面试题答案
一键面试多级缓存架构
- 一级缓存：
- 设计：采用进程内缓存，如在应用服务器中使用Guava Cache。它的优势在于访问速度极快，因为数据在应用进程内存中，无需网络开销。对于频繁读取且不经常变化的数据，如金融交易系统中的一些配置信息（交易手续费率等），可放入一级缓存。
- 优化：设置合适的缓存过期时间和最大容量。过期时间根据数据的变化频率动态调整，最大容量根据应用服务器的内存情况合理分配，防止内存溢出。
- 二级缓存：
- 设计：使用Redis作为二级缓存。它可以缓存热点交易数据，如近期频繁交易的账户信息。Redis具有高性能、高并发的特点，能有效减轻MySQL的读压力。
- 优化：采用合适的数据结构，如哈希表（Hash）来存储账户相关的交易数据，提高存储和查询效率。同时，根据业务流量合理设置Redis的内存大小，并且配置持久化策略，如AOF和RDB结合，在保证数据安全的同时兼顾性能。
- 三级缓存：
- 设计：可考虑分布式文件系统（如Ceph等）作为三级缓存，用于存储一些历史交易数据备份等相对不那么热点但仍需快速访问的数据。这种缓存适合存储海量数据，并且具有良好的扩展性。
- 优化：合理规划数据的存储位置和访问策略，根据数据的时间戳等信息进行分层存储，提高查询效率。
基于业务逻辑的精准缓存更新机制
- 写操作时的缓存更新：
- 设计：在金融交易系统中，当有新的交易记录写入MySQL时，需要同步更新Redis缓存。采用“先更新数据库，再删除缓存”的策略。例如，当一笔新的转账交易完成，先将交易记录持久化到MySQL，然后删除Redis中对应账户的缓存数据。这样可以保证数据库与缓存的一致性。
- 优化：为防止在高并发情况下，删除缓存操作失败导致的数据不一致问题，可以使用消息队列（如Kafka）。将删除缓存的操作发送到消息队列中，由消息队列的消费者负责重试删除缓存操作，确保缓存数据最终被正确删除。
- 读操作时的缓存更新：
- 设计：当从Redis缓存中读取数据时，如果数据不存在或者已过期，从MySQL读取数据并更新到Redis。为了避免大量的缓存穿透（即大量请求查询不存在的数据，每次都穿透到数据库），可以在Redis中设置一个空值缓存，并设置较短的过期时间。
- 优化：采用布隆过滤器（Bloom Filter）来提前判断数据是否存在，减少不必要的数据库查询。当有新数据写入MySQL时，同时更新布隆过滤器，这样在读取数据时，先通过布隆过滤器判断，若不存在则直接返回，避免查询数据库。
Redis集群技术保障MySQL与Redis协同工作
- Redis Cluster：
- 设计：采用Redis Cluster实现数据的分布式存储和高可用。Redis Cluster通过将数据分布在多个节点上，每个节点负责一部分数据，提高了系统的扩展性。在金融交易系统中，可以根据交易账户ID等进行数据分片，不同节点存储不同账户的交易数据。
- 优化：合理配置节点数量和副本数量。根据业务流量和数据量预估，设置合适的主节点和从节点数量。主节点负责处理写操作，从节点用于读操作和数据备份，提高系统的读写性能和容错能力。同时，定期对集群进行健康检查，及时发现并处理节点故障。
- 哨兵模式（Sentinel）：
- 设计：结合哨兵模式，对Redis Cluster进行监控。哨兵节点定期检查主节点和从节点的健康状态，当主节点出现故障时，哨兵会自动选举新的主节点，保证系统的可用性。
- 优化：设置合适的哨兵节点数量，一般建议奇数个，以防止脑裂问题。同时，调整哨兵的监控参数，如心跳检测频率、故障判定时间等，确保能快速准确地发现节点故障并进行故障转移。
- 与MySQL的协同：
- 设计：在应用层，通过连接池等技术管理与MySQL和Redis的连接。在进行交易处理时，先从Redis缓存获取数据，如果命中则直接返回，否则从MySQL查询并更新Redis。在写操作时，按照上述精准缓存更新机制进行操作。
- 优化：对MySQL和Redis的连接进行性能优化，如设置合适的连接超时时间、最大连接数等。同时，根据业务场景进行读写分离，对于读多写少的操作，尽量从Redis获取数据，减轻MySQL的读压力；对于写操作，确保数据在MySQL和Redis中的一致性。