面试题答案
一键面试缓存策略
- 缓存淘汰算法选择
- LRU（最近最少使用）：在这种复杂业务且用户量庞大的系统中，LRU较为合适。例如在社交平台中，用户动态浏览历史符合“最近使用”特性。对于用户近期频繁查看的动态、点赞记录等数据，LRU算法能优先保留，淘汰长时间未被访问的数据，以保证缓存中存放的是热点数据，提高缓存命中率。
- LFU（最不经常使用）：可作为补充策略。在某些场景下，如一些小众但长期存在的兴趣小组相关内容，LFU能根据数据的访问频率进行淘汰，避免因偶尔访问一次就长期占用缓存空间，与LRU结合能更好适应不同类型数据的缓存需求。
- 缓存粒度设计
- 粗粒度缓存：对于一些共性数据，如社交平台的全局配置信息（如允许的最大评论字数、平台公告等），采用粗粒度缓存。这样可以减少缓存的管理开销，因为这类数据更新频率低，一次缓存命中能服务大量用户请求。
- 细粒度缓存：针对用户个性化数据，如每个用户自己的动态、点赞列表等，采用细粒度缓存。这样可以精确控制缓存更新，当用户有新动态发布或点赞操作时，仅更新该用户相关的细粒度缓存，而不影响其他用户数据，同时也能提高缓存命中率，因为不同用户对自己的数据访问频率高。
消息队列配置
- 分区策略
- 按用户ID哈希分区：在社交平台中，很多操作与用户相关，如用户动态发布、点赞、评论。按用户ID进行哈希分区，可以将同一用户的所有相关消息集中在一个或几个固定分区中。这样在处理消息时，对于特定用户的操作能保证顺序性，例如先处理用户发布动态消息，再处理点赞和评论消息，避免出现消息处理混乱的情况。同时，有利于并行处理不同用户的消息，提高整体处理效率。
- 按业务类型分区：对于不同类型的业务，如动态发布、点赞、评论等，分别划分不同的分区。这样可以针对不同业务的特点进行单独优化，例如动态发布可能数据量较大，对处理速度要求高，可以分配更多的资源处理该分区消息；而点赞和评论相对数据量小，但频率高，可采用不同的处理策略，提高系统整体性能。
- 消息持久化策略
- 选择合适的持久化方式：如采用磁盘持久化，确保消息在系统故障等情况下不丢失。但为了平衡性能和成本，对于一些非关键业务消息（如点赞消息，丢失后可通过重新计算等方式恢复），可以采用异步持久化方式，先将消息快速写入内存队列，再异步持久化到磁盘，提高消息处理的吞吐量。
- 数据备份与恢复：定期对持久化的消息数据进行备份，防止磁盘损坏等物理故障导致数据丢失。同时，设计良好的恢复机制，在系统故障恢复后，能够快速从备份数据中恢复消息队列状态，保证业务的连续性。
- 成本控制：在选择持久化存储介质时，考虑使用性价比高的存储设备，如普通机械硬盘存储历史消息，固态硬盘存储近期活跃消息，以平衡存储成本和读写性能。