面试题：分布式系统数据分片对分布式缓存性能与扩展性的深度优化

Question

在高并发、大数据量场景下，如何通过优化数据分片策略来提升分布式缓存的性能和扩展性？请结合具体的应用场景和技术细节进行阐述，并且分析不同优化方案可能带来的新问题及应对措施。

Answer 1

优化数据分片策略提升分布式缓存性能与扩展性

1. 应用场景：以电商系统为例，在促销活动等高并发时段，大量商品信息及用户购物车数据需频繁读写缓存。比如双 11 期间，海量商品浏览、下单操作使得对商品详情、库存等数据的缓存访问量剧增。
2. 技术细节及优化方案
   • 哈希分片：
     • 原理：通过哈希函数将数据映射到不同的缓存节点。例如使用一致性哈希算法，将数据 key 进行哈希计算，对应到一个哈希环上，每个缓存节点也在环上，数据根据哈希值顺时针找到最近的节点存储。
     • 优点：简单易实现，能较均匀地分布数据，适合读多写少场景。
     • 新问题：节点增减时，会有大量数据迁移。例如增加一个节点，哈希环需重新计算，部分数据要迁移到新节点。
     • 应对措施：采用虚拟节点技术，每个物理节点对应多个虚拟节点，增加哈希环上节点数量，减少数据迁移量。
   • 按范围分片：
     • 原理：根据数据的某个属性范围划分到不同节点。如电商中按商品 ID 范围分片，ID 为 1 - 10000 的商品数据存到节点 A，10001 - 20000 的存到节点 B 等。
     • 优点：对于范围查询友好，能减少跨节点查询开销。比如查询某类商品（ID 连续）时，可直接定位到相应节点。
     • 新问题：数据分布不均匀，可能导致部分节点负载高。比如热门商品 ID 集中在某一范围，对应节点压力大。
     • 应对措施：动态调整范围，根据节点负载情况，重新划分数据范围，将高负载节点的数据迁移到低负载节点。
   • 按业务维度分片：
     • 原理：根据业务逻辑划分数据，如电商中商品数据按类别分片，服装类存到一组节点，电子产品类存到另一组节点。
     • 优点：方便管理和维护，不同业务模块可独立扩展。如服装业务增长快，可单独增加服装类数据的缓存节点。
     • 新问题：可能存在跨业务维度查询复杂的问题。例如查询包含服装和电子产品的订单时，需跨多个节点获取数据。
     • 应对措施：建立全局索引，记录数据在不同节点的位置，通过索引快速定位数据所在节点，减少跨节点查询开销。