面试题答案
一键面试缓存结构优化
- 调整缓存大小:根据热点数据量及可用内存,合理增加读缓存(如BlockCache)大小,让更多热点数据常驻缓存,减少磁盘I/O。
- 分级缓存设计:采用多级缓存,如L1和L2缓存。L1缓存为快速、小容量缓存,紧邻读取路径,存放最热点数据;L2缓存容量较大,速度稍慢,作为L1缓存的补充。当L1缓存未命中时,快速从L2缓存获取数据,减少磁盘读取。
- 优化缓存淘汰策略:对于热点数据,传统LRU淘汰策略可能不合适。可采用LRU-K或ARC等策略,LRU-K通过记录数据最近K次访问时间来决定淘汰,能避免频繁访问的数据因偶尔一次长时间未访问被淘汰;ARC自适应调整LRU和FIFO的比例,更适应热点数据场景。
预取策略优化
- 基于访问模式预取:分析热点数据的访问模式,若存在顺序访问模式,如按时间序列访问,可在读取当前数据块时,预取下一个可能访问的数据块到缓存。例如,在监控数据场景中,按时间顺序读取数据,提前预取后续时间点的数据块。
- 基于负载预测预取:通过分析历史读取负载及当前系统负载,预测即将到来的热点数据访问。例如,根据每天固定时段的业务高峰,提前将相关热点数据预取到缓存,在高峰来临时能快速响应读取请求。
- 并行预取:利用多线程或分布式计算能力,并行预取多个可能的热点数据块。如在分布式HBase集群中,不同节点并行预取各自可能涉及的热点数据,提高预取效率,减少等待时间。