面试题：缓存设计之高级难度：分布式缓存场景下提高命中率的方法

Question

在分布式缓存系统中，存在数据一致性、网络延迟等诸多问题。请详细说明如何通过合理的缓存分片策略、缓存更新机制以及预取策略等来提高缓存命中率，并举例说明在高并发读写场景下这些方法的应用。

Answer 1

缓存分片策略

1. 哈希分片
   • 原理：通过对缓存键值进行哈希运算，将数据均匀分布到不同的缓存节点上。例如，使用常见的MD5、SHA - 1等哈希函数，对键值计算哈希值，然后对缓存节点数量取模，决定数据存储在哪一个节点。
   • 优点：简单易实现，能较均匀地分布数据，有效避免数据倾斜。在大规模缓存系统中，能让各个节点负载相对均衡。
   • 缺点：当缓存节点数量发生变化（如增加或减少节点）时，会导致大量数据的重新分布，即产生哈希雪崩，影响缓存命中率。
2. 一致性哈希分片
   • 原理：将哈希空间组织成一个首尾相接的环（0 - 2^32 - 1）。每个缓存节点在环上有一个对应的位置（通过对节点标识进行哈希计算得到）。对于要缓存的数据，同样对其键值进行哈希计算，确定在环上的位置，然后顺时针查找，找到的第一个缓存节点就是该数据的存储位置。
   • 优点：当缓存节点增加或减少时，受影响的数据范围相对较小，能较好地应对节点动态变化，减少数据迁移量，从而提高缓存命中率。
   • 缺点：实现相对复杂，可能存在数据分布不均匀的情况（例如节点分布不均匀时）。

缓存更新机制

1. 写后更新（Write - Behind）
   • 原理：应用程序在写入数据时，先将数据写入缓存，然后异步地将数据更新到持久化存储（如数据库）。这样可以减少写入操作的响应时间，因为应用程序无需等待数据库更新完成。
   • 优点：适合高并发写场景，能显著提高系统的写入性能。
   • 缺点：存在数据一致性问题，在缓存数据更新后但还未同步到数据库期间，如果发生系统故障，可能导致数据丢失。
   • 示例：在电商系统的商品库存更新场景中，当用户下单后，先快速更新缓存中的库存数量，然后通过异步任务慢慢更新数据库中的库存。这样在高并发下单时，系统响应速度更快，同时只要异步任务稳定，能保证最终数据一致性。
2. 写前更新（Write - Through）
   • 原理：应用程序在写入数据时，先更新持久化存储（如数据库），然后再更新缓存。这样可以保证数据的强一致性。
   • 优点：数据一致性强，能确保缓存和数据库中的数据始终保持一致。
   • 缺点：写入性能相对较低，因为每次写入都需要等待数据库操作完成，在高并发写场景下可能成为性能瓶颈。
   • 示例：在金融交易系统中，涉及金额等关键数据的更新，必须保证数据的强一致性，所以采用写前更新机制，先更新数据库记录，再更新缓存，以防止出现数据不一致导致的资金问题。
3. 失效策略（Write - Invalidate）
   • 原理：应用程序在写入数据时，只更新持久化存储（如数据库），然后使相关的缓存数据失效。下次读取该数据时，缓存中不存在数据，就会从数据库中读取并重新缓存。
   • 优点：实现相对简单，能在一定程度上保证数据一致性，同时写操作性能相对写前更新有所提高。
   • 缺点：可能导致缓存命中率下降，因为每次写操作后缓存数据都失效，下次读取需要重新从数据库加载。
   • 示例：在新闻发布系统中，当编辑发布新文章时，更新数据库中的文章内容，并使缓存中的文章相关数据（如文章详情页缓存）失效。这样在新文章发布后，用户访问时会从数据库获取最新内容并重新缓存。

预取策略

1. 基于访问模式预取
   • 原理：通过分析系统的历史访问数据，找出数据的访问模式。例如，某些用户在查看订单详情后，经常会接着查看订单的物流信息。那么在缓存订单详情数据时，可以预先将相关的物流信息也缓存下来。
   • 优点：能有效提高缓存命中率，减少后续请求对数据库的访问，提高系统响应速度。
   • 缺点：依赖准确的历史数据和分析，对于访问模式变化较大的系统，预取的准确性可能降低。
   • 示例：在视频网站中，用户观看完某一集视频后，常常会接着观看下一集。系统可以根据这个模式，在用户观看当前集时，预先将下一集的视频数据缓存到临近的缓存节点，当用户请求下一集时，直接从缓存获取，大大提高缓存命中率和播放流畅度。
2. 基于时间预取
   • 原理：根据业务场景和数据变化规律，在数据即将过期或可能被大量访问前，提前从数据库中获取并更新缓存。例如，一些电商商品的价格可能每天固定时间更新，在这个时间点前，提前预取新价格数据并更新缓存。
   • 优点：能保证缓存数据的及时性和有效性，提高缓存命中率，减少因缓存过期导致的数据库压力。
   • 缺点：需要准确把握数据变化的时间规律，设置不当可能导致预取过早或过晚，影响效果。
   • 示例：在酒店预订系统中，酒店房间价格可能每天凌晨更新。系统可以在凌晨前几分钟，预取最新的房间价格数据并更新缓存，这样在新的一天开始大量用户查询房价时，能直接从缓存获取最新价格，提高缓存命中率。

高并发读写场景下的综合应用

以一个社交平台的用户信息读写场景为例：

1. 缓存分片策略：采用一致性哈希分片，将用户ID作为键值进行哈希计算，分布到不同的缓存节点上。这样当新的缓存节点加入或已有节点故障时，只有部分用户的缓存数据需要迁移，能维持较高的缓存命中率。
2. 缓存更新机制：对于用户发布新动态这种写操作，采用写后更新机制。先快速将新动态写入缓存，让其他用户能立即看到，同时通过异步任务将动态持久化到数据库。对于用户修改重要信息（如手机号）这种需要强一致性的操作，采用写前更新机制，先更新数据库，再更新缓存。
3. 预取策略：通过分析用户行为发现，用户在查看自己的好友列表后，经常会查看好友的详细资料。因此，在缓存用户好友列表时，同时预取好友的基本资料（如昵称、头像等）并缓存。这样在高并发的用户信息读写场景下，通过综合运用这些方法，可以显著提高缓存命中率，提升系统性能。