面试题答案
一键面试缓存预热方案设计
- 选择合适的缓存技术：对于高并发的社交平台，推荐使用 Redis。Redis 具有高性能、支持多种数据结构以及丰富的原子操作等优点，适合处理大量用户动态数据的缓存。
- 确定预热数据范围：分析用户动态页面的主要数据来源，如用户发布的动态、点赞、评论等。根据业务场景和数据访问频率，确定需要预热的数据集合。例如，可以优先预热热门用户的最新动态、热门话题相关的动态等。
- 预热方式
- 定时预热：利用定时任务，在系统低峰期（如凌晨）对关键数据进行缓存加载。可以通过编写脚本或使用任务调度框架（如 Spring Task、Quartz 等），按照一定的时间间隔从数据库中读取数据并加载到 Redis 缓存中。
- 事件驱动预热：当有新的热门动态产生、用户发布新动态等事件发生时，立即触发缓存预热操作。例如，使用消息队列（如 Kafka、RabbitMQ 等）监听这些事件，接收到事件后，将相关数据加载到缓存中。
- 缓存数据结构设计：为了提高缓存的命中率和数据读取效率，合理设计缓存数据结构。例如，使用哈希表存储用户动态信息，以用户 ID 或动态 ID 作为键，动态内容作为值；使用有序集合存储热门动态的排行榜，根据点赞数、评论数等指标进行排序。
平衡性能提升与数据一致性维护成本
- 数据一致性策略
- 读写锁：在读取缓存数据时，使用读锁；在更新缓存和数据库时，使用写锁。这样可以保证在数据更新时，其他读操作等待，避免读到脏数据。但要注意读写锁的粒度，避免锁争用影响性能。
- 缓存更新策略：采用“先更新数据库，再更新缓存”或“先删除缓存，再更新数据库”的策略。前者适用于写操作不频繁的场景，后者适用于写操作频繁且对缓存一致性要求不是特别高的场景。同时，可以结合延迟双删策略，在更新数据库后，延迟一段时间再次删除缓存，以确保缓存与数据库的一致性。
- 版本控制：为每个数据对象添加版本号。每次数据更新时，版本号递增。读取数据时，同时读取版本号，当发现缓存数据版本号与数据库不一致时，重新加载缓存。
- 性能优化
- 缓存分片：将缓存数据按照一定的规则（如哈希取模）分布到多个 Redis 实例上，减轻单个实例的压力，提高并发处理能力。
- 异步更新：对于一些非关键数据的更新，可以采用异步方式，将更新操作放入消息队列中，由专门的消费者进行处理，避免阻塞主线程，提高系统的响应速度。
- 多级缓存：采用多级缓存架构，如本地缓存（如 Guava Cache）和分布式缓存（如 Redis）相结合。对于频繁访问的数据，先从本地缓存读取，减少对分布式缓存的压力，提高访问速度。
缓存失效时快速恢复预热状态
- 缓存失效监控：使用 Redis 的发布订阅功能或定期检查缓存状态，监控缓存失效情况。当发现缓存失效时，立即触发恢复预热操作。
- 快速恢复策略
- 热备份：维护一份热备份缓存，当主缓存失效时，立即切换到热备份缓存，保证服务的连续性。热备份缓存可以通过定期同步主缓存数据来保持一致性。
- 批量加载：在缓存失效后，采用批量加载的方式从数据库中读取数据并重新加载到缓存中。可以根据数据的热点程度，优先加载热门数据，逐步恢复缓存状态。
- 分布式加载：利用分布式计算框架（如 Spark、Flink 等），并行从数据库中读取数据并加载到缓存中，加快恢复速度。同时，可以结合缓存分片策略，将数据并行加载到不同的缓存实例上。