面试题：Hbase中get方法与缓存机制的深度集成设计

Question

假设你负责一个大型分布式系统，其中HBase作为底层数据存储。为了提高get方法的查询效率，需要设计一个与HBase深度集成的缓存机制。请详细描述该缓存机制的架构设计，包括缓存策略、缓存更新机制、缓存与HBase数据一致性的保证措施，以及在不同读写比例场景下如何动态调整缓存策略以达到最佳性能。

Answer 1

缓存机制架构设计

1. 缓存层次：
   • 一级缓存：采用进程内缓存，如Guava Cache。它离应用程序最近，访问速度极快，适合存放高频访问且数据量相对较小的热点数据。
   • 二级缓存：使用分布式缓存，如Redis。用于存储相对热度稍低但仍需快速访问的数据，能应对大规模集群环境下的缓存需求，且具备高可用性和扩展性。
2. 缓存数据结构：
   • 对于HBase的行键查询，在缓存中以行键为key，整行数据为value存储，方便快速返回完整数据。
   • 若涉及多条件查询，可以使用布隆过滤器（Bloom Filter）来快速判断某个数据是否可能存在于缓存中，减少不必要的HBase查询。

缓存策略

1. LRU（最近最少使用）策略：
   • 一级缓存采用LRU策略，当缓存空间满时，移除最近最少使用的数据。这能保证热点数据始终留在缓存中。
   • 在二级缓存Redis中，也可配置近似LRU淘汰策略，如volatile - lru（对设置了过期时间的key使用LRU淘汰）或allkeys - lru（对所有key使用LRU淘汰）。
2. LFU（最不经常使用）策略：
   • 对于一些长期稳定访问频率较低但偶尔会有高访问量的数据，可以考虑在二级缓存中结合LFU策略。通过记录每个key的访问频率，淘汰访问频率最低的数据。

缓存更新机制

1. 写后更新：
   • 当数据在HBase中被更新后，同步更新缓存中的数据。在分布式系统中，通过消息队列（如Kafka）来异步通知缓存更新。HBase的写操作完成后，发送一条包含更新数据相关信息（如行键、列族等）的消息到Kafka，缓存更新服务监听Kafka队列，收到消息后更新相应的缓存数据。
2. 读写分离更新：
   • 读请求直接从缓存获取数据。写请求先更新HBase，成功后再更新缓存。在更新缓存前，先删除缓存中的旧数据，再插入新数据，以避免脏数据。

缓存与HBase数据一致性保证措施

1. 版本号机制：
   • 在HBase表中添加一个版本号列族，每次数据更新时，版本号自增。缓存中也记录数据的版本号。当从缓存读取数据时，将缓存中的版本号与HBase中的版本号进行比较。若不一致，则从HBase重新读取数据并更新缓存。
2. 缓存失效时间：
   • 为缓存数据设置合理的失效时间（TTL）。在失效时间内，缓存数据被认为是有效的。失效时间到期后，下次访问时从HBase重新读取数据并更新缓存，从而保证数据的一致性。

不同读写比例场景下动态调整缓存策略

1. 读多写少场景：
   • 缓存策略调整：加大缓存容量，特别是二级缓存的容量，以容纳更多的热点数据。优先采用LRU策略，因为读操作频繁，热点数据更有可能是最近使用的。
   • 缓存更新机制优化：适当延长缓存失效时间，减少不必要的缓存更新操作，提高缓存命中率。
2. 写多读少场景：
   • 缓存策略调整：缩小缓存容量，减少缓存维护成本。可采用写后更新策略，并且缩短缓存失效时间，以尽快反映HBase中的数据变化。
   • 一致性保证强化：加强版本号机制的监控和检查频率，确保缓存与HBase数据的一致性。可以考虑在每次写操作后，主动触发缓存版本号检查和更新。