面试题：复杂业务场景下的缓存算法优化设计

Question

假设你正在开发一个电商系统，商品详情页的数据需要进行缓存以提高响应速度。商品数据有不同的更新频率，部分热门商品更新频繁，而大部分商品更新相对较少。同时，系统存在多种类型的用户请求，对数据一致性要求不同。请设计一个缓存方案，综合运用多种缓存算法（至少两种），以满足不同数据的缓存需求，并详细说明如何平衡缓存命中率、数据一致性和系统性能。

Answer 1

缓存方案设计

1. 缓存分层

• 一级缓存（应用内缓存）：采用LRU（Least Recently Used）算法。用于存储最热门且更新频繁的商品数据。因为LRU算法会优先淘汰最近最少使用的数据，对于热门商品，它们经常被访问，不容易被淘汰，能保证较高的缓存命中率。此缓存位于应用服务器内存中，访问速度极快，可快速响应高频请求。
• 二级缓存（分布式缓存）：使用LFU（Least Frequently Used）算法。针对更新相对较少的大部分商品数据。LFU算法根据数据的访问频率来淘汰数据，这类商品虽然不是高频访问，但因其更新少，使用LFU能让其较长时间保留在缓存中。分布式缓存（如Redis）可以提供大容量的缓存空间，满足大量商品数据的存储需求。

2. 数据更新策略

• 对于更新频繁的热门商品：
  • 在数据更新时，首先更新数据库，确保数据的持久化。
  • 同时立即更新一级缓存（应用内缓存），保证缓存数据的一致性。
  • 异步更新二级缓存（分布式缓存），可以通过消息队列（如Kafka）来异步处理更新操作，减少对主业务流程的影响。
• 对于更新相对较少的商品：
  • 数据更新时，同样先更新数据库。
  • 然后同步更新二级缓存（分布式缓存），由于更新频率低，同步操作对系统性能影响不大。
  • 一级缓存（应用内缓存）若有该商品数据，可设置较短的过期时间，在下一次请求时从二级缓存中重新加载，以保证数据一致性。

3. 缓存命中处理

• 一级缓存命中：直接返回数据，响应速度最快，极大提高系统性能。
• 一级缓存未命中但二级缓存命中：将数据从二级缓存加载到一级缓存（如果符合LRU策略），然后返回数据。这样下次请求该数据时可直接从一级缓存获取，提高后续缓存命中率。
• 两级缓存都未命中：从数据库读取数据，先写入二级缓存（符合LFU策略），再根据商品热门程度决定是否写入一级缓存（符合LRU策略），最后返回数据。

4. 平衡缓存命中率、数据一致性和系统性能

• 缓存命中率：通过分层缓存和合适的缓存算法（LRU和LFU），针对不同更新频率和访问模式的商品数据进行存储，提高缓存命中率。同时，命中后将数据在不同层级缓存间合理迁移，进一步提升后续命中率。
• 数据一致性：对于更新频繁的热门商品，通过先更新数据库，立即更新一级缓存，异步更新二级缓存的策略，在保证数据最终一致性的同时，尽量减少对业务的影响。对于更新少的商品，同步更新二级缓存，通过设置一级缓存过期时间保证一致性。
• 系统性能：一级缓存采用应用内缓存，利用内存快速访问特性，减少响应时间。二级缓存采用分布式缓存提供大容量存储。数据更新时，对于频繁更新数据采用异步更新二级缓存方式，减少对主流程的阻塞，从而提升系统整体性能。