面试题：微服务架构下基于RPC的分布式缓存设计，如何应对大规模并发请求下的缓存雪崩和穿透问题

Question

假设在一个高并发的微服务应用场景中，基于RPC构建的分布式缓存面临缓存雪崩和穿透问题。请深入分析这两个问题产生的根本原因，并提出一套完整且具有创新性的解决方案，包括但不限于缓存过期策略调整、缓存预热、布隆过滤器的应用及可能涉及的RPC服务端与客户端的协同优化等方面。

Answer 1

缓存雪崩原因分析

1. 大量缓存集中过期：在高并发场景下，如果大量缓存设置了相近的过期时间，当这些缓存同时过期时，大量请求会直接穿透到后端数据库，导致数据库瞬间承受巨大压力，甚至可能崩溃。这是因为缓存失效后，所有请求都需要从数据库获取数据，而数据库的处理能力通常远低于缓存，无法在短时间内处理如此大量的请求。
2. 缓存服务器故障：如果缓存服务器出现故障，比如宕机，会导致所有依赖该缓存的请求都无法从缓存中获取数据，进而全部涌向数据库，引发雪崩效应。

缓存穿透原因分析

1. 恶意请求：攻击者故意使用不存在的键进行大量请求，由于缓存中不存在这些键对应的数据，每次请求都会穿透到数据库。而数据库也没有这些数据，每次查询都返回空，导致大量无效请求浪费数据库资源。
2. 业务数据异常：在业务逻辑中，可能由于数据录入错误、数据同步问题等，产生了一些在正常业务场景下不会出现的键值，当对这些异常键进行查询时，就会出现缓存穿透。

解决方案

1. 缓存过期策略调整
   • 随机过期时间：避免大量缓存集中过期，在设置缓存过期时间时，为每个缓存项添加一个随机的过期时间偏移量。例如，原本设置过期时间为60分钟，可以改为55 - 65分钟之间的随机值。这样可以分散缓存过期的时间点，减少同一时间大量缓存过期的可能性。
   • 定期刷新：对于一些热点数据，可以采用定期刷新的策略，而不是依赖过期时间。在缓存数据快过期时，通过后台任务或者异步线程提前刷新缓存，保证数据的持续性可用，避免过期瞬间大量请求穿透到数据库。
2. 缓存预热
   • 启动时预热：在微服务启动阶段，通过批量查询数据库热点数据，并将其加载到缓存中。可以使用多线程并行加载的方式提高预热效率，减少启动时间。这样在服务上线初期，就有大量数据在缓存中，能够有效应对高并发请求。
   • 定时预热：设置定时任务，在系统低峰期，对即将过期的热点数据进行提前查询并重新缓存，保证缓存数据的持续有效性，防止高峰期缓存过期引发雪崩。
3. 布隆过滤器的应用
   • 原理：布隆过滤器是一种概率型数据结构，它可以高效地判断一个元素是否存在于一个集合中。在缓存穿透场景下，我们可以在客户端使用布隆过滤器来判断请求的键是否可能存在。如果布隆过滤器判断该键不存在，那么直接返回，不再请求缓存和数据库，从而避免无效请求穿透到数据库。
   • 实现：在服务启动时，将数据库中的所有键值（或者热点数据的键值）加载到布隆过滤器中。当有请求到来时，先经过布隆过滤器检查。由于布隆过滤器存在一定的误判率（即可能把不存在的元素误判为存在），但误判率可以通过调整布隆过滤器的参数（如哈希函数个数、位数组大小等）来控制在较低水平。
4. RPC服务端与客户端的协同优化
   • 服务端优化
     • 缓存降级：当缓存服务器出现故障时，服务端可以启用降级策略，比如返回默认数据或者简单的提示信息，而不是直接将请求转发到数据库。这样可以避免数据库因大量无效请求而崩溃，保证系统的基本可用性。
     • 请求合并：对于同一时间内大量相同的请求，服务端可以将这些请求合并处理，只查询一次数据库，然后将结果返回给多个客户端。可以通过使用队列来收集相同的请求，达到一定数量或者等待一定时间后统一处理。
   • 客户端优化
     • 本地缓存：在客户端增加本地缓存，对于一些经常访问且不经常变化的数据，可以缓存在客户端本地。这样在请求时，先从本地缓存查找，如果命中则直接返回，减少对RPC服务端缓存和数据库的请求压力。
     • 重试机制优化：当请求缓存或者数据库失败时，客户端不要立即重试，而是采用指数退避算法，逐步增加重试间隔时间。这样可以避免短时间内大量重试请求再次给系统带来压力，同时也能提高请求成功的概率。