓存更新和一致性问题该如何解决。

Answer 1

缓存策略选择

1. 本地缓存
   • 适用场景：适用于单机应用或对缓存数据一致性要求不高的场景。例如，在一个小型的单服务器Web应用中，应用内的某些配置信息很少变动，使用本地缓存可以减少对外部存储的访问，提高响应速度。
   • 优点：访问速度极快，因为数据存储在应用进程内，无需网络开销。
   • 缺点：数据共享困难，多实例环境下难以保证缓存一致性；缓存容量受限于应用服务器内存大小。
2. 分布式缓存
   • 适用场景：在微服务分布式系统中广泛适用，尤其是多实例、跨节点的应用场景。比如电商系统中，商品的基本信息、库存等数据，多个微服务可能会频繁读取，适合使用分布式缓存。
   • 优点：可扩展性强，能通过增加节点来扩展缓存容量；支持多实例共享缓存数据，保证数据一致性。
   • 缺点：存在网络开销，相比本地缓存，访问速度略慢；需要额外的维护和管理，如集群配置等。

实际业务场景缓存方案设计 - 以电商商品详情为例

1. 缓存策略选择：选择分布式缓存，如Redis。电商系统通常是分布式架构，多个微服务（如商品展示微服务、订单微服务等）可能需要读取商品详情数据，分布式缓存能满足多实例共享数据的需求。
2. 缓存数据结构设计：使用Redis的哈希（Hash）结构存储商品详情。例如，以商品ID作为Key，商品的各个属性（如名称、价格、描述等）作为Hash的Field和Value。

   // 示例代码（Java + Jedis）
   Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
   String productId = "12345";
   jedis.hset("product:" + productId, "name", "Sample Product");
   jedis.hset("product:" + productId, "price", "19.99");
   // 读取商品名称
   String productName = jedis.hget("product:" + productId, "name");
   

3. 缓存过期策略：为商品详情设置合理的过期时间，如24小时。可以在添加缓存时设置过期时间。

   jedis.setex("product:" + productId, 24 * 60 * 60, productDetailsJson);
   

缓存更新和一致性问题解决

1. 缓存更新策略
   • 读写穿透：写操作时，先更新数据库，再更新缓存。读操作时，先查询缓存，若缓存不存在则查询数据库，并将结果写入缓存。
   • 异步更新：写操作更新数据库后，通过消息队列异步更新缓存。这样可以避免写操作时直接更新缓存带来的性能问题，但要注意消息队列的可靠性。
2. 缓存一致性问题解决
   • 缓存版本号：为缓存数据设置版本号，每次数据更新时，版本号加1。读取数据时，不仅读取数据本身，还读取版本号，若发现版本号不一致则重新从数据库加载数据。
   • 分布式锁：在更新缓存时，使用分布式锁（如Redis的SETNX命令实现简单的分布式锁），确保同一时间只有一个实例可以更新缓存，避免并发更新导致的数据不一致问题。但要注意锁的粒度和锁的释放，防止死锁。