面试题：缓存设计与分布式系统的深度融合

Question

在大型分布式后端系统中，不同的服务模块可能会有不同的缓存需求。请设计一套通用的缓存架构，既能满足各模块对缓存的不同需求（如缓存数据类型、缓存过期策略等），又能在分布式环境下保证缓存的高效管理和数据一致性。详细说明架构设计思路、涉及的关键技术点以及如何应对可能出现的缓存故障和数据倾斜问题。

Answer 1

架构设计思路

1. 分层缓存：采用多级缓存策略，如本地缓存（如 Ehcache）和分布式缓存（如 Redis）。本地缓存处理高频访问且数据相对稳定的请求，减轻分布式缓存压力；分布式缓存用于跨节点共享数据。
2. 缓存抽象层：设计一个通用的缓存抽象层，对不同服务模块暴露统一接口，隐藏底层缓存实现细节。通过配置文件或动态配置，使各模块可根据需求选择不同缓存类型、过期策略等。
3. 数据分片：根据业务规则对数据进行分片，确保数据均匀分布在不同缓存节点，减少数据倾斜。例如，按用户 ID 哈希分片存储用户相关数据。

关键技术点

1. 缓存通信协议：分布式缓存（如 Redis）使用高效的网络协议（如 TCP）进行通信，确保数据传输的快速和稳定。
2. 缓存序列化：对于不同类型的数据（如对象、JSON 等），采用合适的序列化方式（如 Java 序列化、Kryo 序列化），保证数据在缓存存储和读取过程中的正确性和高效性。
3. 缓存同步机制：采用发布 - 订阅模式或分布式一致性协议（如 Raft、Paxos），确保缓存数据在分布式环境下的一致性。当某个缓存节点数据更新时，通过发布 - 订阅通知其他节点更新。

应对缓存故障

1. 缓存集群：使用缓存集群（如 Redis Cluster），节点之间相互备份数据。当某个节点故障时，集群可自动将请求重定向到其他节点，保证服务可用性。
2. 故障检测与恢复：引入心跳机制，定期检测缓存节点状态。发现故障节点后，自动触发数据迁移和恢复流程，从备份节点复制数据到新加入节点。

应对数据倾斜

1. 预分片：在数据写入缓存前，根据数据特征（如用户 ID 范围）预先进行分片规划，确保数据均匀分布。
2. 动态调整：实时监控各缓存节点负载情况，当发现某个节点负载过高（数据倾斜）时，自动将部分数据迁移到负载较低的节点，实现负载均衡。