面试题：缓存设计之缓存与搜索引擎集成的基础策略

Question

在将缓存与搜索引擎集成时，简述至少两种常见的缓存策略，以及它们如何优化搜索引擎的查询性能，例如在处理高并发搜索请求时如何应用这些策略。

Answer 1

1. 旁路缓存策略（Cache - Aside Pattern）

• 策略简述：应用程序首先尝试从缓存中读取数据。如果缓存命中，直接返回缓存中的数据；如果缓存未命中，应用程序从搜索引擎数据源获取数据，然后将数据存入缓存，以便后续使用。
• 优化查询性能方式：在高并发搜索请求下，大部分重复的请求可以直接从缓存获取数据，减少对搜索引擎的直接查询压力。例如，当多个用户同时搜索热门关键词时，首次请求从搜索引擎获取数据并缓存，后续请求直接从缓存取，极大提高响应速度。

2. 读写穿透策略（Read - Write - Through Pattern）

• 策略简述：当应用程序读取数据时，先查缓存，若缓存命中则返回数据；若未命中，从数据源读取数据后更新缓存并返回。写操作时，同时更新缓存和数据源，确保两者数据一致性。
• 优化查询性能方式：在高并发场景下，由于缓存始终保持相对最新的数据，读请求能快速从缓存获取数据。比如新闻网站搜索近期热门新闻，缓存能及时提供数据，减少对搜索引擎后端数据库的频繁读取，提升整体查询性能。

3. 写后更新策略（Write - Behind Caching Pattern）

• 策略简述：应用程序执行写操作时，只更新缓存，将数据写入缓存后标记为待更新状态，由专门的异步进程在合适时机批量将缓存中的更新数据写入数据源。读操作优先从缓存读取。
• 优化查询性能方式：在高并发搜索请求时，写操作不会直接阻塞读操作，因为读操作从缓存获取数据。例如电商网站商品搜索，大量商品信息的更新写操作异步进行，而读请求仍能快速从缓存获取商品数据进行搜索展示，提高了系统整体的并发处理能力和查询性能。