面试题：Node.js微服务架构中，如何通过缓存策略优化性能？

Question

在Node.js微服务架构下，阐述常见的缓存策略（如内存缓存、分布式缓存等），并说明在不同场景下如何选择合适的缓存策略来提升系统性能，同时列举使用缓存可能带来的问题及解决方案。

Answer 1

常见缓存策略

1. 内存缓存
   • 原理：将数据存储在应用程序所在服务器的内存中。Node.js 中可以使用如 node-cache 这样的库。数据以键值对形式存储，读写速度极快，因为内存访问速度远高于磁盘或网络访问。
   • 优势：速度快，适合快速读取频繁使用的数据。对于单节点应用或对数据一致性要求不高的场景，能显著提升性能。
   • 劣势：容量有限，受服务器内存大小限制。服务器重启或崩溃时，缓存数据丢失。
2. 分布式缓存
   • 原理：通过多台服务器组成缓存集群，将数据分布存储在这些节点上。典型的分布式缓存如 Redis。它采用分布式哈希表（DHT）等算法来决定数据存储在哪个节点。
   • 优势：可扩展性强，能通过增加节点来提升缓存容量。支持高并发访问，数据可用性高，部分节点故障不影响整体服务。
   • 劣势：增加了系统复杂度，涉及网络通信，可能存在网络延迟、数据同步等问题。

不同场景下的缓存策略选择

1. 读多写少场景
   • 选择：优先考虑分布式缓存，如 Redis。因为分布式缓存能应对高并发读请求，且数据持久化配置可保证一定的数据可靠性。
   • 举例：新闻资讯类微服务，文章内容一经发布很少修改，但大量用户会频繁读取。使用 Redis 可将文章内容缓存，提高响应速度。
2. 单节点应用且数据量小
   • 选择：内存缓存是较好选择。例如小型的内部管理系统，数据量不大，使用内存缓存可快速实现且成本低。
   • 举例：公司内部的简单任务管理微服务，任务数据量有限，使用 node-cache 在应用内存中缓存任务列表，能快速响应查询请求。
3. 对数据一致性要求不高场景
   • 选择：内存缓存或分布式缓存都可，但内存缓存更优。如网站的热门文章排行榜，短时间内数据不一致对用户体验影响不大。
   • 举例：电商平台的热门商品排行榜，即使几分钟内数据有轻微不一致，用户也不会太在意，此时内存缓存可快速提供数据。

使用缓存可能带来的问题及解决方案

1. 缓存穿透
   • 问题：查询一个不存在的数据，每次都绕过缓存直接查询数据库，若大量此类请求，会压垮数据库。
   • 解决方案：
     • 布隆过滤器：在缓存之前使用布隆过滤器，判断数据是否存在。布隆过滤器是一种概率型数据结构，用很少的空间就能快速判断一个元素是否在集合中。如果布隆过滤器判断不存在，则直接返回，不再查询数据库。
     • 缓存空值：当查询数据库发现数据不存在时，也将空值缓存起来，并设置较短过期时间，防止一直穿透。
2. 缓存雪崩
   • 问题：大量缓存数据在同一时间过期，导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力剧增甚至崩溃。
   • 解决方案：
     • 设置随机过期时间：在设置缓存过期时间时，添加一个随机值，使缓存过期时间分散，避免集中过期。
     • 使用互斥锁：当缓存过期时，只有一个请求能获取锁去查询数据库并更新缓存，其他请求等待，防止大量请求同时查询数据库。
3. 缓存击穿
   • 问题：一个热点数据过期瞬间，大量请求同时查询该数据，直接访问数据库，可能压垮数据库。
   • 解决方案：
     • 永不过期：对于热点数据设置永不过期，在数据更新时同时更新缓存。
     • 互斥锁：同缓存雪崩解决方案中的互斥锁方式，保证同一时间只有一个请求查询数据库并更新缓存。