面试题：Solid.js 应用性能瓶颈下缓存策略的深度优化与架构设计

Question

在一个复杂的 Solid.js 大型应用中，已经发现了性能瓶颈，并且当前使用的缓存策略效果有限。请详细阐述你将如何从架构层面深入优化缓存策略，包括但不限于数据分片、分布式缓存应用、缓存过期机制的优化等方面，以显著提升应用速度。

Answer 1

数据分片

1. 基于业务逻辑分片：分析应用业务，比如电商应用，可按商品类别、用户区域等逻辑划分数据。例如按商品类别将电子产品、服装等分开缓存，避免大而全的缓存导致查找数据缓慢。在Solid.js组件中，不同业务逻辑模块各自管理对应的缓存分片，如商品展示组件只负责商品相关数据的缓存。
2. 按数据访问频率分片：通过监控工具统计数据访问频率，将高频访问数据（如热门商品信息）和低频访问数据（如冷门商品历史记录）分开缓存。高频数据使用更快的缓存介质，如内存缓存；低频数据可使用磁盘缓存等成本较低的方式。在Solid.js应用中，对于频繁更新的UI部分关联高频数据缓存，低频更新部分关联低频数据缓存。

分布式缓存应用

1. 选择合适的分布式缓存方案：如Redis Cluster，它能通过数据分区将数据分布在多个节点上，提高缓存容量和读写性能。在Solid.js应用服务器端集成Redis，将需要缓存的数据存于Redis集群中。可以使用如ioredis等库与Redis交互。
2. 负载均衡与故障容错：使用负载均衡器（如Nginx）将缓存请求均匀分配到各个分布式缓存节点，避免单点压力过大。同时，分布式缓存自身具备一定的故障容错机制，如Redis Cluster的节点自动故障转移，确保在部分节点故障时应用仍能正常访问缓存。在Solid.js应用中，对缓存操作进行封装，使其对分布式缓存的故障具备一定的重试和容错能力。

缓存过期机制的优化

1. 动态过期时间：根据数据的变化频率和重要性设置动态过期时间。例如对于实时性要求高的商品库存数据，设置较短且动态调整的过期时间；对于相对稳定的商品描述信息，设置较长的过期时间。在Solid.js应用中，可通过状态管理机制，当数据发生变化时，及时更新对应缓存的过期时间。
2. 主动失效与被动失效结合：被动失效即依赖缓存过期自动失效；主动失效指当数据发生更新时，主动通知缓存失效。在Solid.js应用中，当数据更新操作在组件内触发时，不仅更新本地状态，同时通过消息队列等机制通知缓存服务进行对应数据的失效操作，确保缓存数据与最新数据保持一致。