面试题：缓存设计之LFU与其他策略的融合及高并发应用

Question

假设你正在设计一个高并发的后端缓存系统，需要在LFU策略基础上，融合LRU（Least Recently Used）策略，以更好地适应业务需求。请详细描述融合的思路、实现方式以及如何在高并发场景下保证系统的性能和数据一致性。

Answer 1

融合思路

1. LFU核心原理：LFU策略根据数据的访问频率来淘汰数据，认为访问频率低的数据未来被访问的可能性也低。
2. LRU核心原理：LRU策略根据数据的最近访问时间来淘汰数据，认为长时间未被访问的数据未来被访问的可能性低。
3. 融合思路：在LFU的基础上，当多个数据的访问频率相同时，使用LRU策略来决定淘汰哪一个数据。即先按照访问频率进行淘汰筛选，对于频率相同的情况，再依据最近使用时间来决定。

实现方式

1. 数据结构设计：
   • 双向链表：用于实现LRU部分。链表节点存储数据项及其访问频率。每次访问数据时，将对应的节点移动到链表头部，表示最近使用。
   • 哈希表：用于快速定位数据在双向链表中的位置，以提高查找效率。哈希表的键为数据的标识，值为双向链表节点的指针。
   • 频率桶：使用数组或哈希表实现，每个桶存储具有相同访问频率的数据节点。桶中的节点按照LRU顺序排列。
2. 访问操作：
   • 当访问一个数据时，首先通过哈希表快速定位到该数据在双向链表中的节点。
   • 更新该节点的访问频率，将其从当前频率桶中移除，并插入到新频率对应的桶中。
   • 将该节点移动到双向链表头部，表示最近使用。
3. 淘汰操作：
   • 从最低访问频率的桶中选择最久未使用的数据（链表尾部节点）进行淘汰。
   • 从双向链表和哈希表中移除该节点。

高并发场景下保证性能和数据一致性

1. 性能：
   • 锁优化：使用细粒度锁，比如对每个频率桶使用单独的锁，而不是对整个缓存加一把大锁。这样在高并发场景下，不同频率桶的操作可以并行进行，减少锁竞争。
   • 读写分离：对于读操作，可以允许多个线程同时进行，不需要加锁。对于写操作（如插入、更新、淘汰），使用锁来保证数据一致性。
   • 缓存预热：在系统启动时，预先加载一部分热点数据到缓存中，减少高并发时的缓存穿透和缓存重建开销。
2. 数据一致性：
   • 使用事务：如果缓存系统支持事务，对于涉及多个操作（如更新频率、移动节点等）的场景，使用事务来保证这些操作的原子性，要么全部成功，要么全部失败。
   • 版本控制：为每个数据项添加版本号，每次更新数据时，版本号递增。读取数据时，同时读取版本号，在写操作时，比对版本号，若不一致则说明数据已被其他线程修改，需要重新读取并操作，以此保证数据一致性。
   • 异步刷新：对于一些非关键数据，可以采用异步刷新的方式，将数据更新操作放入队列，由专门的线程异步处理，减少同步操作对高并发性能的影响，同时保证最终数据一致性。