面试题：缓存设计之高级难度：复杂场景下的缓存命中率优化策略

Question

在一个社交平台系统中，用户动态的展示涉及多种类型数据的关联查询，包括用户基本信息、发布的内容、点赞数、评论数等。现有缓存机制下命中率波动较大，在高并发情况下尤其明显。请详细阐述你会如何综合运用缓存更新策略（如Write - Through、Write - Back等）、缓存过期策略（如TTL、LFU等）以及缓存架构优化（如多级缓存）来稳定并提高缓存命中率，给出关键的设计思路和主要实现步骤。

Answer 1

缓存更新策略

1. Write - Through策略
   • 设计思路：当数据发生变化时，同时更新缓存和数据库。确保缓存与数据库数据的一致性，避免缓存中出现过期数据，从而减少因数据不一致导致的缓存未命中情况。
   • 实现步骤：
     • 在业务逻辑中，当用户发布新动态、点赞数或评论数发生变化时，先更新数据库相应记录。
     • 紧接着更新缓存中对应的用户动态相关数据。例如，使用Redis的SET命令更新缓存中的用户动态信息。
2. Write - Back策略
   • 设计思路：在数据更新时，只更新缓存，标记缓存为脏数据。在合适的时机（如系统负载较低时）批量将脏数据刷回数据库。这种策略可以减少数据库的直接写入压力，适用于高并发写入场景，但要注意数据一致性问题。
   • 实现步骤：
     • 当用户动态相关数据更新时，先在缓存中标记该数据为脏数据（可通过设置特定标志位）。
     • 启动一个后台线程或定时任务，在系统负载较低时（如凌晨时段），遍历缓存中的脏数据，批量更新到数据库，并清除脏数据标记。

缓存过期策略

1. TTL（Time - To - Live）
   • 设计思路：为缓存中的每个数据项设置一个过期时间。对于一些不经常变化且更新成本较高的数据，设置较长的TTL；对于变化频繁的数据，设置较短的TTL。这样可以在保证数据新鲜度的同时，避免缓存数据长期占用内存。
   • 实现步骤：
     • 在将用户基本信息、发布内容等数据写入缓存时，根据数据的更新频率设置相应的TTL。例如，用户基本信息更新频率低，可设置TTL为一天；点赞数、评论数更新频繁，设置TTL为几分钟。
     • 使用Redis的SETEX命令（或其他支持设置过期时间的命令）来设置缓存数据及其过期时间。
2. LFU（Least Frequently Used）
   • 设计思路：淘汰使用频率最低的数据。在社交平台中，对于一些很少被查看的用户动态相关数据（如很久以前发布且很少有人点赞、评论的动态），可以使用LFU策略将其从缓存中移除，为更常用的数据腾出空间。
   • 实现步骤：
     • 选择支持LFU策略的缓存系统，如Redis在某些版本中支持近似LFU。
     • 配置缓存系统的LFU相关参数，如LFU的计数器衰减因子等，以适应社交平台数据访问特点。

缓存架构优化 - 多级缓存

1. 设计思路：构建多级缓存，如分为一级缓存（靠近应用层，速度快但容量小，如本地内存缓存）和二级缓存（容量较大但速度稍慢，如分布式缓存Redis）。一级缓存用于存储最常用的热点数据，减少对二级缓存的访问；二级缓存作为一级缓存的补充，存储更多的数据。
2. 实现步骤：
   • 一级缓存：
     • 在应用服务器的本地内存中构建缓存，可使用Guava Cache等工具。
     • 当应用请求用户动态数据时，首先从一级缓存中查找。如果命中，直接返回数据；否则，进入二级缓存查找。
   • 二级缓存：
     • 搭建分布式缓存集群，如Redis集群。
     • 当一级缓存未命中时，从二级缓存中查找。若二级缓存命中，将数据加载到一级缓存中，并返回给应用；若二级缓存也未命中，则从数据库查询，将数据同时写入一级和二级缓存。