面试题：缓存设计之分布式缓存与命中率提升

Question

在分布式系统中，使用分布式缓存（如Redis Cluster）时，面临网络分区、节点故障等情况，如何设计缓存机制以持续提升缓存命中率？请从数据分片、故障恢复、一致性协议等方面深入分析并给出设计方案。

Answer 1

数据分片

1. 一致性哈希算法：
   • 原理：将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，即0到$2^{32}-1$的哈希值构成一个圆环。当有节点加入时，将节点的哈希值映射到这个圆环上。对于数据，同样计算其哈希值并映射到圆环上，按照顺时针方向，找到距离数据哈希值最近的节点，将数据存储到该节点。
   • 优点：当有节点加入或离开时，只会影响到该节点相邻的部分数据，极大减少了数据的迁移量，从而保证缓存命中率。例如，当新增一个节点时，仅该节点顺时针方向相邻区域的数据需要迁移到新节点。
2. 按范围分片：
   • 原理：根据数据的某个属性（如用户ID的范围）将数据划分到不同的节点。例如，将用户ID 1 - 1000的数据存储在节点A，1001 - 2000的数据存储在节点B等。
   • 优点：对于特定范围的查询，能够快速定位到相应节点，提高缓存命中率。比如，在按用户ID范围分片的情况下，针对某个用户ID范围的频繁查询可以直接命中相应节点的缓存。

故障恢复

1. 主从复制：
   • 原理：每个主节点都有一个或多个从节点，主节点负责处理写操作，并将写操作同步给从节点。当主节点发生故障时，从节点可以晋升为主节点继续提供服务。
   • 提升缓存命中率措施：从节点实时复制主节点的数据，这样在主节点故障切换后，新晋升的主节点拥有原主节点的缓存数据，不会因为主节点故障导致缓存数据丢失，从而保证缓存命中率。例如，在电商系统中，商品信息的缓存，主节点故障后，从节点晋升，缓存的商品信息仍可被命中。
2. 多副本机制：
   • 原理：每个数据项在多个节点上保存副本。当某个节点出现故障时，其他节点上的副本可以继续提供服务。
   • 提升缓存命中率措施：增加副本数量可以提高数据的可用性，当某个节点故障时，其他副本节点可快速提供缓存数据，维持缓存命中率。比如，在一个社交系统中，用户关系数据在多个节点有副本，某节点故障时，其他副本节点可继续提供用户关系缓存数据。

一致性协议

1. raft协议：
   • 原理：通过选举领导者，领导者负责处理客户端请求并同步日志到其他节点。在分布式系统中，节点通过心跳机制保持联系，当领导者故障时，重新选举新的领导者。
   • 提升缓存命中率措施：保证了数据在各个节点的一致性，避免因数据不一致导致缓存数据无法命中。例如，在一个分布式文件系统中，使用raft协议确保文件元数据缓存的一致性，使得客户端无论访问哪个节点都能命中正确的缓存数据。
2. Paxos协议：
   • 原理：通过提案的方式，多个节点参与协商，最终达成一致的决议。在这个过程中，节点之间通过消息传递进行交互，确保所有节点对某个值达成一致。
   • 提升缓存命中率措施：确保缓存数据在分布式环境中的一致性，防止出现脏数据，进而提升缓存命中率。比如在金融系统的分布式缓存中，通过Paxos协议保证账户余额等关键数据缓存的一致性，使得缓存查询能准确命中正确数据。