面试题：缓存设计之SSD缓存加速数据库查询的基础架构

Question

在SSD缓存加速数据库查询的实践中，简要描述如何设计基础的缓存架构以实现高效的查询加速，包括缓存数据的存储结构和读取策略。

Answer 1

缓存架构设计

1. 缓存数据存储结构
   • 哈希表：采用哈希表作为基础存储结构。以查询的主键（如数据库中的行ID等）作为哈希表的键，将查询结果作为值存储。哈希表具有快速的查找时间复杂度，平均情况下为O(1)，能够快速定位到所需的缓存数据。例如，在关系型数据库中，若查询语句为 SELECT * FROM users WHERE user_id = 123，可以将 123 作为哈希表的键，对应的整行数据（或根据需求精简后的结果数据）作为值存储。
   • 分层存储：结合SSD的不同性能层次，采用分层存储。比如，将访问频率极高的“热点”数据存储在SSD中性能最高的区域（如SLC缓存区域，速度快但容量小），而将访问频率相对较低的数据存储在TLC等容量大但速度相对慢一些的区域。这种分层存储能在成本和性能间取得平衡。
2. 读取策略
   • 缓存优先策略：首先尝试从缓存中读取数据。当收到查询请求时，立即根据查询条件计算哈希值，到哈希表中查找对应的缓存数据。如果找到，直接返回缓存结果，避免对数据库进行查询，大大提高查询速度。例如，若应用程序频繁查询某些热门用户的信息，这些用户信息若在缓存中，就能快速响应。
   • 缓存失效与更新：设置合理的缓存失效时间。对于经常变化的数据（如实时股票价格等），设置较短的失效时间；对于相对稳定的数据（如商品分类信息等），设置较长的失效时间。当缓存失效后，再次查询时，从数据库读取最新数据并更新缓存。此外，当数据库中的数据发生变化时，及时更新缓存数据，以保证数据一致性。可以采用数据库触发器等机制，当数据库数据更新时，同步通知缓存进行相应更新。
   • 预取策略：根据应用程序的查询模式和历史数据，预测可能的查询请求，并提前将相关数据读取到缓存中。例如，在电商系统中，如果用户经常在查看某商品后紧接着查看该商品的评论，那么在缓存该商品信息时，可以预取其评论数据到缓存中，以便后续查询能直接从缓存获取，进一步加速查询。