面试题：缓存设计之缓存更新策略

Question

在基于缓存的实时数据分析流水线设计中，常见的缓存更新策略有哪些？请阐述每种策略的优缺点，并说明在实时数据分析场景下，你会如何选择合适的缓存更新策略。

Answer 1

常见缓存更新策略及优缺点

1. 直写式（Write Through）
   • 优点：
     • 数据一致性高，缓存与后端存储的数据始终保持同步。因为每次数据更新操作，在更新缓存的同时也会更新后端存储。
     • 实现相对简单，逻辑清晰，易于理解和维护。
   • 缺点：
     • 性能较低，由于每次更新都要同时操作缓存和后端存储，I/O 操作频繁，尤其是在高并发场景下，会成为性能瓶颈。
     • 对后端存储的压力较大，因为大量的更新操作都直接作用于后端存储。
2. 回写式（Write Back）
   • 优点：
     • 性能较高，在数据更新时，只更新缓存，不立即更新后端存储，而是等到缓存块被替换出缓存时，才将修改后的数据写回后端存储。这样减少了 I/O 操作次数，提高了系统整体性能。
     • 适用于高并发写操作场景，能有效降低后端存储的压力。
   • 缺点：
     • 数据一致性较差，在缓存数据未写回后端存储之前，如果发生系统故障，可能会导致数据丢失。
     • 实现较为复杂，需要额外的机制来标记缓存块是否被修改，以及管理缓存块的替换策略。
3. 失效式（Write Invalidate）
   • 优点：
     • 缓存更新操作简单，只需要在数据更新时，使相关缓存项失效即可。
     • 适用于读操作远多于写操作的场景，因为写操作只需要处理缓存失效，而读操作在发现缓存失效时，会从后端存储重新加载数据，保证数据的一致性。
   • 缺点：
     • 可能导致缓存命中率下降，每次写操作后，相关缓存项失效，后续读操作需要从后端存储重新读取数据，增加了 I/O 开销。
     • 在高并发写操作场景下，频繁的缓存失效会导致系统性能下降，因为大量读操作需要从后端存储获取数据。

在实时数据分析场景下的选择

在实时数据分析场景下，通常对数据的实时性和一致性要求较高，同时也需要考虑系统的性能和可扩展性。因此，选择缓存更新策略需要综合权衡这些因素：

1. 如果实时数据分析对数据一致性要求极高，不允许出现数据不一致的情况，且系统的并发写操作不是特别频繁，直写式是一个较好的选择。虽然它性能相对较低，但能保证数据的强一致性，满足对数据准确性要求严格的实时分析场景。
2. 对于实时数据分析场景中，写操作频繁且对数据一致性要求不是绝对严格，允许在短时间内存在一定的数据不一致情况，回写式更合适。它可以通过减少 I/O 操作次数提高系统性能，适应高并发写操作，同时通过合理的缓存管理机制，降低数据丢失的风险。
3. 当实时数据分析场景中读操作远多于写操作，且对数据一致性要求相对宽松时，失效式是可行的。这种策略简单易实现，能在保证一定数据一致性的前提下，充分利用缓存提高读性能。但需要注意的是，要对缓存失效后的读操作进行优化，避免过多的后端存储 I/O 操作影响系统性能。