面试题：Ruby缓存机制与分布式系统的融合

设计与实现思路

数据结构
- 哈希表：用于存储缓存数据，在Ruby中可以直接使用Hash。键值对形式存储，键通常为缓存数据的标识（如URL、数据库查询语句等），值为实际缓存的数据。例如：
```
cache = {}
cache['user:1'] = {name: 'John', age: 30}
```
算法
- 一致性哈希算法：解决缓存服务器分布和数据映射问题。
  - 原理：将所有可能的键映射到一个固定的哈希空间（如0 - 2^32 - 1），每个缓存服务器也在这个哈希空间中有一个哈希值作为其位置。当有数据需要缓存时，先计算数据键的哈希值，然后沿哈希环顺时针查找，找到第一个缓存服务器节点来存储该数据。
  - 实现：在Ruby中可以使用Digest::MD5等哈希算法库来计算哈希值。例如：
```
require 'digest'
def hash_key(key)
  Digest::MD5.hexdigest(key).to_i(16)
end
```
- 缓存淘汰算法：
  - LRU（最近最少使用）：当缓存满时，淘汰最久未使用的数据。可以使用双向链表和哈希表结合实现。双向链表记录数据的访问顺序，哈希表用于快速定位数据在链表中的位置。在Ruby中，可以自己实现双向链表结构，也可以使用第三方库如linkedlist。
```
require 'linkedlist'
class LRUCache
  def initialize(capacity)
    @capacity = capacity
    @cache = {}
    @list = LinkedList.new
  end
  def get(key)
    if @cache.key?(key)
      node = @cache[key]
      @list.move_to_front(node)
      node.value
    else
      nil
    end
  end
  def put(key, value)
    if @cache.key?(key)
      node = @cache[key]
      node.value = value
      @list.move_to_front(node)
    else
      new_node = @list.push_front(value)
      @cache[key] = new_node
      if @list.size > @capacity
        removed_node = @list.pop_back
        @cache.delete(removed_node.key)
      end
    end
  end
end
```
通信协议
- HTTP：简单通用，适合分布式系统间通信。在Ruby中可以使用Net::HTTP库进行HTTP请求。例如，向缓存服务器获取数据：
```
require 'net/http'
uri = URI('http://cache - server:port/cache/user:1')
response = Net::HTTP.get(uri)
```
- TCP：性能更高，适合对性能要求较高的场景。在Ruby中可以使用TCPSocket进行TCP连接通信。例如：
```
require 'socket'
socket = TCPSocket.open('cache - server', port)
socket.puts('GET user:1')
data = socket.gets
socket.close
```
保证一致性
- 写操作：
  - 同步更新：当一个节点更新缓存数据时，通过广播或多播的方式通知其他节点更新。可以使用消息队列（如RabbitMQ），当有缓存更新时，发布一条更新消息到队列，其他节点订阅该队列，收到消息后更新本地缓存。
  - 版本控制：给每个缓存数据添加版本号，每次更新版本号递增。当读取数据时，不仅返回数据，还返回版本号。客户端再次读取时，比较版本号，若不一致则重新获取。例如：
```
cache['user:1'] = {data: {name: 'John', age: 30}, version: 1}
```
- 读操作：
  - 缓存穿透：使用布隆过滤器，在查询缓存前先通过布隆过滤器判断数据是否存在，若不存在则直接返回，避免无效查询穿透到后端数据源。在Ruby中可以使用bloomfilter - rb库。
  - 缓存雪崩：设置缓存过期时间时，添加随机的时间偏移，避免大量缓存同时过期。例如：
```
expiration_time = Time.now + 3600 + rand(600)
```
保证高可用性
- 主从复制：设置主缓存服务器和多个从缓存服务器，主服务器负责写操作，写操作完成后同步数据到从服务器。从服务器负责读操作，当主服务器故障时，从服务器可以晋升为主服务器。可以使用Redis等支持主从复制的工具，在Ruby中通过redis - rb库连接和操作。
- 集群化：采用分布式集群方案，如Consul等工具实现服务发现和健康检查。每个缓存服务器节点向Consul注册自己，当某个节点故障时，Consul通知其他节点，其他节点重新调整缓存数据的分布。在Ruby中可以使用consul - rb库与Consul进行交互。

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面试题：Ruby缓存机制与分布式系统的融合

知识考点

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设计与实现思路