面试题：缓存设计之缓存与持久化存储基本策略

Question

在后端开发中，假设你负责一个电商产品详情页的缓存设计，产品数据存储在关系型数据库（如MySQL）中，简述如何设计缓存策略来平衡缓存与持久化存储，以提高页面加载速度并保证数据一致性，同时说明可能遇到的缓存失效问题及解决方案。

Answer 1

缓存策略设计

1. 读写策略
   • 读策略：
     • 首先尝试从缓存中读取产品详情数据。如果缓存命中，直接返回缓存中的数据，这样可以极大提高页面加载速度。
     • 如果缓存未命中，从MySQL数据库中读取数据。读取成功后，将数据存入缓存，以便后续请求能直接从缓存获取。
   • 写策略：
     • 当产品数据在MySQL数据库更新后，同时更新缓存中的数据，保证缓存与数据库的数据一致性。
     • 可以采用双写操作，先写数据库，成功后再写缓存。但要注意可能出现写数据库成功，写缓存失败的情况，需要有重试机制或补偿措施。
2. 缓存数据结构
   • 可以使用键值对（Key - Value）结构，以产品ID作为键，产品详情数据作为值。例如在Redis中，可以使用SET product_id json_string的方式存储，其中json_string是序列化后的产品详情数据。
3. 缓存粒度
   • 细粒度缓存：可以按产品的不同属性或模块进行缓存，比如将产品基本信息、产品图片信息、产品评论信息等分开缓存。这样在部分数据更新时，只需要更新对应的缓存部分，而不需要更新整个产品详情缓存，减少缓存更新的开销。
   • 粗粒度缓存：直接缓存整个产品详情数据，优点是实现简单，读取时一次操作即可获取全部数据，但更新时可能会造成不必要的缓存更新。可以根据实际业务情况选择合适的粒度，或者结合使用。

缓存失效问题及解决方案

1. 缓存穿透
   • 问题描述：查询一个不存在的数据，每次都绕过缓存直接查询数据库，大量这样的请求会对数据库造成压力。
   • 解决方案：
     • 布隆过滤器：在缓存之前使用布隆过滤器。将数据库中存在的产品ID都添加到布隆过滤器中，当查询时，先经过布隆过滤器判断。如果布隆过滤器判断不存在，直接返回，不再查询数据库；如果判断存在，再查询缓存和数据库。
     • 空值缓存：当查询数据库发现数据不存在时，也将这个查询结果（空值）缓存起来，并设置一个较短的过期时间，防止缓存穿透。
2. 缓存雪崩
   • 问题描述：大量缓存同时过期，导致大量请求直接查询数据库，可能使数据库压力过大甚至崩溃。
   • 解决方案：
     • 设置随机过期时间：在设置缓存过期时间时，不要设置统一的过期时间，而是在一个合理范围内设置随机过期时间。例如原本设置缓存过期时间为1小时，可以改为在50分钟到70分钟之间随机设置过期时间，避免大量缓存同时过期。
     • 热点数据不过期：对于一些频繁访问的热点产品数据，不设置过期时间，而是通过其他机制（如数据库数据变更时主动更新缓存）保证数据一致性。
3. 缓存击穿
   • 问题描述：一个热点数据在缓存过期的瞬间，大量请求同时访问，这些请求都会绕过缓存直接查询数据库，对数据库造成较大压力。
   • 解决方案：
     • 互斥锁：在缓存过期时，使用互斥锁（如Redis的SETNX命令）来保证只有一个请求能去查询数据库并更新缓存，其他请求等待。获取锁的请求查询数据库后更新缓存，然后释放锁，其他等待的请求就可以从缓存中获取数据。
     • 二级缓存：使用二级缓存，比如一个短时间过期的一级缓存和一个长时间过期的二级缓存。当一级缓存过期时，先从二级缓存获取数据，同时后台异步更新一级缓存，这样可以避免大量请求直接查询数据库。