面试题答案
一键面试方案架构设计
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分布式分层缓存架构
- 一级缓存（本地缓存）：在每个应用服务器节点上部署本地缓存，如 Guava Cache 或 Caffeine。用于存储最常访问的数据，利用其快速的读写性能，减少对远程缓存的访问次数。
- 二级缓存（分布式缓存）：采用分布式缓存系统，如 Redis Cluster。将数据分布在多个 Redis 节点上，以应对大数据量存储需求。通过一致性哈希算法将数据均匀分配到各个节点，确保负载均衡。
- 三级缓存（持久化缓存）：选用具备持久化功能的存储，如 Cassandra 或 HBase。用于存储不常访问但又不能丢失的数据，以应对数据量的持续增长。
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智能数据迁移机制
- 数据热度监测：在一级缓存和二级缓存中，记录每个数据项的访问频率和最近访问时间。通过定期统计分析，确定数据的热度。
- 自动迁移策略：根据数据热度，将冷数据从一级缓存迁移到二级缓存，将二级缓存中的冷数据迁移到三级缓存。同时，当一级缓存空间不足时，优先淘汰冷数据。
实现思路
- 本地缓存实现
- 使用 Guava Cache 或 Caffeine 构建本地缓存。配置缓存的最大容量、过期时间、刷新策略等参数。例如，使用 Caffeine 可以通过以下代码实现简单配置：
Cache<String, Object> localCache = Caffeine.newBuilder()
.maximumSize(1000)
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.build();
- 分布式缓存实现
- 搭建 Redis Cluster，通过 Redis 客户端连接到集群。在应用中，使用 Redis 客户端库（如 Jedis 或 Lettuce）进行数据读写操作。例如，使用 Jedis 进行数据存储：
JedisCluster jedisCluster = new JedisCluster(new HostAndPort("127.0.0.1", 7000));
jedisCluster.set("key", "value");
- 持久化缓存实现
- 以 Cassandra 为例，首先创建 keyspace 和 table 用于存储数据。在应用中，使用 Cassandra 的 Java 驱动连接到集群进行数据操作。例如：
Cluster cluster = Cluster.builder().addContactPoint("127.0.0.1").build();
Session session = cluster.connect("my_keyspace");
session.execute("INSERT INTO my_table (key, value) VALUES ('key', 'value')");
- 数据迁移实现
- 定期（如每隔 5 分钟）在一级缓存和二级缓存中执行数据热度统计。例如，在 Caffeine 缓存中可以通过自定义的 RemovalListener 记录数据访问情况，实现热度统计。
- 根据热度统计结果，将冷数据从一级缓存迁移到二级缓存，从二级缓存迁移到三级缓存。例如，在迁移数据时，从一级缓存读取数据，写入二级缓存，然后删除一级缓存中的数据。
解决可能引入的新问题
- 数据一致性问题
- 读写策略：在写操作时，先写一级缓存，再写二级缓存，最后写三级缓存。读操作时，先从一级缓存读取，若不存在则从二级缓存读取，仍不存在则从三级缓存读取。读取到数据后，将其写入一级缓存，以保证后续访问的快速响应。
- 异步更新：为了提高写性能，可以采用异步方式更新二级缓存和三级缓存。但需要确保异步操作的可靠性，例如使用消息队列（如 Kafka）来传递更新消息，保证消息不丢失。
- 缓存穿透问题
- 布隆过滤器：在一级缓存之前添加布隆过滤器。当请求读取数据时，先经过布隆过滤器判断数据是否存在。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，避免无效请求穿透到二级和三级缓存。
- 空值缓存：对于确实不存在的数据，在一级缓存中设置一个空值缓存，并设置较短的过期时间，防止后续相同的无效请求穿透。
- 缓存雪崩问题
- 随机过期时间：在设置缓存过期时间时，为每个数据项设置一个随机的过期时间，避免大量数据同时过期。例如，原本过期时间为 1 小时，可以设置为 50 - 70 分钟之间的随机值。
- 多级缓存保护：当二级缓存出现大量数据过期导致雪崩时，一级缓存可以继续提供部分数据的快速访问，减轻后端存储的压力。同时，三级缓存作为持久化存储，可以在二级缓存恢复时快速重建数据。