面试题：缓存设计之高并发下区块链数据缓存优化

Question

在高并发场景下，大量请求同时访问缓存中的区块链数据，可能会导致缓存热点问题以及缓存雪崩风险。请提出一种综合解决方案，既能有效应对缓存热点，又能避免缓存雪崩，详细描述方案架构、涉及的算法及数据结构，并分析该方案在不同网络环境和负载情况下的性能表现。

Answer 1

方案架构

1. 多级缓存架构：采用本地缓存（如 Ehcache）和分布式缓存（如 Redis）相结合的方式。本地缓存可以快速响应部分请求，减轻分布式缓存的压力。当本地缓存未命中时，再去查询分布式缓存。
2. 缓存分片：对于热点数据，按照一定规则（如哈希取模）将数据分散到多个缓存节点上，避免单个节点负载过高。
3. 缓存预热：系统启动时，预先将热点数据加载到缓存中，减少初始阶段的缓存击穿问题。
4. 设置不同过期时间：为缓存数据设置不同的过期时间，避免大量数据同时过期导致缓存雪崩。

涉及的算法及数据结构

1. 哈希算法：用于缓存分片，将数据均匀分配到不同的缓存节点。例如，使用 MurmurHash 算法，它具有较高的运算效率和较好的哈希分布特性。
2. 数据结构：
   • 本地缓存：可以使用 Ehcache，它内部采用了多种数据结构，如堆、链表等，以实现高效的缓存管理。
   • 分布式缓存：Redis 使用了多种数据结构，如字典（哈希表）来存储键值对，有序集合（Zset）来实现一些特殊功能。

性能表现分析

1. 不同网络环境：
   • 高带宽低延迟网络：本地缓存和分布式缓存之间的数据传输速度快，系统能够快速响应请求，整体性能较好。多级缓存架构可以充分发挥作用，本地缓存命中后几乎无网络开销，分布式缓存命中也能快速返回数据。
   • 低带宽高延迟网络：本地缓存的作用更加凸显，应尽量提高本地缓存命中率。由于网络传输延迟大，分布式缓存查询时间会增加，但通过缓存分片和预热，减少了分布式缓存的请求压力，在一定程度上缓解了性能问题。
2. 不同负载情况：
   • 低负载：多级缓存架构的优势不太明显，但仍能提供快速响应。由于请求量少，缓存热点和雪崩问题出现概率低，系统资源利用率相对较低。
   • 高负载：缓存分片有效分散热点数据，避免单个节点过载。不同过期时间设置减少了缓存雪崩风险。多级缓存架构中本地缓存可以拦截大量请求，减轻分布式缓存压力，从而使系统在高负载下仍能保持较好的性能。