面试题：缓存设计：应对电商高并发场景下多级缓存的性能优化与故障处理

Question

假设在电商大促期间，系统面临每秒上万次的高并发请求，在这种情况下，如何对多级缓存架构进行性能优化以确保快速响应？同时，如果其中某一级缓存出现故障，如何设计应急处理机制以保障系统的基本可用性和数据完整性？

Answer 1

多级缓存架构性能优化

1. 缓存分层优化
   • 浏览器缓存：设置合理的缓存策略，对于不经常变化的静态资源（如图片、CSS、JavaScript文件），通过设置较长的缓存过期时间，减少客户端对服务器的请求次数。例如，使用HTTP缓存头中的Cache - Control和Expires字段。
   • CDN缓存：广泛部署CDN节点，根据用户地理位置分布缓存数据。CDN能够快速响应用户请求，减少源站压力。确保CDN节点配置了高效的缓存算法，如LRU（最近最少使用），及时更新缓存内容。
   • 应用层缓存：采用分布式缓存，如Redis集群。可以通过增加节点数量来提高缓存的读写性能和存储容量。优化缓存数据结构，例如对于电商商品信息，可以采用哈希表存储商品的详细信息，以提高查询效率。
   • 数据库缓存：在数据库层面，可以使用查询缓存（如MySQL的Query Cache），对于重复执行的查询语句，直接从缓存中返回结果。但需注意，查询缓存可能会因为数据更新而频繁失效，要谨慎配置。
2. 缓存数据管理
   • 缓存预热：在大促开始前，提前将热门数据加载到各级缓存中，避免大促期间缓存穿透和冷启动问题。例如，预加载热门商品的详情、价格等信息到应用层缓存和CDN缓存。
   • 缓存更新策略：采用合适的更新策略，如Write - Through（写透）、Write - Back（回写）等。Write - Through策略在更新数据时，同时更新缓存和数据库，保证数据一致性，但可能会影响写性能；Write - Back策略先更新缓存，再异步更新数据库，可提高写性能，但可能存在数据不一致风险。在电商场景中，可根据业务需求选择合适策略，如对于商品库存等关键数据，采用Write - Through策略。
   • 缓存淘汰算法优化：除了常用的LRU算法，还可考虑LFU（最不经常使用）算法，对于访问频率较低的数据进行淘汰，确保缓存中始终保留热门数据。
3. 缓存通信优化
   • 减少网络开销：优化缓存与应用服务器之间的网络连接，采用高速网络和高效的通信协议。例如，在应用层缓存与应用服务器之间使用TCP长连接，减少连接建立和断开的开销。
   • 负载均衡：在多级缓存架构中，对缓存请求进行负载均衡。在应用层缓存中，使用Redis Cluster的内置负载均衡机制，将请求均匀分配到各个节点；对于CDN缓存，采用DNS负载均衡，根据用户地理位置和节点负载情况，将请求导向合适的CDN节点。

缓存故障应急处理机制

1. 故障检测与监控
   • 实时监控：通过监控工具（如Prometheus + Grafana）实时监测各级缓存的运行状态，包括缓存命中率、响应时间、内存使用率等指标。设置合理的阈值，当指标超出阈值时及时发出警报。
   • 故障模拟演练：定期进行缓存故障模拟演练，模拟某一级缓存出现故障的情况，检验应急处理机制的有效性，提高团队应对故障的能力。
2. 应急处理策略
   • 缓存降级：当某一级缓存出现故障时，如应用层缓存故障，可暂时降低缓存级别，直接从下一级缓存（如CDN缓存）获取数据。若CDN缓存也故障，则从数据库读取数据，但需控制数据库读取频率，避免数据库压力过大。例如，设置一个计数器，每读取一定次数后暂停一段时间再读取。
   • 故障转移：对于分布式缓存（如Redis集群），当某个节点出现故障时，集群能够自动将请求转移到其他正常节点。可以通过Redis Sentinel或Redis Cluster的自动故障转移机制实现。同时，应用程序需要具备感知缓存节点变化的能力，及时调整缓存访问策略。
   • 数据恢复：在缓存故障修复后，需要尽快恢复缓存数据。可以采用数据预加载的方式，从数据库中批量加载热门数据到缓存。同时，利用缓存更新日志，逐步恢复故障期间丢失的缓存更新操作，确保数据完整性。
   • 备用缓存方案：准备备用的缓存服务器或缓存方案。例如，当主应用层缓存（如Redis）出现严重故障时，可临时启用Memcached作为备用缓存，保证系统的基本可用性。但需注意，备用缓存方案可能在性能和功能上与主缓存方案存在差异，需要进行相应的适配和调整。