面试题：缓存设计之缓存与时间序列数据库协作的架构优化

Question

在大规模分布式系统中，缓存系统与时间序列数据库协作面临着诸多挑战，如缓存雪崩、缓存穿透对时间序列数据库的压力。请设计一套整体架构优化方案，不仅要解决上述问题，还要提高系统的扩展性和容错性，详细描述架构设计思路、关键技术点及各组件的交互流程。

Answer 1

架构设计思路

1. 分层架构：采用多层架构，将缓存层、业务逻辑层和时间序列数据库层分离，降低耦合度，便于独立扩展和维护。
2. 负载均衡：在缓存层和数据库层前分别设置负载均衡器，将请求均匀分配到多个节点，避免单点故障，提高系统的扩展性和容错性。
3. 多级缓存：使用多级缓存，如本地缓存（如 Guava Cache）和分布式缓存（如 Redis）相结合，减少对分布式缓存的压力，同时提高响应速度。

关键技术点

1. 缓存雪崩处理
   • 设置不同过期时间：为缓存数据设置随机的过期时间，避免大量缓存同时过期，导致缓存雪崩。
   • 缓存预热：系统启动时，提前将部分热点数据加载到缓存中，避免初始化时大量请求直接打到数据库。
   • 熔断与降级：当缓存服务出现故障时，使用熔断机制暂时切断对缓存的请求，直接访问数据库，并通过降级策略，如返回默认值或简单提示信息，保证系统的基本可用性。
2. 缓存穿透处理
   • 布隆过滤器：在缓存层之前添加布隆过滤器，快速判断请求的数据是否存在于数据库中。如果不存在，直接返回，避免无效请求穿透到数据库。
   • 空值缓存：当请求的数据在数据库中不存在时，将空值也缓存起来，并设置较短的过期时间，防止后续相同的无效请求继续穿透。
3. 扩展性
   • 分布式缓存集群：使用 Redis Cluster 等分布式缓存集群方案，通过增加节点可以线性扩展缓存容量和处理能力。
   • 数据库分片：对时间序列数据库采用分片技术，如按时间或业务维度进行分片，将数据分散存储在多个数据库节点上，提高数据库的扩展性。
4. 容错性
   • 缓存数据持久化：对 Redis 等分布式缓存采用 AOF 或 RDB 持久化策略，保证在缓存节点故障重启后，数据不会丢失。
   • 数据库主从复制：时间序列数据库采用主从复制架构，主库负责写操作，从库负责读操作，并在主库出现故障时，通过自动故障转移机制，将从库提升为主库，保证数据库的可用性。

各组件交互流程

1. 请求到达：客户端请求首先到达负载均衡器。
2. 负载均衡到缓存层：负载均衡器将请求转发到分布式缓存集群中的某个节点。
3. 缓存命中：如果缓存中存在请求的数据，直接返回给客户端。
4. 缓存未命中：
   • 布隆过滤器判断：请求经过布隆过滤器，若判断数据不存在，则直接返回，避免穿透到数据库。
   • 查询数据库：若布隆过滤器判断数据可能存在，请求进入业务逻辑层，业务逻辑层从时间序列数据库中查询数据。
   • 缓存数据：查询到数据后，业务逻辑层将数据写入缓存，并返回给客户端。若查询结果为空，同样将空值缓存起来。
5. 缓存雪崩应对：当缓存出现大量过期或故障时，负载均衡器根据熔断策略，将部分请求直接转发到数据库，同时业务逻辑层通过降级策略返回相应信息，保证系统可用性。随着缓存逐渐恢复，系统逐渐恢复正常运行。