面试题：CouchDB缓存策略在高并发场景下的优化

Question

在高并发环境中，CouchDB HTTP API查询文档的结果缓存策略可能会遇到哪些问题？你会如何优化缓存策略以应对这些问题？

Answer 1

可能遇到的问题

1. 缓存一致性问题：在高并发场景下，文档更新频繁。如果缓存没有及时更新，可能导致读取到旧数据，影响业务逻辑。例如，一个订单状态在数据库中已更新，但缓存中仍为旧状态，用户查询时会得到错误信息。
2. 缓存穿透问题：大量请求查询不存在的文档，这些请求直接穿透缓存到数据库，增加数据库压力。如恶意用户持续请求不存在的文档ID，可能导致数据库负载过高甚至崩溃。
3. 缓存雪崩问题：当缓存中大量数据同时过期，这些过期数据的请求同时涌向数据库，可能使数据库瞬间承受巨大压力，甚至导致数据库服务不可用。比如，设置了一批缓存数据相同的过期时间，到期时并发查询导致雪崩。
4. 缓存热点问题：某些热门文档被高频率访问，缓存中该文档的缓存条目成为热点。可能导致部分缓存节点负载过高，影响整体性能。例如热门新闻文章的查询，大量请求集中在这一文档的缓存上。

优化策略

1. 缓存一致性优化：
   • 使用写后失效策略：在文档更新后，立即失效对应的缓存。可以利用数据库的变更通知机制，如CouchDB的变化订阅功能，一旦文档更新，触发缓存失效操作。
   • 采用读写锁：对于读多写少的场景，在读操作时加读锁，写操作时加写锁。读锁可共享，写锁独占，确保写操作时不会有读操作获取到旧数据。
2. 缓存穿透优化：
   • 布隆过滤器：在缓存之前使用布隆过滤器。将所有存在的文档ID预先加入布隆过滤器，当请求查询文档时，先通过布隆过滤器判断文档是否存在。如果不存在，直接返回，不再查询数据库，避免无效查询穿透到数据库。
   • 空值缓存：当查询不存在的文档时，将空值也缓存起来，并设置较短的过期时间。后续相同查询可直接从缓存获取空值，减少对数据库的压力。
3. 缓存雪崩优化：
   • 随机过期时间：避免设置相同的过期时间，为每个缓存数据设置一个随机的过期时间范围，如在原过期时间基础上，上下浮动一定比例的时间，使缓存过期时间分散，避免集中过期。
   • 二级缓存：使用主缓存和二级缓存。主缓存失效时，从二级缓存获取数据，减轻数据库压力。二级缓存可设置较长的过期时间。
4. 缓存热点优化：
   • 缓存分片：将热门文档分散到多个缓存节点上，避免单个节点负载过高。可以根据文档ID的哈希值分配到不同缓存节点。
   • 本地缓存：在应用服务器本地设置缓存，对于热门文档，先从本地缓存读取，减少对远程缓存的请求。定期更新本地缓存，确保数据一致性。