面试题：微服务架构下分布式缓存对性能调优的影响及应用策略

Question

请说明分布式缓存（如Redis）在微服务架构性能调优中的作用，以及在使用分布式缓存时如何避免数据一致性问题和缓存雪崩等问题，结合具体的应用场景阐述你的策略。

Answer 1

分布式缓存在微服务架构性能调优中的作用

1. 减轻数据库压力：在微服务架构中，多个服务可能频繁访问数据库。分布式缓存可以将常用数据存储在内存中，当服务请求数据时，优先从缓存获取，减少对数据库的直接访问，例如电商应用中商品的基本信息（名称、价格等），大量读请求可从缓存获取，降低数据库负载。
2. 提高响应速度：由于缓存的数据存储在内存中，其读写速度远快于磁盘存储的数据库。服务获取数据的时间大大缩短，从而提高整个系统的响应速度，像新闻资讯类应用，文章内容从缓存读取，能快速展示给用户。
3. 增强系统扩展性：分布式缓存可以方便地进行水平扩展，通过增加缓存节点来应对不断增长的业务流量。当业务量上升时，可轻松扩展缓存集群，保障系统性能不受影响，适用于用户量快速增长的互联网应用。

避免数据一致性问题的策略

1. 读写策略
   • 读写穿透：写操作时，同时更新数据库和缓存。读操作时，先查询缓存，若缓存不存在则查询数据库，并将结果写入缓存。例如在订单系统中更新订单状态时，同时更新数据库和缓存。但这种方式可能会因为数据库写操作慢影响整体性能。
   • 写后更新缓存：写操作先更新数据库，成功后再更新缓存。此方式能保证数据库操作的原子性，但存在一定时间窗口内数据库和缓存数据不一致问题，如商品库存更新场景。为减少不一致时间，可通过异步任务尽快更新缓存。
   • 删除缓存：写操作更新数据库后删除缓存，下次读操作会重新从数据库加载数据到缓存。在博客系统中文章更新后删除缓存，新的请求会重新构建缓存数据。注意删除缓存失败时需有重试机制。
2. 缓存版本控制：为缓存数据设置版本号，每次数据更新时版本号递增。读操作根据版本号判断缓存数据是否有效，若无效则重新从数据库加载数据并更新缓存和版本号。在配置信息管理系统中可采用此方法。

避免缓存雪崩问题的策略

1. 设置不同的过期时间：避免大量缓存数据在同一时间过期。在电商大促活动中，对不同商品的缓存设置随机的过期时间，比如在 1 - 2 小时内随机设置，这样可分散过期压力，防止大量请求瞬间涌入数据库。
2. 使用二级缓存：一级缓存失效后，从二级缓存获取数据。例如先从 Redis 主缓存获取数据，若失效则从本地 ehcache 二级缓存获取，减轻数据库压力。同时可定期更新二级缓存数据，确保数据的时效性。
3. 缓存预热：在系统上线或高并发场景前，提前将热点数据加载到缓存中。像新游戏上线前，将游戏的初始配置数据、热门关卡数据等提前加载到缓存，避免上线瞬间缓存缺失导致大量请求冲击数据库。
4. 搭建高可用缓存集群：采用 Redis 集群等方式，当部分缓存节点失效时，其他节点仍可提供服务。同时结合哨兵或 Cluster 模式进行自动故障转移，确保缓存服务的稳定性。