面试题：Node.js高并发场景下的缓存策略

Question

在Node.js高并发场景中，为了优化性能，常需要使用缓存策略。请描述至少两种在Node.js应用中可采用的缓存策略，并说明每种策略适用的场景以及可能带来的问题。

Answer 1

1. 内存缓存策略

• 适用场景：适用于对响应速度要求极高，数据更新频率相对较低的场景。例如一些静态配置信息，像网站的全局配置参数、不经常变动的基础数据字典等。因为这些数据在内存中直接读取，无需进行额外的磁盘I/O或网络请求，能极大提升读取速度。
• 可能带来的问题：
  • 内存占用问题：如果缓存的数据量过大，会占用大量服务器内存，可能导致服务器内存溢出，影响服务器的整体性能。
  • 数据一致性问题：当数据更新时，如果没有及时更新缓存，会导致缓存数据与实际数据不一致，从而出现脏数据，影响业务逻辑。

2. 分布式缓存策略（如使用Redis）

• 适用场景：适合在高并发、分布式系统架构下，多个Node.js应用实例需要共享缓存数据的场景。例如电商平台的商品详情页缓存，多个服务器实例可能都会请求相同的商品缓存数据。Redis具备高并发读写能力和数据持久化功能，适合这种场景。
• 可能带来的问题：
  • 网络依赖问题：依赖网络连接，如果网络出现故障，会导致缓存无法访问，影响应用性能。而且网络延迟也可能会影响缓存读写的速度。
  • 缓存雪崩问题：如果大量缓存数据在同一时间过期，会导致大量请求直接穿透到后端数据库，可能使数据库压力过大甚至崩溃。

3. 磁盘缓存策略

• 适用场景：适用于数据量较大，且对读取速度要求相对不是极致高的场景。例如一些日志文件、大体积但更新频率较低的文件等。将这些数据缓存到磁盘上，既能节省内存空间，又能在一定程度上提升读取效率，相比每次都从原始存储（如数据库）读取要快。
• 可能带来的问题：
  • 读写速度相对较慢：与内存缓存相比，磁盘I/O操作速度要慢很多，尤其是在高并发场景下，可能会成为性能瓶颈。
  • 磁盘空间管理问题：如果缓存数据不断增长，可能会导致磁盘空间不足，需要对磁盘空间进行合理管理和清理。